Обзор Gemini Code Assist: быстрый старт и первые проблемы

Gemini Code Assist — новый инструмент от Google, созданный с целью упростить труд разработчиков с помощью искусственного интеллекта. Данный AI-помощник способен на многое: выполнять автодополнение кода прямо в процессе его написания, генерировать полноценные функции или блоки кода на основе комментариев, создавать юнит-тесты, а также помогать в отладке, понимании и документировании кода. Gemini Code Assist обещает стать надежным спутником для программистов и предлагает удобные решения для повседневных задач. Однако, несмотря на свои сильные стороны, данный инструмент обладает и рядом недостатков.

Как работает Gemini Code Assist и что он предлагает

Gemini Code Assist выделяется среди прочих аналогичных решений благодаря своим продуманным функциям и вниманию к тем деталям, которые на первый взгляд могут показаться незначительными. Данная модель не просто генерирует код — она, к примеру, также указывает источники, из которых взяты фрагменты, и предупреждает, если код слишком сильно цитирует оригинал. Если источник имеет известную лицензию, помощник сообщит об этом, помогая избежать юридических недоразумений.

Инструмент интегрируется в редактор кода и предлагает как подсказки в режиме реального времени, так и поддержку полноценного чат-ассистента, который будет полезен в процессе более глубокого взаимодействия. При этом Google заботится о конфиденциальности: личные данные не используются для обучения моделей без согласия пользователей, а компания берет на себя ответственность за возможные претензии по авторским правам, связанным со сгенерированным кодом.

За работу Gemini Code Assist отвечают большие языковые модели (LLM), обученные на общедоступном коде, материалах Google Cloud и других технических данных, дополняющих базу моделей Gemini. В среде разработки (IDE) инструмент анализирует контекст из текущего файла, а также учитывает другие открытые и релевантные файлы в проекте. Для корпоративных пользователей доступна функция кастомизации кода — в редакции Enterprise можно получать рекомендации, основанные на приватных репозиториях вашей организации, что делает его особенно ценным для командной работы.

На странице Google Cloud пользователь также может ознакомиться с подробным гайдом по использованию инструмента Gemini Code Assist:

Преимущества и первые впечатления от Gemini Code Assist

В отличие от GitHub Copilot, который может быть оптимизирован под определенные инструменты управления кодом, данный помощник не демонстрирует явной привязки к какому-либо продукту из экосистемы разработчика. На первый взгляд, Gemini Code Assist — универсальный инструмент для работы с кодом. Но при этом работа модели отличается от подхода прочих крупных технологических компаний, нередко продвигающих свои решения в качестве части собственной инфраструктуры.

Заметным достоинством Gemini Code Assist выступает высокая скорость работы. Автодополнение выполняется достаточно быстро, что будет на самом деле полезным в режиме реального времени. С учетом того, насколько важна низкая задержка для таких инструментов, данная особенность делает первые впечатления от Code Assist положительными. Однако на этом преимущества модели, к сожалению, заканчиваются.

Ограниченная доступность — пока только для VSCode и JetBrains — может считаться минусом, но это не главная проблема. Куда больше вопросов вызывает качество предлагаемых подсказок. Как отмечают пользователи, уже на старте использования возникают сложности с токенизацией: инструмент порой начинает генерировать комментарии на другом языке, что сразу снижает доверие к его надежности. Пример подобной ошибки можно увидеть на скрине ниже:

Первые трудности, с которыми сталкивается Gemini Code Assist, намекают на более глубокие системные недочеты. Казалось бы, инструмент должен справляться с базовыми задачами, но уже на старте возникают вопросы к его эффективности. Главное, что отличает помощника по коду от других приложений на базе языковых моделей — это работа с уже существующим кодом. Разработчики чаще редактируют текущие файлы, а не просто дописывают новые строки в конец. Для этого требуется способность системы заполнять код посередине текста (Fill-in-the-Middle, FIM), учитывая контекст как до, так и после курсора. Gemini Code Assist же в простом тесте на FIM показывает себя далеко не безупречно, что сразу вызывает сомнения в его готовности к реальным сценариям.

Эти ограничения становятся особенно заметными, если копнуть глубже. От помощника по коду ожидается, что он не просто предложит случайный фрагмент, а поймет логику существующего проекта и органично впишет решение в текущий контекст. Например, если разработчик работает над функцией и хочет добавить недостающую часть, инструмент должен учитывать окружение — переменные, структуру, стиль кода. Однако проверки Gemini Code Assist демонстрируют, что его способность анализировать текст после курсора оставляет желать лучшего. Это не просто мелкий недочет, а фундаментальная слабость, которая может отпугнуть пользователей, рассчитывающих на точную и контекстную поддержку. Пока инструмент не докажет обратного, его потенциал остается под вопросом.

Таким образом, Gemini Code Assist от Google демонстрирует амбициозный подход к созданию универсального помощника для разработчиков. Однако его потенциал пока ограничен: слабая поддержка заполнения кода посередине и проблемы с качеством подсказок ставят под сомнение готовность инструмента к серьезным задачам.

AI News

Главный редактор
Социальные сети:
Telegram: https://t.me/creatorproject_ru
VK: https://vk.com/novosti_ai
Дзен: https://dzen.ru/ainewscp
RuTube: https://rutube.ru/channel/58102633/
YouTube: https://www.youtube.com/@creatorproject_ru
TikTok: https://www.tiktok.com/@creatorproject_ru
Likee: AI News (@creatorproject)