CodeFuse d'Ant Group lance la fonction « Image pour générer du code », et plus de 50 % des programmeurs utilisent l'IA pour écrire du code

Le 11 avril, CodeFuse, la plateforme de R&D intelligente auto-développée par Ant Group, a lancé la nouvelle fonction « Générer du code à partir de dessins », qui permet aux développeurs de générer du code en un seul clic à l'aide de dessins de conception de produits, améliorant considérablement l'efficacité du développement des front- pages de fin. Les fonctions concernées sont actuellement en test interne.

Comme de nombreuses sociétés Internet, Ant Group promeut pleinement la programmation de l'IA. Plus de 50 % des ingénieurs utilisent CodeFuse pour soutenir les travaux quotidiens de recherche et de développement, et 10 % des codes soumis par ces ingénieurs sont générés par l'IA.

Gartner l'a souligné dans les dix principales tendances technologiques stratégiques publiées en 2024 : d'ici 2028, 75 % des ingénieurs logiciels d'entreprise utiliseront des assistants de programmation IA. CodeFuse est une tentative d'exploration dans le cadre de cette tendance. Selon les rapports, les fonctions de CodeFuse couvrent l'ensemble du lien R&D, tel que l'analyse de la demande, le développement de la programmation, les tests et la construction, la publication, l'exploitation et la maintenance, ainsi que les informations sur les données. Par exemple, pendant la phase de développement et de test, CodeFuse peut compléter le code et ajouter des commentaires. , analyser le code et générer des commandes. Les tests, l'optimisation du code, etc. aident les développeurs à écrire du code plus rapidement et plus facilement.

Actuellement, au sein d'Ant, plus de 50 % des programmeurs utilisent CodeFuse dans leur recherche et développement quotidiens chaque semaine. Le taux d'adoption global du code généré par CodeFuse est de 30 %, et le taux d'adoption dans la génération de scénarios de tests unitaires peut atteindre 50 %.

(Légende de l'image : CodeFuse, la plateforme de R&D intelligente d'Ant, couvre l'intégralité du lien R&D de l'IA)

La fonction « génération de code de graphe » publiée cette fois sert principalement aux ingénieurs front-end. Dans le processus de développement de produits Internet, une fois que le concepteur a dessiné le dessin de conception, l'ingénieur frontal doit utiliser du code pour mettre en œuvre le dessin de conception du produit. Ce travail nécessite une grande charge de travail de développement. Le code généré par les dessins peut générer du code en un clic sur la base des dessins de conception, ce qui peut réduire considérablement la charge de travail de codage de l'équipe de développement lors du développement de pages Web, de petits programmes et d'applications. En prenant comme exemple une page Web de taille moyenne, si le code final compte environ 200+ lignes, cela prendra environ 1 heure à une personne. Après la génération en un clic, les ingénieurs n'ont qu'à vérifier et ajuster, et le temps est considérablement réduit. . Cette fonction est développée sur la base des capacités techniques multimodales du grand modèle Ant Bailing.

L'équipe CodeFuse a souligné que la popularité de l'IA peut non seulement réduire la pression de travail des développeurs, leur permettant de consacrer plus d'énergie à un travail plus créatif, mais qu'elle est également plus importante pour abaisser le seuil de programmation et promouvoir l'innovation dans le développement de logiciels. l'industrie et le progrès. La mission de CodeFuse est d'explorer la prochaine génération d'outils de productivité de R&D en IA et s'engage à créer des solutions innovantes pour rendre le processus de développement des développeurs de logiciels aussi fluide que de la soie. Après avoir généré du code à partir du langage naturel et généré du code à partir de graphiques, CodeFuse continuera à lancer de nouvelles fonctions pour aider les entreprises à améliorer l'efficacité de l'ensemble du lien R&D.

Le responsable estime que le changement de paradigme de R&D en IA ne signifie plus que le rôle des « personnes » dans les scénarios de R&D va disparaître, mais met plutôt en avant des exigences plus élevées quant à la façon dont l'IA et les personnes peuvent collaborer, surtout lorsque. il s'agit de flexibilité et de fiabilité. Les scénarios d'exploitation et de maintenance nécessitent également l'intervention manuelle d'un expert pour que le système fonctionne correctement. "L'IA se concentre actuellement principalement sur la programmation auxiliaire (copilote de code). Il reste encore un long chemin à parcourir pour passer de copilote à collaborateur et réaliser l'intelligence et l'automatisation de l'ensemble du cycle de vie de la R&D."

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