程序員坐穩(wěn)了，AI開始搶大家的“飯碗”。

現(xiàn)在開發(fā)商的進(jìn)入門檻比往年任何時(shí)候都要高。 重復(fù)性任務(wù)占用了大部分軟件開發(fā)時(shí)間，并且容易出錯(cuò)。 市場上軟件開發(fā)人才過剩，團(tuán)隊(duì)超負(fù)荷工作。 許多公司既不能完全掌握現(xiàn)有日益復(fù)雜的代碼，也不能跟上新程序開發(fā)日新月異的步伐。

對于人工智能愛好者來說，推理人工智能如何改進(jìn)軟件開發(fā)是令人興奮的。 人工智能可以在幾天而不是幾個(gè)月或幾年內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)原型框架？ 它會教人類開發(fā)人員如何編寫更好的代碼嗎？ 人工智能研究的范圍廣闊，計(jì)算機(jī)編程的靈活性基本上是無限的，因此很難想象當(dāng)智能程序可以幫助人類與代碼交互時(shí)，軟件開發(fā)會是什么樣子。

但很多開發(fā)者和技術(shù)總監(jiān)沒有意識到的是，在過去的幾年里，人工智能對于開發(fā)團(tuán)隊(duì)的重要性已經(jīng)形成了質(zhì)的飛躍。 雖然，我們已經(jīng)達(dá)到了人工智能輔助軟件開發(fā)的中期階段。

人工化領(lǐng)域人工智能不可或缺

所有的軟件開發(fā)組織都追求高效、敏捷的開發(fā)，而手工技術(shù)早已能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的敏捷開發(fā)。 在過去的六年里，在進(jìn)行手動測試時(shí)sketch可以導(dǎo)入ai嗎，一旦代碼發(fā)生變化，開發(fā)人員是否能夠立即反饋并做出相應(yīng)的調(diào)整，因此軟件質(zhì)量得到了很大的提高。 手動軟件管道依賴機(jī)器人助手來處理未來的 Pull 請求，從而確保持續(xù)交付更新。

許多已經(jīng)采用這項(xiàng)技術(shù)的公司發(fā)現(xiàn)，僅靠手動化是不夠的。 手工化過程中遇到了困難sketch可以導(dǎo)入ai嗎，大多數(shù)問題都是在創(chuàng)建新代碼時(shí)出現(xiàn)的。 例如，手動化可以快速完成數(shù)百或數(shù)千個(gè)單元測試。 如果開發(fā)團(tuán)隊(duì)自己編譯這樣的測試，則需要幾個(gè)小時(shí)甚至幾周的時(shí)間。 如果這些提交沒有經(jīng)過測試和驗(yàn)證，這樣的手動管道將變成垃圾。 雖然會打破原來的手動流程，但是當(dāng)添加新的代碼（和新的測試）時(shí)，仍然需要手動操作。

人工智能編碼技術(shù)

好消息是，現(xiàn)有的人工智能編碼技術(shù)已經(jīng)可以通過手動編寫測試代碼來驗(yàn)證手動管道的其余部分，從而同時(shí)解決這兩個(gè)問題。 此類任務(wù)過去會占用開發(fā)人員大量時(shí)間，導(dǎo)致他們無法完成更有價(jià)值的工作，例如創(chuàng)建新功能。 在單元測試中使用人工智能使得手動化越來越成熟，盡管這個(gè)過程并不容易。

正如之前預(yù)期的那樣，人工智能創(chuàng)建的測試與人類編寫的測試之間存在差異。 但這種測試可以在很短的時(shí)間內(nèi)生成，而且功能也算合格。 如果您無法比人工編寫的代碼做得更好，那么請確保在出現(xiàn)問題時(shí)可以輕松修補(bǔ)代碼。 正如他在 2006 年的文章《論持續(xù)集成》中總結(jié)的那樣：“頻繁運(yùn)行的不完美測試比根本不編寫的完美測試要好得多?！?/p>

使用人工智能幫助開發(fā)人員編譯代碼，開發(fā)人員和 IT 主管不再因時(shí)間、成本和工作質(zhì)量之間的艱難權(quán)衡而感到困惑。 很多開發(fā)者在剛開發(fā)軟件的時(shí)候都是有創(chuàng)造力的，大量的重復(fù)工作扼殺了他們原有的創(chuàng)造力。 除了讓開發(fā)者能夠在不犧牲質(zhì)量的情況下更快、更經(jīng)濟(jì)地創(chuàng)造新產(chǎn)品之外，AI輔助開發(fā)還可以幫助他們快速完成重復(fù)性更高的回報(bào)。

落地是關(guān)鍵

金融行業(yè)等高度重視代碼質(zhì)量的行業(yè)，已經(jīng)開始利用人工智能輔助軟件開發(fā)。 例如，為了提高軟件開發(fā)效率，巴克萊（Sachs）最近開始使用人工智能來編寫代碼。 他們使用 AI 工具為遺留應(yīng)用程序編譯了 3,000 多個(gè)單元測試和 15,000 多行代碼，在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)創(chuàng)建了完整的測試套件。 人工智能工具可以以超過 180 倍的速度編寫測試，而平均每個(gè)人編寫測試的時(shí)間為 30 分鐘。 總體而言，ABC 通過這項(xiàng)技術(shù)節(jié)省了一年多的開發(fā)時(shí)間。

谷歌還開源了，利用人工智能輔助技術(shù)幫助設(shè)計(jì)師和工程師將手繪的用戶界面草圖轉(zhuǎn)換為可用的 HTML 代碼。 設(shè)計(jì)師和工程師對設(shè)計(jì)達(dá)成共識后，會拍攝草圖，然后自動將草圖翻譯成HTML代碼。 這個(gè)翻譯過程既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，會減慢整個(gè)設(shè)計(jì)過程。 為此，開發(fā)者們想象，如果在白紙上手繪的設(shè)計(jì)草圖立即反映在瀏覽器中會發(fā)生什么？ 結(jié)果是設(shè)計(jì)師在集思廣益后可以立即擁有一個(gè)現(xiàn)成的原型，并經(jīng)過設(shè)計(jì)師、開發(fā)人員甚至客戶的驗(yàn)證，這可以為網(wǎng)站和應(yīng)用程序開發(fā)節(jié)省大量時(shí)間，于是就有了。

借助將手繪草圖轉(zhuǎn)換為代碼的過程

在這方面也不甘示弱，早在今年，該公司就開發(fā)了一款名為 的工具，可以手動查找 bug 修復(fù)并提供給工程師審批。 為了給工程師提供直觀的修復(fù)方案，他們可以使用更強(qiáng)大的降維算法來分析問題代碼的上下文，以找到更合適的修復(fù)方案。 這款人工智能輔助的錯(cuò)誤修補(bǔ)軟件已部署在擁有數(shù)十億用戶的生產(chǎn)環(huán)境中，顯著提高了應(yīng)用程序的穩(wěn)定性。

人工智能輔助發(fā)展未來可期

值得一提的是，目前人工智能輔助發(fā)展還處于特別中間的階段。 只能輔助開發(fā)者編碼和手動測試，未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用。 復(fù)雜而困難的編程需要人類開發(fā)人員的幫助。 。 但我們?nèi)匀恍枰@樣的AI輔助技術(shù)來幫助開發(fā)者抵御這些基礎(chǔ)的“粗活”，讓他們有更多的時(shí)間和精力來完成更復(fù)雜的開發(fā)。

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步以及更多案例的成功應(yīng)用，未來各行業(yè)將加大對人工智能在軟件開發(fā)方面的投入。 全球科技巨頭都渴望嘗試開源各種人工智能輔助開發(fā)工具。 可見，他們在這個(gè)科技領(lǐng)域想要暴富的野心是顯而易見的。 為了在競爭和規(guī)模上保持領(lǐng)先地位，市場參與者還需要將新的提高效率的工具集成到他們的開發(fā)流程中。 與此同時(shí)，人工智能輔助軟件開發(fā)技術(shù)正在完成第一次迭代，讓我們看到了編碼技術(shù)的未來將如何發(fā)展。

如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！