Суперсила программиста: 10 моделей ИИ для ускорения работы

Искусственный интеллект стремительно завоевывает место в арсенале современного разработчика. За последние годы появилось множество инструментов, способных не только автоматически дополнять код, но и генерировать целые модули, рефакторить устаревшие решения, создавать тесты, а также выполнять множество других задач. Каждый из них имеет свои особенности и специализацию; при этом стоит помнить, что правильный выбор ИИ-инструмента способен существенно повысить производительность разработчика и качество результирующего кода.

Несмотря на уже имеющиеся достижения, рынок нейросетевых решений для программистов продолжает стремительно развиваться. Появляются новые модели с глубоким пониманием структуры кода, улучшенной способностью следовать контексту проекта и возможностью работать с более сложными задачами. В этом обзоре мы рассмотрим наиболее значимые и эффективные на сегодняшний день нейросетевые инструменты, которые уже меняют подход к разработке программного обеспечения и, возможно, определят будущее профессии программиста.

10 нейронных сетей, которые облегчат труд программиста

В следующем списке собраны передовые платформы, которые помогут разработчикам любого уровня справляться с задачами быстрее и эффективнее:

1. GitHub Copilot. Инструмент автодополнения кода, построенный на основе OpenAI Codex. Анализирует контекст и предлагает целые функции или блоки кода прямо в редакторе. Особенно эффективен при работе с популярными фреймворками и библиотеками – здесь GitHub Copilot способен предугадывать типичные паттерны использования.
2. DeepCode. Анализатор кода, обнаруживающий потенциальные ошибки и уязвимости. Использует машинное обучение для определения сложных паттернов проблем на основе миллионов репозиториев. Помогает разработчикам выявлять не только синтаксические ошибки, но и логические недостатки в архитектуре приложений.
3. Codepal AI. Инструмент, разработанный для помощи разработчикам в написании, анализе и оптимизации кода. Он предлагает ряд функций, в которые входят генерация кода, автодополнение и проверка ошибок и прочие. Платформа направлена на повышение производительности и упрощение процесса разработки как для новичков, так и для опытных программистов.
4. Codeium. Бесплатный ИИ-помощник с поддержкой более 40 языков программирования. Отличается высокой скоростью работы и глубоким пониманием контекста. Предлагает не только автодополнения, но и полноценную генерацию кода по описанию функциональности на естественном языке.
5. Codiga. Платформа для автоматизации проверки кода с использованием искусственного интеллекта. Включает функции умного автодополнения и анализа качества кода. Позволяет командам создавать собственные правила кодинга и автоматически проверять соответствие кода этим правилам.
6. CodeGeeX. Мультиязычный генератор кода с открытым исходным кодом. Поддерживает более 20 языков программирования и может переводить код между языками. Является одним из немногих полностью открытых решений, позволяющих развернуть модель локально для работы с конфиденциальными проектами.
7. Phind. Специализированный поисковик для программистов, использующий ИИ для анализа запросов и предоставления точных решений. Агрегирует и обобщает информацию из различных источников. В отличие от обычных поисковых систем, предоставляет готовые к использованию фрагменты кода и пошаговые объяснения.
8. Codex. Модель от OpenAI, способная понимать и генерировать код на более чем 12 языках программирования. Лежит в основе многих популярных инструментов для разработчиков. Обучена на миллиардах строк открытого кода из репозиториев GitHub и других источников.
9. CodeWhisperer. Генератор кода от Amazon, способный предлагать целые функции и блоки кода на основе комментариев и существующего кода. Обучен на внутренних кодовых базах Amazon и специализируется на работе с AWS-сервисами. Имеет встроенные механизмы обнаружения потенциальных проблем с безопасностью.
10. DeepSource. Инструмент для статического анализа кода с элементами машинного обучения. Обнаруживает ошибки, уязвимости и проблемы производительности, предлагая автоматические исправления. Поддерживает популярные языки и фреймворки.

Большинство сервисов предполагают необходимость приобретения платной подписки. Но иногда испытать возможности ИИ можно и бесплатно — как, к примеру, в случае с GitHub Copilot.

В чем заключается сила ИИ

Нейросети и инструменты, предназначенные для программистов, значительно облегчают работу в данной области. К примеру, современные модели умеют выявлять ошибки, которые могут остаться незамеченными при ручном анализе:

Модели ИИ используют данные из миллионов репозиториев; с помощью этого инструменты, подобные DeepCode или CodeWhisperer, обнаруживают потенциальные проблемы — утечки данных, некорректную обработку ввода и пр. Они не только указывают на слабые места, но и предлагают конкретные исправления, благодаря чему риски устраняются до того, как код попадет в продакшен.

Платформы вроде Ponicode или Codium AI анализируют функции и автоматически генерируют юнит-тесты, охватывающие различные сценарии использования. ИИ также способен глубоко анализировать структуру кода и предлагать улучшения, что позволяет сделать его намного более читаемым и производительным.

Многие инструменты способны обрабатывать запросы на естественном языке, что позволяет легко и быстро преобразовывать идеи в рабочие программные решения — как, например, Codepal:

Таким образом, ИИ не просто ускоряет процесс разработки, но и помогает создавать более надежные и современные приложения. Ожидается, что по мере дальнейшего развития нейросетей их функционал станет еще более мощным.