一文搞懂如何基于 GenAI 提升编码效能

人工智能
作为一种前沿技术,GenAI 结合了人工智能和编码领域的知识,为开发者们提供了独特的“协作”优势。

Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - GenAI 。

面对日新月异的技术创新以及差异化的业务场景挑战,传统的编码方式已经开始出现水土不服,难以完全应对日益增长的诉求。与此同时,新兴的通用 GenAI (人工智能技术)具有极具潜力来满足这一需求。

作为一种前沿技术,GenAI 结合了人工智能和编码领域的知识,为开发者们提供了独特的“协作”优势。通过利用 GenAI,开发人员可以获得高效的编码支持和创意灵感,以便更快、更智能地解决复杂的编程问题。

一、什么是 GenAI 以及对编码效能的影响 ?

随着科技的不断创新,AI 在软件开发过程中的应用已日益成熟,其中最为代表的便是代码生成式人工智能技术,从某种意义上来讲,彻底改变了软件开发模式的潜力。

通过对开发者需求的识别和理解,AI 在整个软件开发生命周期可以参与各个环节,包括需求分析、设计、编码、测试乃至运维部署。同时,还可以根据开发者提出的要求自动生成初步可运行的代码,进一步通过 Machine Learning 不断学习和优化代码质量。

与传统的开发模式不同的是,无需从 “0” 开始,从而极大地提高了编码效率。同时,AI 还可以根据历史开发模式自动进行代码重构和修改,帮助软件开人员提升软件可维护性。除此之外,在遇到通用型问题时,AI 也可以基于当前的场景自动生成 Bug 修复方案,以供参考。

采用 AI 这一类型的智能辅助开发模式可以实现软件工程的可复用性。更重要的是,AI 可以最大限度地发挥开发人员的核心创造力,允许其将时间更多地投入到更高级的任务中,从而提升整体产出质量。同时,开发者在重复练习的基础上也可以快速提升自身技能水平。

那么,什么是 GenAI ?以及对编码效能的影响 ?

通常来讲,GenAI 是一种新型的代码生成式人工智能技术。利用深度学习、自然语言处理以及其他人工智能算法和模型,可以全面参与和优化软件开发生命周期中的各个环节。

具体来说,GenAI 可以根据开发者所提供的自然语言或者图形化接口描述,自动生成初步可运行的代码框架和函数骨架。同时,还可以通过对大量历史优秀项目的学习,自动进行代码结构和规范性检查,发现可能存在的问题并给出修复建议。

二、GenAI 在编码中的应用范式

作为一个广泛应用于编码中的人工智能技术,GenAI 在编码过程中提供了多种应用范式,涉及编码增强、原型设计以及软件生命周期优化等。基于这些范式为开发人员提供了强大的工具和技术,提高编码效率、质量和可维护性,从而推动软件开发的进步。

1.编码增强

GenAI 在编码的各个方面都展现出其独特风格,无论是从代码生成到加速学习过程。GenAI 可用于生成代码模板、框架和库,为开发人员在其项目中提供领先优势。此外,GenAI 也能够用于自动执行重复的编码任务,例如,数据预处理或特征工程,从而释放开发人员的时间来专注于更复杂的问题解决。

(1) 代码生成引擎

GenAI 带来的影响不容小觑。想象一下,如果有一个自我学习能力极强的智能助手,它不仅可以熟练掌握各种主流编程语言,更深入理解不同类型项目的开发模式。我们只需向它描述需求,它便可以高效生成初版框架和精细代码实现业务规则,成为值得信赖的技术伙伴。

一个很好的 GenAI 实战案例便是 OpenAI 推出的 Codex。Codex 经历了长达数十亿行代码和文档的自然语言处理训练,使其具备了精湛的编程能力,不仅可以理解开发者的语意,并以自然语言回答疑问,更可以直接生成多种语言干净整洁的代码片段实现相应功能。

参考示例如下所示:

(2) 代码片段协助

GenAI 在编码效能提升方面的另一个核心应用便是它能够协助我们生成代码片段。假设我们正在努力尝试解决某个特定的函数或算法的场景使用,我们可以用简单的语言简单描述所期望实现的需求,GenAI 工具可以生成相应的代码片段。从而不仅为我们节省了时间,而且还提供了一种宝贵的学习参考指南来源。

打个比方,如果我们需要实现某一特定的业务功能序,那么,我们可以简单地向 GenAI 工具描述所要实现的场景需要,此时,GenAI 工具,例如 GitHub Copilot 将为我们的业务场景实现生成对应的 TypeScript 代码,具体实力可参考如下:

(3) 加速学习

作为开发人员,我们能够利用 GenAI 的强大功能来获得实时反馈和建议,以加快我们的学习过程。通过分析我们的代码片段,GenAI 能够提供关于最佳实践、编码标准和潜在改进的宝贵见解,从而帮助我们更快速、高效地提升我们的编码技能。

在实际的业务场景中,我们可以利用 GenAI 所支持的各种特性功能,即时获取与我们的代码相关的反馈信息。这些反馈可以帮助我们识别和纠正错误,提高代码的效率,从而使得我们能够从现有的代码库中获得更多的学习机会。

a、实时反馈和建议

在学习过程中,我们可以将编写的代码片段输入 GenAI,并获得实时反馈和建议。GenAI 可以分析我们所编写的代码,并给出改进的建议、最佳实践和编码标准。由此,我们可以迅速了解哪些方面需要改进,以及如何提高我们的代码质量。

b、代码审查工具

GenAI 提供了代码审查工具,我们可以将代码提交给它进行审查。GenAI 能够自动检查我们的代码,帮助发现潜在的错误、低效率或不规范的编码实践。通过及时发现和纠正这些问题,我们可以更好地理解和掌握编程语言或框架的要点。

c、编码模式和最佳实践

GenAI 可以分析大量的代码存储库,并提供关于编码模式和最佳实践的见解。通过研究这些见解,我们可以学习从其他人的经验中汲取灵感,并避免重复他们的错误。这种学习方式可以帮助我们快速掌握编程语言或框架的核心概念和最佳实践。

2.原型设计

GenAI 不仅限于生成代码片段,还可以帮助我们创建整个应用程序。这在软件开发的原型设计阶段尤其有用。在原型设计阶段,我们需要而快速地构建原型,以验证所设立的想法。GenAI 帮助开发人员节省时间和精力,专注于原型设计的核心逻辑和功能。

例如,假设我们正在构建一个 Web 应用程序,需要创建一个简单的登录系统。我们可以使用 GenAI 来描述用户身份验证过程。GenAI 将生成基本代码结构,包括用户登录、注册和忘记密码等功能。根据需要修改此代码结构,以满足我们的特定需求。

使用 GenAI,我们可以更快速、更轻松地创建原型,从而可以帮助我们更有效地进行软件开发,优化项目生命周期以加快产品上市时间。

3.软件生命周期优化

在实际的项目开发活动中,GenAI 不仅仅是一个代码生成器,它还可以在简化整个软件开发生命周期(SDLC)的各个阶段中发挥至为关键作用。接下来,我们来简要解析一下GenAI 在 SDLC 各个阶段中的用武之地:

(1) 需求调研分析

在项目的初始阶段,需求的调研和收集是至关重要的一个环节。GenAI 可以通过自然语言处理和机器学习技术,快速理解并提取需求文档中的关键信息。可以帮助技术团队分析和理解项目需求,从而有助于减少人工分析的工作量,提高需求分析的准确度和效率。

(2) 架构设计

在此架构及设计阶段,GenAI 可以帮助根据所描述的功能创建初始设计和架构大纲以及提供设计模式和最佳实践的建议。通过分析大量的代码库和设计模式,GenAI 能够为技术团队提供设计决策的参考和指导。此外,GenAI 可以检测潜在的设计问题,并根据最佳实践提供优化建议,从而帮助团队设计出更高质量、可扩展和可维护的软件架构。

(3) 开发测试

在此阶段中,GenAI 能够加速编码过程并提高代码质量,可以为开发人员提供实时反馈和建议,例如代码风格、错误检查、自动化测试和性能优化,从而有助于减少开发人员的调试时间,提高代码的可读性和可维护性。此外,GenAI 还可以自动生成重复性的代码,减少开发人员的重复劳动。

(4 )部署和维护

在部署和维护阶段,GenAI 能够帮助我们自动化部署过程,并提供监控和故障排除的支持。同时,GenAI 能够分析日志数据、检测问题并提供解决方案,并通过自动化和智能化的维护工具,减少人工干预的需求,提高系统的可用性和稳定性。

三、常用 GenAI 工具简要解析

通常来讲,GenAI 可以通过为开发人员提供智能代码建议、自动执行重复编码任务和协助代码现代化来提高编码技能。通过利用 GenAI,开发人员可以更高效地编写代码、减少错误并提高代码的整体质量。

在实际的业务场景中,有多种 GenAI 工具和平台可满足不同的编码需求,以提供智能代码完成、代码生成和代码重构建议等功能。以下是一些流行的 GenAI 工具:

1.DeepCode

作为一个基于人工智能的代码分析和优化平台,DeepCode 利用静态代码分析技术来检测和修复代码中的错误和漏洞。DeepCode 能够识别语法错误、逻辑问题和潜在的安全漏洞,并提供改进建议,帮助开发人员提高代码质量和可靠性。其核心技术是基于符号人工智能的代码分析技术,具备理解代码语法和语义的能力,从而能够识别代码中的潜在错误和漏洞。此外,DeepCode 还利用机器学习技术学习代码中的最佳实践,并提供相应的改进建议。

DeepCode AI 支持多种编程语言,包括 Python、Java、C/C++、JavaScript 等。开发人员可以将 DeepCode 集成到他们的集成开发环境(IDE)中,也可以选择将其作为独立的软件即服务(SaaS)提供者使用。

深度集成 DeepCode AI 能够帮助开发人员更早地发现和解决代码中的问题,提高代码的质量和可维护性。通过提供准确的错误检测和改进建议,DeepCode AI 可以节省开发时间并减少潜在的漏洞和错误。

2.Codex

OpenAI Codex 作为 GPT-3 的直系后代,并经过专门的微调以应对编程任务。由于对代码使用方式有广泛的使用和了解,Codex 在代码生成方面比 GPT-3 更为强大。其中一部分原因是在包含更多集中的公共源代码的数据集上进行训练的。

作为一种新的机器学习工具,OpenAI Codex 能够将英语文本翻译成代码。Codex 的目标是提高专业人才的工作效率,并帮助编码的业余爱好者入门。

OpenAI Codex 的出现旨在通过智能的代码生成和理解,加速专业程序员的工作流程。由于能够根据自然语言描述或问题,生成对应的代码片段,因此,在某种意义上, Codex 可以帮助程序员更快地实现想法和解决问题。针对编程入门人员,Codex 提供了一个习惯的学习工具,可以通过自然语言交互,逐步理解编程概念和语法。

OpenAI Codex 的训练数据集包含大量的公共源代码,其配备了对编程语言和实例的深入理解,从而使得 Codex 在生成代码方面表现更加出色,并能够提供更准确和高质量的代码建议。

3.Tabnine

Tabnine AI 是一款专注于开发基于自然语言处理的代码完成工具,旨在帮助开发人员提高编码效率。Tabnine AI 核心技术是基于自然语言处理,具备理解代码的语法和语义的能力,能够根据开发人员的输入,提供相应的代码完成建议。同时,此工具还运用了机器学习技术,从中学习开发人员的编码习惯,以提供更准确和个性化的代码建议。

Tabnine AI 适用于多种编程语言,包括 Python、Java、C/C++、JavaScript 等。我们可以将此工具集成到我们的集成开发环境(IDE)中,也可以选择将其作为独立的软件即服务(SaaS)提供商使用。

通过集成 Tabnine 工具,在实际的编码工作中,借助其能够实现智能的代码补全功能,极大地提高编码速度并减少输入错误。此外,Tabnine 工具能够根据上下文和开发人员的编码习惯生成准确且高质量的代码建议,从而显著提高开发效率。

四、基于 GenAI 进行编码效能的价值及意义

通常而言,作为一项令人振奋的技术,GenAI 在编码过程中发挥着关键作用。不仅可以提高开发人员的编码效率,还可以提升编码质量,并激发创意和灵感。具体价值优势体现在如下层面:

1.提升编码效能

首先,GenAI 能够显著提高编码的效率。通过自动化重复性的任务,如代码生成和错误检查,GenAI 可以帮助开发人员节省大量的时间和精力。无论是根据需求自动生成代码,还是发现和修复代码中的错误,GenAI 都能为开发人员提供有力的支持。这使得开发人员能够更专注于核心的创意和解决方案,而不必花费过多时间在繁琐的编码细节上。

2.提升编码质量

除了上述的效能外,在编码的质量方面,GenAI 也能够发挥其价值优势。GenAI 能够进行代码分析,并给出优化建议,帮助开发人员发现和修复潜在的错误。通过分析代码的结构和逻辑,GenAI 可以指出改进的方向,从而提高代码的竞争力和可维护性。这对于保持代码的健康和可靠性至关重要,同时也有助于提高团队的整体效率。

3.激发创新灵感

此外,GenAI 还能够激发编码的灵感。具备生成新的编码创意和思路的能力,帮助开发人员突破传统的思维定式,解决复杂的编程问题。例如,当面临特定需求时,GenAI 可以生成新的算法或设计模式,为开发人员提供全新的解决方案。这种创意的激发和启发对于推动技术创新和发展至关重要。

4.个性化体验

人工智能算法可以分析我们的编码模式、优点和缺点,从而为我们提供个性化的学习路径和练习。例如,如果我们在某个特定领域存在缺陷,GenAI 算法可以为我们推荐外接的练习,帮助我们提高该领域的编码技能。此外,还可以根据我们的学习背景和兴趣爱好,动态调整学习内容和难度,确保我们能够获得最佳的学习效果。

5.增强指导协作

基于支持的任务协作工具可以通过自动化实践某些、提出解决方案和推广最佳方案,来促进开发人员之间的协调和协作完成。例如,诸如此类的 GenAI 工具可以自动重复性的工作,例如审查代码和部署,从而节省开发人员的时间和精力。同时,这些工具还能够提供实时反馈和建议,帮助开发人员发现和修复错误,提高代码质量。此外,这些工具还可以帮助开发人员共享最佳工具实践,促进知识交流。

除此之外,GenAI 可以帮助开发人员实现现有代码库的现代化。通过分析代码并确定需要改进的领域,GenAI 可以生成优化的代码片段或建议重构技术以增强性能和可维护性。这使开发人员能够保持其代码库最新并与最新的编码标准和最佳实践保持一致。

Reference :

  • [1] https://www.simform.com/blog/ai-agent/
  • [2] https://www.ibm.com/architectures/hybrid/genai-modernization-and-code-generation
责任编辑:赵宁宁 来源: 架构驿站
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