모든 CTO가 알아야 할 6가지 훌륭한 AI 도구

요즘 인공지능의 강력한 기능은 매력적이지만 때로는 사람들의 걱정을 불러일으키기도 합니다. 인공지능 기술을 도입하지 않는 팀은 뒤처질 수 있다.

CTO(또는 엔지니어링 책임자)로서 귀하의 임무 중 하나는 안전하고 영향력 있는 AI 도구의 채택을 안내하는 것입니다.

이 기사에서는 소프트웨어 제공의 각 영역에 대한 "최고의" 도구 또는 적어도 영향을 미칠 수 있는 현재 구축 중인 AI 도구를 선택합니다.

소프트웨어 개발을 위해 선택된 인공지능을 살펴보세요.

인공지능이 가져온 '혁명'

인공지능이 다양한 산업에 혁명을 가져올 것이라고 해도 과언이 아닙니다. 인공 지능은 소프트웨어 엔지니어링에 혁명을 일으키고 있으며, 개발자가 작업 흐름을 개선하고 효율성을 높이는 데 도움이 되는 다양한 기계 학습 알고리즘과 AI 기반 도구 및 기술이 등장하고 있습니다.

인공지능은 보다 정확한 테스트 케이스 생성, 보다 효율적인 코드 생성 등 다양한 작업에 실용적으로 적용됩니다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하여 소프트웨어 엔지니어링과 관련된 많은 작업을 자동화하여 핵심 개발 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다. 인공지능 기반 소프트웨어 테스팅은 또 다른 흥미로운 개발 영역입니다. 신경망은 개발자가 코드를 보다 철저하게 테스트하고 심각한 문제가 발생하기 전에 잠재적인 취약점과 오류를 식별하는 데 도움이 됩니다.

이것은 개발자 경험을 향상시키는 지름길이기도 합니다. 인공 지능 엔지니어링은 기업 팀이 개발 중에 진정으로 즐기는 일을 더 많이 수행할 수 있도록 지원합니다.

인공지능과 딥러닝의 강력한 원동력 덕분에 소프트웨어 개발의 미래는 더욱 밝아집니다. 이러한 기술의 도움으로 개발자는 작업 흐름을 간소화하고, 코드 품질을 향상시키며, 사람의 개입을 최소화하면서 앞서 나갈 수 있습니다.

(1) GitHub Copilot

GitHub Copilot X는 아직 사용할 수 없습니다. 출시되면 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 가장 인기 있는 인공 지능 도구가 될 가능성이 높습니다.

사람들은 GitHub Copilot 및 Copilot 채팅과 같은 기능에 익숙할 수 있으며 X는 GPT-4를 기반으로 한 보다 스마트한 후속 제품입니다. 이 프로그램은 사용자의 AI 매칭 프로그래머로 설계되었으며 대부분의 엔지니어의 작업 흐름에 통합되었습니다.

다음은 수행할 수 있어야 하는 몇 가지 작업입니다.

코드 조각 설명

• 버그 수정
• 단위 테스트 생성
• 풀 요청 템플릿 작성
• CLI 명령 작성
• 롤링 시 단순화됩니다. out 소프트웨어 제공의 대부분의 측면 - 코드를 직접 다루는 라이프사이클의 모든 부분.

(2)Sourcegraph Cody: 인공 지능을 사용하여 코드를 더 빠르게 작성

Copilot X를 빨리 사용해 보고 싶다면 Sourcegraph Cody를 고려해 보세요. 일반 방법보다 최대 10배 빠르며 사용자가 코드를 더 빠르게 읽고, 쓰고, 이해할 수 있도록 도와준다고 합니다.

소스그래프 코디는 코드 다이어그램, 기업 문서 등 사용자의 전체 코드 베이스를 읽고 이해할 수 있으며 이에 대한 질문에 답할 수 있습니다.

아직 베타 버전이고(요즘 많은 AI 도구처럼) 항상 올바른 결과를 얻을 수는 없지만 결과가 매일 더 좋아진다고 말하는 Sourcegraph 팀이 선택한 제품임은 분명합니다.

또는 채택해 보세요:

Mutable.ai – Mutable.ai는 또 다른 옵션입니다. 자동 완성을 수행하고, 코드 블록을 작성하고, 빠르게 개발을 추진할 수 있지만 아직 테스트할 수는 없습니다.

• Codium – 테스트 작성에 특화되어 있습니다.
• (3)가독성: 더 이상 댓글을 작성할 필요가 없습니다.

사람들에게는 명확하고 일관된 문서가 필요합니다. Readable AI는 자동으로 소스 코드 주석을 생성할 수 있습니다.

잘못된(또는 누락된) 문서는 소프트웨어 엔지니어에게 골칫거리가 될 수 있습니다. 코드베이스나 팀을 처음 접하는 엔지니어에게는 특히 어렵고 많은 시간이 낭비될 수 있습니다.

Readable AI는 개발자가 주석을 작성하는 데 소요되는 시간을 크게 줄여 더 복잡한 작업에 집중하고 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다.

읽기 가능한 AI 및 개발팀은 이미 VSCode, Visual Studio, IntelliJ 및 PyCharm과 같은 IDE와 호환되며 대부분의 언어를 읽을 수 있습니다.

(4)Adrenaline AI: 코드 이해

대부분의 엔지니어링 팀에서는 Stack Overflow를 공부하는 데 많은 시간을 보내는 것이 일상의 현실입니다.

소프트웨어 엔지니어가 코드베이스를 완전히 이해하는 전문가에게 질문하고 즉시 답변을 얻을 수 있다면 어떨까요?

아드레날린 AI가 하는 일이 바로 그것입니다. 기능의 작동 방식을 설명하고, 기능을 구현해야 하는 위치를 식별하거나, 디버깅을 통해 지침을 제공할 수 있습니다.

정적 분석, 벡터 검색 및 고급 언어 모델을 사용하여 구축되었습니다.

(5)Grit.io: 자동화된 기술 부채 관리

코드 마이그레이션을 자동화할 수 있다면 어떨까요? 종속성 업그레이드를 인공 지능으로 처리할 수 있다면 어떨까요?

Grit.io는 이 작업을 단순화하도록 설계된 자동화된 기술 부채 관리 도구입니다. 세부 사항 처리에 대한 모범 사례를 따르는 풀 요청을 자동으로 생성하고 지속적인 레이더를 사용하여 회귀를 감지합니다.

개발자는 마이그레이션을 10배 더 빠르게 완료할 수 있다고 주장하며, 이 진술의 절반만 사실이라면(확인 없음) 이 기술 부채를 처리하는 데 많은 시간과 리소스가 소비되지 않습니다.

(6)Codeball AI: 코드 검토 프로세스 강화

풀 요청을 검토하는 데 많은 시간을 소비하는 데 지치셨나요? Codeball AI가 이 문제를 해결할 수 있습니다.

이 AI 기반 코드 검토 도구는 풀 요청을 평가하고, 위험을 강조하고, 기업 구성에 따라 위험도가 낮은 풀 요청을 승인할 수도 있습니다. 궁극적으로 이는 기업이 더 빠르고 자신있게 제품을 출시할 수 있음을 의미합니다.

위험한 코드 변경 사항을 발견하는 데 적합하며 수백만 건의 코드 기여에 대해 교육을 받았습니다.

수백만 건의 코드 기여로 훈련된 Codeball AI는 위험한 코드 변경을 식별하고 실행 가능한 팀별 통찰력을 제공합니다.

GitHub Actions와 함께 작동하며 20개 이상의 프로그래밍 언어를 지원합니다. 인공 지능이 게임의 규칙을 바꾸고 있으며 이는 단지 미래의 맛보기일 뿐입니다.

소프트웨어 엔지니어링을 위한 인공 지능은 중요한 역할을 할 것이며 이러한 변화를 따라가는 것은 많은 기술 팀은 물론 그들이 속한 비즈니스에도 성패를 좌우하는 문제가 될 것입니다. 성공한다면 인공지능의 실질적인 활용 가능성이 많이 발견될 수 있으며, 이를 통해 '10배 빠른 개선'이라는 비전이 현실로 실현될 수 있을 것입니다.

따라서 기업은 소프트웨어 엔지니어링을 변화시키는 최신 AI 발전을 놓치지 마세요.

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