每位技術長都需要了解的六種優秀人工智慧工具

現今，人工智慧無所不在，它強大的功能引人入勝，但有時也會引發人們的擔憂。對於沒有採用人工智慧技術的團隊來說可能將會落後於人。

身為技術長(或工程負責人)，其部分工作是引導人們採用安全且具影響力的人工智慧工具。

本文將為軟體交付的每個領域選擇「同類最佳」的工具或至少是那些目前為他們構建的能夠產生影響的人工智慧工具。

以下了解為軟體開發所挑選的人工智慧。

人工智慧帶來的「革命」

人工智慧將為各產業領域帶來革命，這種說法並不誇張。人工智慧正在徹底改變軟體工程，各種機器學習演算法和基於人工智慧的工具和技術不斷湧現，可以幫助開發人員改善工作流程，並提高效率。

人工智慧在各種任務中都具有實際應用，例如產生更準確的測試案例和創建更高效的程式碼。開發人員可以使用支援人工智慧的工具將軟體工程中涉及的許多任務自動化，從而騰出更多時間專注於核心開發任務。基於人工智慧的軟體測試是另一個令人興奮的開發領域。神經網路幫助開發人員更徹底地測試程式碼，並能在出現重大問題之前識別潛在漏洞和錯誤。

這也是改善開發者體驗的捷徑。人工智慧工程使企業的團隊能夠在開發過程中做更多他們真正喜歡的事情。

未來的軟體開發前景更加光明，這得益於人工智慧和深度學習的強大推動力。在這些技術的幫助下，開發人員可以簡化他們的工作流程，提高他們的程式碼品質，並在較少人為幹預的情況下保持領先地位。

(1)GitHub Copilot X：未來人工智慧配對程式設計師

這個無疑是這一榜單上最有名的、也是炒作最多的人工智慧工具。

GitHub Copilot X目前還沒問世。當它推出時，可能會成為軟體工程中最受歡迎的人工智慧工具。

人們可能熟悉GitHub Copilot及其功能，例如Copilot聊天，而X是基於GPT-4的更聰明的繼任者。這個程式被設計成為使用者的人工智慧匹配程式設計師，並已整合到大部分工程師的工作流程中。

以下是它應該能夠做的一些事情：

• 解釋程式碼片段
• #修正錯誤
• 產生單元測試
• #編寫拉取請求範本
• 寫入CLI命令

當它推出時，將簡化軟體交付的大多數方面－直接處理程式碼的生命週期的任何部分。

(2)Sourcegraph Cody：使用人工智慧更快地編寫程式碼

如果您迫不及待想嘗試Copilot X，不妨考慮使用Sourcegraph Cody。據說它的速度可以比普通方式快10倍，有助於使用者更快地閱讀、編寫和理解程式碼。

Sourcegraph Cody可以閱讀和理解使用者的整個程式碼庫，包括程式碼圖和企業文檔，並可以回答有關它的問題。

它還處於測試階段(就像現在的許多人工智慧工具一樣)，並不總是能把事情做好，但它顯然是Sourcegraph團隊的優選產品，該團隊表示，它的結果每天都在變得更好。

或嘗試採用:

• Mutable.ai——Mutable.ai是另一個選擇。可以做自動完成，寫程式碼區塊，以及快速驅動開發，現在還不能進行測試。
• Codium－專門從事測驗寫作。

(3)Readable：不需要再寫註解

人們需要清晰、一致的文件。 Readable AI能自動產生原始碼註解的過程。

糟糕的(或缺失)文件可能是軟體工程師面臨的難題，對於剛接觸程式碼庫或團隊的工程師來說，這尤其困難，並浪費了大量的時間。

Readable AI可以大幅減少開發人員編寫註解的時間，使他們能夠專注於更複雜的任務，並提高整體生產力。

Readable AI與開發團隊已經與IDE相容，如VSCode、Visual Studio、IntelliJ和PyCharm，並且可以閱讀大多數語言。

(4)Adrenaline AI：理解程式碼

對大多數工程團隊來說，花費大量的時間來研究Stack Overflow是每天都要面對的現實。

如果軟體工程師可以向完全了解程式碼庫的專家詢問並立即得到答案，那會怎麼樣?

這就是Adrenaline AI所做的工作。它能夠說明功能的運作方式，確定實現的位置，或透過調試為其提供指導。

它是使用靜態分析、向量搜尋和高階語言模型建構的。

(5)Grit.io：自動化技術債管理

如果程式碼遷移可以自動化會怎麼樣?如果可以讓人工智慧處理依賴升級呢?

Grit.io是一款自動化技術債權管理工具，目的在於簡化這項任務。它可以自動產生遵循最佳實踐的拉取請求來處理詳細信息，並使用持續雷達檢測回歸。

開發者聲稱遷移能夠以10倍的速度完成，如果這句話只有一半成為現實(沒有證實這一點)，那麼處理這些技術債務將不會消耗大量的時間和資源。

(6)Codeball AI：強化程式碼審查過程

#厭倦了花費大量時間審查拉取請求?Codeball AI可以解決這個問題。

這個由人工智慧驅動的程式碼審查工具可以評估拉取請求，突出風險，甚至可以根據企業的配置批准低風險的拉取請求。最終，它應該意味著企業可以更快、更有信心地發布產品。

它非常適合發現有風險的程式碼更改，已經在數百萬個程式碼貢獻中得到了訓練。

經過數百萬程式碼貢獻的訓練，Codeball AI可以識別有風險的程式碼更改，並提供可操作的、特定於團隊的見解。

它與GitHub Actions配合使用，支援20多種程式語言。人工智慧正在改變遊戲規則，而這只是對未來的嘗試。

軟體工程的人工智慧將發揮重要作用，而跟上這項變革對許多技術團隊甚至他們所屬的業務來說都是成敗攸關的大事。成功的話，可能會發掘到許多人工智慧的實際潛在用途，從而真正實現將「快速提升10倍」的願景落實到現實中。

因此，企業不要錯過正在改變軟體工程的最新人工智慧進展。

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