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適合開發(fā)人員的最佳人工智慧工具

Nov 18, 2024 am 01:14 AM

在我們進入我們的精選清單之前,讓我們先了解為什麼人工智慧編碼工具在當(dāng)今的開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)中變得不可或缺:

  • 加速開發(fā)週期:AI 助理可將編碼時間減少高達 55%
  • 提高程式碼品質(zhì):自動建議有助於保持一致的編碼標(biāo)準(zhǔn)
  • 增強的開發(fā)人員體驗:花在樣板上的時間更少意味著更專注於解決複雜問題
  • 更快的入職:新團隊成員可以透過人工智慧驅(qū)動的文件和程式碼理解快速上手
  • 減少技術(shù)債:人工智慧工具可以在潛在問題成為問題之前識別它們

2024 年十大人工智慧開發(fā)工具

1. 開發(fā)者作品:您的人工智慧驅(qū)動開發(fā)夥伴

[2024年的選擇]

Pieces for Developers 在當(dāng)前環(huán)境中脫穎而出,成為創(chuàng)新的 AI 編碼助手,提供獨特的功能組合,使其成為現(xiàn)代開發(fā)工作流程的重要工具。與傳統(tǒng)的程式碼片段管理器不同,Pieces 利用尖端的 AI 來創(chuàng)造真正的智慧開發(fā)環(huán)境。

是什麼讓單品如此特別?

?先進的人工智慧集成
  • 混合人工智慧架構(gòu):Pieces 獨特地將基於雲(yún)端的 LLM(如 GPT-4)與裝置上 LLLM(如 Llama 2)結(jié)合
  • 上下文感知建議:使用檢索增強生成(RAG),Pieces 根據(jù)您的開發(fā)模式提供日益?zhèn)€性化的程式碼建議
  • 離線優(yōu)先概念:關(guān)鍵人工智慧功能無需網(wǎng)路連線即可運作,即使離線也能確保生產(chǎn)力
?智慧代碼管理
  • 智慧程式碼片段:使用相關(guān)上下文、標(biāo)籤和相關(guān)資料自動豐富已儲存的程式碼
  • 跨平臺同步:跨裝置和開發(fā)環(huán)境無縫存取您的程式碼片段
  • 多模式輸入:使用高階電腦視覺從螢?zāi)唤貓D、影像甚至白板照片中擷取程式碼
?企業(yè)級安全
  • 本地優(yōu)先處理:未經(jīng)明確許可,敏感程式碼永遠不會離開您的機器
  • 端對端加密:所有雲(yún)端同步完全加密
  • 合規(guī)性就緒:滿足企業(yè)安全要求,同時保持開發(fā)人員彈性
?以開發(fā)人員為中心的功能
  • 全域搜尋:透過自然語言搜尋立即找到任何片段
  • IDE 整合:與 VS Code、JetBrains、Chrome 等無縫協(xié)作
  • 團隊協(xié)作:在維護版本控制的同時共用和協(xié)作程式碼片段
  • API參考:自動產(chǎn)生與維護API文件
  • 程式碼分析:立即了解程式碼複雜性與潛在改進

真正的開發(fā)者影響

# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

定價:對個人開發(fā)者完全免費,讓每個人都能使用企業(yè)級人工智慧。


Best AI Tools for Developers

2. Tabnine:您的人工智慧程式碼完成伴侶

Tabnine 已成為人工智慧程式碼補全領(lǐng)域的強大力量,支援一系列令人印象深刻的程式語言和框架。

主要特點

  • 多語言支援:適用於 25 種程式語言,包括 Python、JavaScript、Java 等
  • 團隊學(xué)習(xí):適應(yīng)團隊的編碼模式與約定
  • 隱私第一:在您的電腦上完全本地運行的選項
  • 框架感知:了解 React、Vue 和 Django 等流行框架
程式碼範(fàn)例
# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

最適合:尋求可靠、注重隱私的程式碼完成的團隊
定價:基本功能免費;個人專業(yè)方案 15 美元/月起

3. Otter.ai:徹底改變開發(fā)者文檔

雖然嚴(yán)格來說不是一個編碼工具,但 Otter.ai 對於想要維護技術(shù)討論和架構(gòu)決策的詳細(xì)記錄的開發(fā)人員來說已經(jīng)成為不可或缺的。

突出特點

  • 即時轉(zhuǎn)錄:高精度捕獲技術(shù)討論
  • 發(fā)言者辨識:自動將評論歸屬於團隊成員
  • 自訂詞彙:學(xué)習(xí)技術(shù)術(shù)語和項目特定的術(shù)語
  • 協(xié)作筆記:團隊成員可以對成績單進行突出顯示和評論
  • 搜尋與匯出:立即尋找特定技術(shù)討論

最適合:開發(fā)團隊進行頻繁的技術(shù)討論和程式碼審查
定價:免費基本套餐,每月 300 分鐘;專業(yè)方案價格為 10 美元/用戶/月

4. OpenAI Codex:自然語言到程式碼的翻譯

作為 GitHub Copilot 的技術(shù)支持,OpenAI Codex 代表了自然語言程式設(shè)計的突破。

核心能力

  • 語言理解:將簡單的英文轉(zhuǎn)換為函數(shù)碼
  • 上下文意識:了解項目上下文與編碼模式
  • 多語言支援:Python 表現(xiàn)出色,但支援多種語言
  • 文件產(chǎn)生:從程式碼建立詳細(xì)文件
互動範(fàn)例
// Tabnine can predict complex patterns
const handleUserAuthentication = async (user) => {
    // Tabnine suggests complete authentication flow
    const token = await generateToken(user);
    const refreshToken = await generateRefreshToken(user);
    return {
        token,
        refreshToken,
        expiresIn: '24h'
    };
}

最適合:探索自然語言程式設(shè)計的開發(fā)者
定價:可透過 GitHub Copilot 和 Azure OpenAI 服務(wù)

5. Amazon CodeWhisperer:AWS 支援的程式碼智能

CodeWhisperer 將 Amazon 的 AI 專業(yè)知識引入您的 IDE,特別關(guān)注 AWS 整合和安全性。

顯著特點

  • AWS 服務(wù)整合:在建議 AWS 相關(guān)程式碼方面表現(xiàn)優(yōu)異
  • 安全掃描:即時漏洞偵測
  • 參考追蹤:追蹤程式碼建議的來源
  • 多個 IDE:支援 VS Code、IntelliJ、AWS Cloud9 等
安全性範(fàn)例
# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

最適合:優(yōu)先考慮安全性的 AWS 開發(fā)人員和團隊
定價:個人開發(fā)者免費;專業(yè)級 19 美元/月起

6. GitHub Copilot:流行的AI結(jié)對程式設(shè)計師

GitHub Copilot 已成為 AI 輔助編碼事實上的標(biāo)準(zhǔn),具有深度 IDE 整合和強大的建議功能。

主要優(yōu)勢

  • 上下文意識:理解整個程式碼庫上下文
  • 測試產(chǎn)生:根據(jù)實現(xiàn)建議單元測試
  • 文件:產(chǎn)生評論和文件
  • 多語言:支援所有主要程式語言
特徵範(fàn)例
// Tabnine can predict complex patterns
const handleUserAuthentication = async (user) => {
    // Tabnine suggests complete authentication flow
    const token = await generateToken(user);
    const refreshToken = await generateRefreshToken(user);
    return {
        token,
        refreshToken,
        expiresIn: '24h'
    };
}

最適合:使用 GitHub 的個人開發(fā)者和團隊
定價:個人每月 10 美元;提供企業(yè)方案

7. Figstack:跨語言開發(fā)助手

Figstack 專注於使程式碼在不同程式語言中更具可讀性和可維護性。

顯著特點

  • 程式碼翻譯:程式語言之間的轉(zhuǎn)換
  • 解釋引擎:複雜程式碼的簡單英文解釋
  • 重構(gòu)建議:確定程式碼改進的機會
  • 語言支援:涵蓋20種程式語言

最適合:使用多種語言或維護遺留程式碼的開發(fā)人員
定價:個人起價 10 美元/月

8. Replit Ghostwriter:整合開發(fā)合作夥伴

Ghostwriter 將 AI 的力量與 Replit 的協(xié)作 IDE 結(jié)合,提供無縫的開發(fā)體驗。

主要特點

  • 即時協(xié)作:人工智慧驅(qū)動的即時結(jié)對程式設(shè)計
  • 程式碼產(chǎn)生:完整的函數(shù)和類別生成
  • 偵錯助理:幫助辨識並修復(fù)錯誤
  • 學(xué)習(xí)工具:非常適合教育目的

最適合:教育環(huán)境與協(xié)作發(fā)展
定價:Replit 免費;專業(yè)版功能 7 美元/月起

9. Snyk:人工智慧驅(qū)動的安全衛(wèi)士

Snyk 將人工智慧引入安全掃描,幫助開發(fā)人員在投入生產(chǎn)之前捕獲漏洞。

安全特性

  • 漏洞偵測:即時安全問題辨識
  • 修復(fù)建議:人工智慧驅(qū)動的安全修補程式建議
  • 依賴項掃描:檢查第三方包安全性
  • 許可證合規(guī)性:監(jiān)控開源許可證問題
安全性範(fàn)例
# Before Pieces
time_spent_searching_old_code = "Hours per week"
code_reuse_efficiency = "Low"
team_collaboration = "Email and Slack snippets"

# After Pieces
time_saved = "10+ hours per week"
code_reuse = "Instant and contextual"
team_collaboration = "Streamlined and secure"

最適合:具有安全意識的開發(fā)團隊
定價:開源免費;團隊方案 57 美元/月起

10. Sourcery:代碼品質(zhì)專家

Sourcery 專注於透過人工智慧支援的重構(gòu)建議來維持高程式碼品質(zhì)。

品質(zhì)特點

  • 程式碼審查:自動程式碼品質(zhì)評估
  • 重構(gòu):建議程式碼改進
  • 模式辨識:辨識常見的反模式
  • 風(fēng)格執(zhí)行:保持一致的編碼標(biāo)準(zhǔn)
重構(gòu)範(fàn)例
// Tabnine can predict complex patterns
const handleUserAuthentication = async (user) => {
    // Tabnine suggests complete authentication flow
    const token = await generateToken(user);
    const refreshToken = await generateRefreshToken(user);
    return {
        token,
        refreshToken,
        expiresIn: '24h'
    };
}

最適合:專注於程式碼品質(zhì)和可維護性的團隊
定價:開源免費;專業(yè)方案從 10 美元/月起

將 AI 工具整合到工作流程中的最佳實踐

1.從小規(guī)模開始,明智地擴大規(guī)模

  • 從一兩個滿足您最迫切需求的工具開始
  • 當(dāng)您熟悉人工智慧輔助後,逐漸融入更多工具
  • 用具體指標(biāo)來衡量對您生產(chǎn)力的影響

2. 維護程式碼品質(zhì)

  • 使用人工智慧建議作為起點,而不是最終解決方案
  • 總是檢查產(chǎn)生的程式碼是否有安全性和效能影響
  • 為開發(fā)過程中人工智慧工具的使用制定團隊指南

3.平衡自動化和控制

  • 不要只依賴人工智慧來實現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)邏輯
  • 使用人工智慧工具處理重複性任務(wù)和樣板程式碼
  • 不斷學(xué)習(xí)並理解您正在使用的程式碼

人工智慧在軟體開發(fā)的未來

展望未來,人工智慧在軟體開發(fā)中的整合只會加深。以下是一些值得關(guān)注的趨勢:

  • 個人化人工智慧模型:工具將變得更好地學(xué)習(xí)個人編碼風(fēng)格
  • 增強安全分析:人工智慧將在識別漏洞方面發(fā)揮更大作用
  • 自然語言程式設(shè)計:人類語言與程式碼之間的差距將不斷縮小
  • 自動化測試:人工智慧將產(chǎn)生更全面的測試用例
  • 跨語言開發(fā):程式語言之間的無縫翻譯

其他資源

  • 作品文檔
  • 開發(fā)者生產(chǎn)力指南


Best AI Tools for Developers

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