Sechs großartige KI-Tools, die jeder CTO kennen muss

Künstliche Intelligenz ist heutzutage allgegenwärtig. Ihre leistungsstarken Funktionen sind faszinierend, aber manchmal bereiten sie den Menschen auch Sorgen. Teams, die keine Technologie der künstlichen Intelligenz einsetzen, könnten ins Hintertreffen geraten.

Als CTO (oder technischer Leiter) besteht ein Teil Ihrer Aufgabe darin, die Einführung sicherer und wirkungsvoller KI-Tools zu steuern.

In diesem Artikel werden die „Best-of-Breed“-Tools für jeden Bereich der Softwarebereitstellung oder zumindest die derzeit für sie entwickelten KI-Tools ausgewählt, die etwas bewirken können.

Hier ist ein Blick auf die künstliche Intelligenz, die für die Softwareentwicklung ausgewählt wurde.

Die „Revolution“ durch künstliche Intelligenz

Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass künstliche Intelligenz verschiedene Branchen revolutionieren wird. Künstliche Intelligenz revolutioniert die Softwareentwicklung. Es entstehen verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen sowie KI-basierte Tools und Techniken, die Entwicklern helfen sollen, ihre Arbeitsabläufe zu verbessern und die Effizienz zu steigern.

Künstliche Intelligenz hat praktische Anwendungen bei einer Vielzahl von Aufgaben, beispielsweise bei der Generierung genauerer Testfälle und der Erstellung effizienterer Codes. Entwickler können KI-fähige Tools verwenden, um viele der Aufgaben im Software-Engineering zu automatisieren und so mehr Zeit für die Konzentration auf die Kernentwicklungsaufgaben zu gewinnen. Ein weiterer spannender Entwicklungsbereich ist das auf künstlicher Intelligenz basierende Softwaretesten. Neuronale Netze helfen Entwicklern, Code gründlicher zu testen und potenzielle Schwachstellen und Fehler zu erkennen, bevor größere Probleme auftreten.

Dies ist auch eine Abkürzung zur Verbesserung der Entwicklererfahrung. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Unternehmensteams, während der Entwicklung mehr von den Dingen zu tun, die ihnen wirklich Spaß machen.

Die Zukunft der Softwareentwicklung ist dank der starken Antriebskraft von künstlicher Intelligenz und Deep Learning rosiger. Mithilfe dieser Technologien können Entwickler ihre Arbeitsabläufe optimieren, die Qualität ihres Codes verbessern und mit weniger menschlichem Eingreifen immer einen Schritt voraus sein.

(1) GitHub Copilot

GitHub Copilot X ist noch nicht verfügbar. Wenn es auf den Markt kommt, wird es wahrscheinlich das beliebteste Tool für künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung werden.

Die Leute kennen vielleicht GitHub Copilot und seine Funktionen wie den Copilot-Chat, und X ist ein intelligenterer Nachfolger, der auf GPT-4 basiert. Dieses Programm ist als KI-Matching-Programmierer des Benutzers konzipiert und wurde in die Arbeitsabläufe der meisten Ingenieure integriert.

Hier sind einige der Dinge, die es können sollte:

Codeausschnitte erklären

• Fehler beheben
• Unit-Tests generieren
• Pull-Request-Vorlagen schreiben
• CLI-Befehle schreiben
• Wird bei der Einführung vereinfacht Die meisten Aspekte der Softwarebereitstellung – jeder Teil des Lebenszyklus, der sich direkt mit Code befasst.

(2)Sourcegraph Cody: Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Code schneller zu schreiben

Wenn Sie es kaum erwarten können, Copilot X auszuprobieren, sollten Sie auch Sourcegraph Cody in Betracht ziehen. Es soll bis zu zehnmal schneller als normale Methoden sein und Benutzern dabei helfen, Code schneller zu lesen, zu schreiben und zu verstehen.

Sourcegraph Cody kann die gesamte Codebasis eines Benutzers, einschließlich Codediagrammen und Unternehmensdokumenten, lesen und verstehen und Fragen dazu beantworten.

Es befindet sich noch in der Betaphase (wie viele KI-Tools heutzutage) und macht nicht immer alles richtig, aber es ist eindeutig das Produkt der Wahl für das Sourcegraph-Team, das sagt, dass sich die Ergebnisse jeden Tag verbessern.

Oder versuchen Sie es mit:

Mutable.ai – Mutable.ai ist eine weitere Option. Sie können die automatische Vervollständigung durchführen, Codeblöcke schreiben und die Entwicklung schnell vorantreiben, aber Sie können es noch nicht testen.

• Codium – Spezialisiert auf das Schreiben von Tests.
• (3)Lesbar: Keine Notwendigkeit mehr, Kommentare zu schreiben

Menschen brauchen eine klare und konsistente Dokumentation. Lesbare KI kann automatisch Quellcodekommentare generieren.

Eine schlechte (oder fehlende) Dokumentation kann für Softwareentwickler ein Problem sein. Für Ingenieure, die neu in einer Codebasis oder einem Team sind, kann dies besonders schwierig sein und viel Zeit verschwenden.

Lesbare KI kann die Zeit, die Entwickler mit dem Schreiben von Kommentaren verbringen, erheblich reduzieren, sodass sie sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren und die Gesamtproduktivität steigern können.

Readable AI und Development Team sind bereits mit IDEs wie VSCode, Visual Studio, IntelliJ und PyCharm kompatibel und können die meisten Sprachen lesen.

(4)Adrenalin-KI: Den Code verstehen

Für die meisten Ingenieurteams ist es eine tägliche Realität, viel Zeit mit dem Studium von Stack Overflow zu verbringen.

Was wäre, wenn Softwareentwickler einen Experten fragen könnten, der die Codebasis vollständig versteht, und sofort eine Antwort erhalten könnten?

Das ist es, was Adrenaline AI tut. Es kann erklären, wie eine Funktion funktioniert, identifizieren, wo sie implementiert werden sollte, oder Anleitung beim Debuggen geben.

Es basiert auf statischer Analyse, Vektorsuche und Hochsprachenmodellen.

(5)Grit.io: Automatisiertes technisches Schuldenmanagement

Was wäre, wenn die Code-Migration automatisiert werden könnte? Was wäre, wenn Abhängigkeits-Upgrades durch künstliche Intelligenz gehandhabt werden könnten?

Grit.io ist ein automatisiertes technisches Schuldenmanagement-Tool, das diese Aufgabe vereinfachen soll. Es generiert automatisch Pull-Requests, die Best Practices für den Umgang mit Details befolgen, und nutzt kontinuierliches Radar zur Erkennung von Regressionen.

Entwickler behaupten, dass Migrationen zehnmal schneller abgeschlossen werden können, und wenn nur die Hälfte dieser Aussage zutrifft (es gibt keine Bestätigung dafür), wird die Bewältigung dieser technischen Schulden nicht viel Zeit in Anspruch nehmen und Ressourcen.

(6)Codeball AI: Verbessern Sie den Codeüberprüfungsprozess

Sie sind es leid, viel Zeit mit der Überprüfung von Pull-Anfragen zu verbringen? Codeball AI kann dieses Problem lösen.

Dieses KI-gestützte Code-Review-Tool kann Pull-Requests auswerten, Risiken hervorheben und sogar Pull-Requests mit geringem Risiko basierend auf der Konfiguration Ihres Unternehmens genehmigen. Letztendlich sollte es bedeuten, dass Unternehmen Produkte schneller und sicherer auf den Markt bringen können.

Es eignet sich hervorragend zum Erkennen riskanter Codeänderungen und wurde anhand von Millionen von Codebeiträgen trainiert.

Durch Millionen von Codebeiträgen trainiert, identifiziert Codeball AI riskante Codeänderungen und liefert umsetzbare, teamspezifische Erkenntnisse.

Es funktioniert mit GitHub Actions und unterstützt über 20 Programmiersprachen. Künstliche Intelligenz verändert die Spielregeln, und das ist nur ein Vorgeschmack auf die Zukunft.

Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung wird eine wichtige Rolle spielen, und mit diesem Wandel Schritt zu halten, wird für viele Technologieteams und sogar die Unternehmen, denen sie angehören, eine entscheidende Frage sein. Im Erfolgsfall könnten viele praktische Einsatzmöglichkeiten der künstlichen Intelligenz entdeckt und so die Vision einer „zehnmal schnelleren Verbesserung“ tatsächlich in die Realität umgesetzt werden.

Unternehmen sollten sich also die neuesten KI-Fortschritte, die die Softwareentwicklung verändern, nicht entgehen lassen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSechs großartige KI-Tools, die jeder CTO kennen muss. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!