すべての CTO が知っておくべき 6 つの優れた AI ツール

今やどこにでもある人工知能は、その強力な機能に魅力を感じますが、時には人々の不安を引き起こすこともあります。人工知能テクノロジーを導入していないチームは遅れをとる可能性があります。

CTO (またはエンジニアリング責任者) としてのあなたの仕事の 1 つは、安全で影響力のある AI ツールの導入を指導することです。

この記事では、ソフトウェア配信の各分野で「最高の」ツール、または少なくとも影響を与える可能性のある現在構築されている AI ツールを選択します。

ここでは、ソフトウェア開発に選ばれた人工知能について見ていきます。

人工知能がもたらす「革命」

人工知能はさまざまな業界に革命をもたらすと言っても過言ではありません。人工知能はソフトウェア エンジニアリングに革命をもたらしており、開発者がワークフローを改善して効率を高めるのに役立つさまざまな機械学習アルゴリズムや AI ベースのツールや技術が登場しています。

人工知能は、より正確なテスト ケースの生成やより効率的なコードの作成など、さまざまなタスクに実際に応用できます。開発者は AI 対応ツールを使用してソフトウェア エンジニアリングに関わるタスクの多くを自動化し、より多くの時間をコア開発タスクに集中できるようになります。人工知能ベースのソフトウェア テストは、もう 1 つのエキサイティングな開発分野です。ニューラル ネットワークは、開発者がコードをより徹底的にテストし、重大な問題が発生する前に潜在的な脆弱性やエラーを特定するのに役立ちます。

これは、開発者のエクスペリエンスを向上させるための近道でもあります。人工知能エンジニアリングにより、企業チームは開発中に本当に楽しめることをさらに実行できるようになります。

人工知能とディープラーニングの強力な推進力のおかげで、ソフトウェア開発の未来はより明るくなります。これらのテクノロジーの助けを借りて、開発者はワークフローを合理化し、コードの品質を向上させ、人間の介入を減らして時代の先を行くことができます。

(1)GitHub Copilot X: 将来の人工知能ペアリング プログラマ

これは間違いなく、このリストの中で最も有名で最も誇大宣伝されている人工知能ツールです。

GitHub Copilot X はまだ利用できません。これが発売されれば、ソフトウェア エンジニアリングで最も人気のある AI ツールになる可能性があります。

GitHub Copilot とその Copilot チャットなどの機能についてはよく知られているかもしれませんが、X は GPT-4 をベースとしたよりスマートな後継製品です。このプログラムは、ユーザーの AI マッチング プログラマーとして設計されており、ほとんどのエンジニアのワークフローに統合されています。

これができるべきことのいくつかを次に示します:

• コード スニペットの説明
• エラーを修正
• 単体テストを生成
• プル リクエスト テンプレートの作成
• CLI コマンドの作成

これを起動すると、コードのライフサイクルのあらゆる部分を直接処理するなど、ソフトウェア配信のほとんどの側面が簡素化されます。

(2)Sourcegraph Cody: 人工知能を使用してコードをより速く書く

Copilot X を試すのが待ちきれない場合は、Sourcegraph Cody を検討してみてもよいでしょう。通常の方法よりも最大 10 倍高速であると言われており、ユーザーはコードをより速く読み書きし、理解できるようになります。

Sourcegraph Cody は、コード図や企業ドキュメントを含むユーザーのコード ベース全体を読んで理解でき、それに関する質問に答えることができます。

これはまだベータ版であり (最近の多くの AI ツールと同様)、常に物事が正しく行われるわけではありませんが、Sourcegraph チームにとって最適な製品であることは明らかであり、その結果は日々改善されていると述べています。

または、採用してみてください:

• Mutable.ai - Mutable.ai も別の選択肢です。オートコンプリートを実行し、コード ブロックを記述し、開発を迅速に進めることはできますが、まだテストすることはできません。
• Codium – テスト作成を専門としています。

(3)読みやすい: もうコメントを書く必要はありません

人々は明確で一貫性のあるドキュメントを必要としています。 Readable AI はソースコードのコメントを自動生成できます。

ドキュメントが不十分 (または欠落している) ことは、ソフトウェア エンジニアにとって悩みの種となる可能性があり、コードベースやチームに慣れていないエンジニアにとっては、特に困難であり、多くの時間を無駄にする可能性があります。

Readable AI により、開発者がコメントを書くのに費やす時間が大幅に削減され、開発者はより複雑なタスクに集中できるようになり、全体的な生産性が向上します。

Readable AI と開発チームは、すでに VSCode、Visual Studio、IntelliJ、PyCharm などの IDE と互換性があり、ほとんどの言語を読むことができます。

(4)Adrenaline AI: コードを理解する

ほとんどのエンジニアリング チームにとって、スタック オーバーフローの研究に多くの時間を費やすことは日常茶飯事です。

ソフトウェア エンジニアが、コードベースを完全に理解している専門家に質問して、すぐに答えが得られるとしたらどうなるでしょうか?

これが Adrenaline AI の機能です。機能がどのように機能するかを説明したり、機能を実装する必要がある場所を特定したり、デバッグを通じてガイダンスを提供したりできます。

静的解析、ベクトル検索、高水準言語モデルを使用して構築されています。

(5)Grit.io: 自動化された技術的負債管理

コードの移行が自動化できたらどうなるでしょうか?依存関係のアップグレードの処理に人工知能を使用できたらどうなるでしょうか?

Grit.io は、このタスクを簡素化するように設計された自動技術的負債管理ツールです。詳細を処理するためのベスト プラクティスに従ってプル リクエストを自動的に生成し、継続的なレーダーを使用してリグレッションを検出します。

開発者は、移行を 10 倍の速さで完了できると主張していますが、これが半分だけ真実であるとしても (確証はありません)、この技術的負債に対処するのに多くの時間とリソースを消費することはありません。

(6)Codeball AI: コード レビュー プロセスの強化

プル リクエストのレビューに多くの時間を費やすことにうんざりしていますか? Codeball AI はこの問題を解決できます。

この AI を活用したコード レビュー ツールは、プル リクエストを評価し、リスクを強調し、企業の構成に基づいてリスクの低いプル リクエストを承認することもできます。最終的には、企業がより迅速に、より自信を持って製品を発売できるようになるはずです。

これは、危険なコード変更を発見するのに最適であり、何百万ものコードの貢献に基づいてトレーニングされています。

Codeball AI は、数百万のコード投稿に基づいてトレーニングされ、リスクのあるコード変更を特定し、実用的なチーム固有の洞察を提供します。

GitHub Actions と連携し、20 を超えるプログラミング言語をサポートします。人工知能はゲームのルールを変えつつありますが、これはまさに未来の味です。

ソフトウェア エンジニアリングにおける人工知能は重要な役割を果たし、この変化に対応し続けることは、多くのテクノロジー チーム、さらには彼らが所属するビジネスにとっても死活問題となるでしょう。成功すれば、人工知能の多くの実用的な潜在的な用途が発見され、それによって「10倍の高速改善」というビジョンが現実に真に実現される可能性があります。

したがって、企業はソフトウェア エンジニアリングを変革する最新の AI の進歩を見逃すべきではありません。

以上がすべての CTO が知っておくべき 6 つの優れた AI ツールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。