코드를 효율적으로 작성하기 위한 IntelliJ IDEA 플러그인 5개
인공지능 AI는 현재 널리 인정받는 미래 트렌드이자 발전 방향입니다. 어떤 사람들은 AI가 모든 직업을 대체할 수 있다고 걱정하지만 실제로는 반복성이 높고 성과가 낮은 직업만 대체할 뿐입니다. 그러므로 우리는 더 열심히 일하는 것보다 더 똑똑하게 일하는 법을 배워야 합니다.
이 글에서는 생산성을 향상시키고 지루한 반복 작업을 줄여 작업을 보다 효율적이고 편리하게 만드는 데 도움이 되는 5가지 AI 기반 Intellij 플러그인을 소개합니다.
1 Github Copilot
Github Copilot은 OpenAI와 GitHub가 개발한 AI 코드 지원 도구입니다. OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 코드 컨텍스트를 분석하여 새로운 코드를 예측하고 생성합니다. 이 도구의 목표는 개발자의 코딩 효율성을 향상시키고, 반복적이고 지루한 작업을 줄이며, 생산성과 개발자 코딩 만족도를 높이는 것입니다.
Github Copilot에는 다중 언어 코드 조각, 함수, 클래스 및 전체 프로그램을 생성하는 기능이 있습니다. 코드 편집기에서 코드를 자동 완성하고 코드 조각에 대한 제안을 제공합니다. Github Copilot을 사용하면 개발자는 코드를 더 잘 이해할 수 있도록 주석과 문서를 생성할 수 있습니다.
내부 정보에 따르면 이미 수백만 명의 개발자가 Github Copilot을 사용하고 있습니다. 이 도구는 소프트웨어 개발 방법에 혁명을 일으키고 개발자에게 더 많은 기회와 잠재력을 제공하며 인류 사회의 발전과 혁신을 촉진합니다.
Powered by OpenAI
OpenAI Codex를 기반으로 하는 이 도구는 실시간으로 작동하며 편집기에서 직접 실행할 수 있습니다.
다른 코드 도우미와 달리 Github Copilot은 수십억 줄의 오픈 소스 코드에서 OpenAI로 구축한 모델을 기반으로 제안을 제공하므로 더 높은 수준의 지능과 더 정확한 코드 생성 기능을 갖추고 있습니다. 코드 조각, 함수, 클래스, 전체 프로그램 등 Github Copilot은 개발자에게 정확하고 효율적인 제안을 제공하여 코딩 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
2 SonarLint
SonarLint는 정적 코드 분석 기술을 통해 코드 작성 초기 단계에서 코드의 문제를 감지하고 수정하여 코드 품질과 보안을 향상시키는 AI 기반 코드 품질 플러그인입니다. SonarLint는 다양한 IDE 및 편집기와 통합이 가능하고 Java, JavaScript, C#, Python 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 개발자가 다양한 환경에서 사용하기에 매우 적합합니다.
SonarLint는 실시간으로 코드를 분석하여 취약점, 코드 냄새, 보안 위험, 중복 등과 같은 일반적인 문제를 감지하고 각 문제에 대한 설명과 예를 제공하여 개발자가 문제가 중요한 이유와 방법을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 앞으로 이런 상황을 방지하기 위해.
SonarLint는 팀의 필요에 따라 구성 및 확장이 가능하며 사용자 정의 및 확장성이 뛰어납니다. 또한 SonarLint는 SonarQube와 같은 코드 품질 관리 도구와 통합되어 팀의 코드 품질에 대한 보다 포괄적인 관리 및 모니터링을 촉진할 수도 있습니다.
SonarLint는 무료로 사용할 수 있습니다.
3 Tabnine AI 코드 완성
Tabnine은 프로그래머가 보다 효율적이고 빠르게 코드 작성을 완료할 수 있도록 설계된 인공 지능 코딩 도우미입니다. 실시간 코드 실행 기능과 모든 일반적인 프로그래밍 언어 및 IDE에 대한 지원을 통해 개발 속도를 높입니다.
IntelliSense, intelliCode, 자동 완성, AI 지원 코드 완성, AI 기반 코드 완성, AI 부조종사, AI 코드 조각, 코드 제안, 코드 예측 등 다양한 용어를 사용하여 Tabnine AI 코드 완성을 호출할 수 있습니다. , 코드 팁 또는 콘텐츠 지원. 이 용어는 프로그래머가 코드 작성을 보다 효율적이고 빠르게 완료하는 데 도움이 될 수 있는 Tabnine AI 코드 완성에서 제공하는 코딩 지원 기능을 설명합니다.
Tabnine은 적응형 학습 기능을 통해 프로그래밍 스타일과 상황에 따라 정확한 코드 제안을 제공할 수 있습니다. 또한 코드 기반을 기반으로 학습을 자동으로 조정하여 보다 정확한 권장 사항을 제공합니다.
Tabnine에는 14일 무료 평가판이 있습니다.
4 Code with Me
Code with Me는 JetBrains IDE 기반의 협업 개발 도구로, 여러 개발자가 동시에 코드를 편집하고 디버그하여 팀 협업 효율성을 높일 수 있습니다. Code with Me를 사용하면 다른 개발자와 IDE 세션을 공유하여 해당 개발자가 코드 작성, 테스트 및 디버깅 프로세스에 직접 참여할 수 있으므로 프로젝트 개발 속도를 높일 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 동시에 편집: 문제에 대해 논의하고, 코드를 검토하고, 실시간으로 함께 작업하세요.
- 팔로우 모드: 팀 구성원은 어디에서나 다른 참가자를 소환하고, 코드에서 다른 참가자의 위치를 추적하고, 한 번의 클릭으로 그들의 활동을 추적할 수 있습니다.
- 전체 동기화 모드: 세션 참가자와 동기화하고 파일과 작업 사이를 동시에 탐색할 수 있도록 도와줍니다.
- 오디오 및 영상 통화: 다른 사람과 소통하기 위해 추가 앱이 필요 없이 바로 사용할 수 있습니다.
- 스마트 코드 통찰력: 공유 세션에서 작업하는 동안 코드 자동 완성, 탐색 및 기타 코드 통찰력 기능이 포함됩니다.
- 권한 관리 설정: 프로젝트에서 다른 사람이 편집하고 실행할 수 있는 항목, 읽기 전용 콘텐츠, 방문자에게 전혀 보이지 않는 콘텐츠를 정의하세요.
- Diff 미리보기: 프로젝트의 다른 세션 참가자가 변경한 내용을 추적하고 검토하고 안전하게 롤백하고 커밋할 수 있습니다.
- Code With Me 온프레미스(로컬 버전)를 사용하면 개인 네트워크에서 Code With Me를 설정하고 실행하여 더 높은 보안을 보장하거나 규정 준수 요구 사항을 준수할 수 있습니다.
Code with Me는 Java, Kotlin, Python, PHP, Ruby, WebStorm, PyCharm, IntelliJ IDEA 등을 포함한 여러 프로그래밍 언어와 JetBrains IDE를 지원합니다. 개발자 간 원활한 의사소통과 토론을 위해 실시간 음성 및 채팅 기능을 제공합니다. 또한 Code with Me에는 코드의 보안과 개인정보 보호를 보장하는 다양한 보안 기능도 있습니다.
Code with Me는 다른 개발자와 쉽게 협업할 수 있는 무료 도구입니다.
5 AI Coding Assistant
AI Coding Assistant는 OpenAI의 뛰어난 기능을 활용하여 코딩 프로세스를 보다 효율적이고 간소화하는 눈길을 끄는 도구입니다. 널리 사용되는 자동 완성 기반 AI 플러그인(예: GitHub Copilot 및 AWS CodeWhisperer)과 호환되며 상황에 맞는 메뉴를 통해 편리하게 호출할 수 있습니다. AI Coding Assistant를 사용하려면 OpenAI 액세스 토큰이 필요합니다. 이 토큰을 사용하면 다음을 포함한 다양한 기능에 액세스할 수 있습니다.
- 텍스트: 자연어 또는 임시 명령을 사용하여 텍스트를 추가, 삽입, 교체, 편집 또는 받아쓰기할 수 있습니다.
- 코드: 자연어 또는 임시 지침을 사용하여 코드를 생성, 리팩터링, 최적화, 해석 또는 문서화할 수 있습니다.
- Markdown: 자연어 또는 임시 지침을 사용하여 Markdown 파일을 생성하거나 편집할 수 있습니다.
Pictures
궁극적으로 독자들이 이 기사를 통해 IntelliJ IDEA의 AI 기반 플러그인에 대한 새로운 지식을 얻을 수 있기를 바랍니다. 이러한 플러그인을 사용하면 코딩 속도를 높이고 효율성을 높일 수 있으며, 스마트 팁, 변환, 인사이트 등의 기능을 제공하여 더욱 스마트하고 쉽게 작성할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 도구는 코드 품질, 가독성 및 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 코딩 작업을 더욱 효율적이고 정확하게 만들어줍니다.
위 내용은 코드를 효율적으로 작성하기 위한 IntelliJ IDEA 플러그인 5개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Debian Systems에서 ReadDir 시스템 호출은 디렉토리 내용을 읽는 데 사용됩니다. 성능이 좋지 않은 경우 다음과 같은 최적화 전략을 시도해보십시오. 디렉토리 파일 수를 단순화하십시오. 대규모 디렉토리를 가능한 한 여러 소규모 디렉토리로 나누어 읽기마다 처리 된 항목 수를 줄입니다. 디렉토리 컨텐츠 캐싱 활성화 : 캐시 메커니즘을 구축하고 정기적으로 캐시를 업데이트하거나 디렉토리 컨텐츠가 변경 될 때 캐시를 업데이트하며 readDir로 자주 호출을 줄입니다. 메모리 캐시 (예 : Memcached 또는 Redis) 또는 로컬 캐시 (예 : 파일 또는 데이터베이스)를 고려할 수 있습니다. 효율적인 데이터 구조 채택 : 디렉토리 트래버스를 직접 구현하는 경우 디렉토리 정보를 저장하고 액세스하기 위해보다 효율적인 데이터 구조 (예 : 선형 검색 대신 해시 테이블)를 선택하십시오.

데비안 메일 서버의 방화벽 구성은 서버 보안을 보장하는 데 중요한 단계입니다. 다음은 iptables 및 방화구 사용을 포함하여 일반적으로 사용되는 여러 방화벽 구성 방법입니다. iptables를 사용하여 iptables를 설치하도록 방화벽을 구성하십시오 (아직 설치되지 않은 경우) : sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalliptablesview 현재 iptables 규칙 : sudoiptables-l configuration

Debian Systems에서 readDIR 함수는 디렉토리 내용을 읽는 데 사용되지만 반환하는 순서는 사전 정의되지 않습니다. 디렉토리에 파일을 정렬하려면 먼저 모든 파일을 읽은 다음 QSORT 기능을 사용하여 정렬해야합니다. 다음 코드는 데비안 시스템에서 readdir 및 qsort를 사용하여 디렉토리 파일을 정렬하는 방법을 보여줍니다.#포함#포함#포함#포함#포함 // QsortIntCompare (constvoid*a, constVoid*b) {returnStrcmp (*(*)

이 기사에서는 데비안 시스템에서 Apacheweb 서버의 로깅 레벨을 조정하는 방법에 대해 설명합니다. 구성 파일을 수정하면 Apache가 기록한 로그 정보 수준을 제어 할 수 있습니다. 메소드 1 : 구성 파일을 찾으려면 기본 구성 파일을 수정합니다. 구성 파일 : APACHE2.X의 구성 파일은 일반적으로/etc/apache2/디렉토리에 있습니다. 파일 이름은 설치 방법에 따라 apache2.conf 또는 httpd.conf 일 수 있습니다. 구성 파일 편집 : 텍스트 편집기 (예 : Nano)를 사용하여 루트 권한이있는 구성 파일 열기 : sudonano/etc/apache2/apache2.conf

Debian Systems에서 OpenSSL은 암호화, 암호 해독 및 인증서 관리를위한 중요한 라이브러리입니다. MITM (Man-in-the-Middle Attack)을 방지하려면 다음 측정을 수행 할 수 있습니다. HTTPS 사용 : 모든 네트워크 요청이 HTTP 대신 HTTPS 프로토콜을 사용하도록하십시오. HTTPS는 TLS (Transport Layer Security Protocol)를 사용하여 통신 데이터를 암호화하여 전송 중에 데이터가 도난 당하거나 변조되지 않도록합니다. 서버 인증서 확인 : 클라이언트의 서버 인증서를 수동으로 확인하여 신뢰할 수 있는지 확인하십시오. 서버는 대의원 메소드를 통해 수동으로 확인할 수 있습니다.

Debian Mail 서버에 SSL 인증서를 설치하는 단계는 다음과 같습니다. 1. OpenSSL 툴킷을 먼저 설치하십시오. 먼저 OpenSSL 툴킷이 이미 시스템에 설치되어 있는지 확인하십시오. 설치되지 않은 경우 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다. 개인 키 및 인증서 요청 생성 다음에 다음, OpenSSL을 사용하여 2048 비트 RSA 개인 키 및 인증서 요청 (CSR)을 생성합니다.

데비안 시스템의 readdir 함수는 디렉토리 컨텐츠를 읽는 데 사용되는 시스템 호출이며 종종 C 프로그래밍에 사용됩니다. 이 기사에서는 ReadDir를 다른 도구와 통합하여 기능을 향상시키는 방법을 설명합니다. 방법 1 : C 언어 프로그램을 파이프 라인과 결합하고 먼저 C 프로그램을 작성하여 readDir 함수를 호출하고 결과를 출력하십시오.#포함#포함#포함#포함#includinTmain (intargc, char*argv []) {dir*dir; structdirent*entry; if (argc! = 2) {

Debian에서 Hadoop 로그 관리하면 다음 단계 및 모범 사례를 따라갈 수 있습니다. 로그 집계 로그 집계 : Yarn-site.xml 파일에서 Ture에서 True로 설정 할 수 있도록 설정 : 로그 집계를 활성화하십시오. 로그 보유 정책 구성 : 172800 초 (2 일)와 같이 로그의 유지 시간을 정의하기 위해 yarn.log-aggregation.retain-seconds를 설정하십시오. 로그 저장 경로를 지정하십시오 : Yarn.n을 통해
