AI jest od pewnego czasu najbardziej obiecującą przełomową technologią, a jej zastosowanie wkrótce stanie się powszechne w branży.
Globalne badanie PwC dotyczące sztucznej inteligencji potwierdza to: oczekuje się, że w 2030 r. AI przyczyni się do globalnej gospodarki kwotą nawet 15,7 biliona dolarów.
Sztuczna inteligencja ma stać się kluczem do transformacji praktycznie każdej branży. Będzie się ona nadal rozwijać i rozwiązywać problemy związane z wydajnością, dokładnością i produktywnością.
Również zespoły programistów mogą wykorzystać narzędzia oparte na AI, aby zwiększyć swoją wydajność i efektywność.
AI może zautomatyzować powtarzalne zadania, takie jak generowanie kodu, testowanie i debugowanie typowych funkcji. Dzięki temu programiści mogą skupić się na kreatywnych aspektach rozwiązywania problemów i projektowania innowacyjnych rozwiązań.
AI może również analizować duże bazy kodu w celu identyfikacji potencjalnych błędów, problemów związanych z bezpieczeństwem lub obszarów wymagających poprawy, oszczędzając cenny czas i wysiłek programistów. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o przypadkach użycia i przykładach wykorzystania AI w tworzeniu oprogramowania.
Zrozumienie AI w tworzeniu oprogramowania
Nie, AI nie zastąpi inżynierów oprogramowania! Nie jest też panaceum na wszystkie istniejące wyzwania związane z tworzeniem oprogramowania.
Zamiast tego jest wykorzystywana jako potężne narzędzie kształtujące przyszłość tej dziedziny. Liderzy technologiczni, którzy stosują narzędzia kodowania AI i głębokie uczenie się, mogą poprawić wydajność i efektywność swoich zespołów, co przekłada się na przewagę konkurencyjną w nieustannie zmieniającym się świecie technologii.
Od początkowej fazy projektowania systemy AI mogą pomagać zespołom w tworzeniu skutecznych, zrównoważonych rozwiązań. Ponieważ narzędzia AI przyspieszają podejmowanie decyzji, kodowanie, dokumentację i dostarczanie, cały cykl życia oprogramowania przebiega płynniej.
Oczekuje się, że debugowanie stanie się zbędne, ponieważ AI pomaga identyfikować i analizować kod w celu szybszego rozwiązywania problemów. Prowadzi to do szybszego wdrażania funkcji, szybszego usuwania błędów i bardziej responsywnego cyklu rozwoju.
Aby zrozumieć praktyczne zastosowania AI, przyjrzyjmy się trendom w inżynierii oprogramowania i przykładom jej wykorzystania.
Jak wykorzystać AI w tworzeniu oprogramowania w różnych przypadkach użycia
AI stwarza wiele możliwości dla tworzenia oprogramowania, ale skuteczne wykorzystanie tych narzędzi wymaga wiedzy na temat tego, kiedy i jak zintegrować je z cyklem pracy. Przyjrzyjmy się najbardziej obiecującym zastosowaniom AI i uczenia maszynowego, które będą kształtować przyszłość procesu kodowania i rozwoju produktów.
1. Zautomatyzowany przegląd i testowanie kodu
W erze przed AI zapewnienie jakości opierało się na wysoce powtarzalnym procesie częstych przeglądów kodu i ręcznych kontroli. AI zwiększa wydajność tego procesu poprzez automatyzację większości testów.
Na przykład narzędzia do przeglądu kodu oparte na AI, takie jak Codacy, są doskonałym sposobem na poprawę jakości kodu i usprawnienie procesu rozwoju. Integrują się one z popularnymi platformami programistycznymi, takimi jak GitHub, GitLab i Bitbucket.
Narzędzia te wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego wyszkolone na ogromnych zbiorach danych kodu w celu analizowania bazy kodu pod kątem różnych problemów, takich jak nieprawidłowości w kodzie, potencjalne błędy i luki w zabezpieczeniach.
Zasadniczo AI uzupełnia testy przeprowadzane przez ludzi, zapewniając najbardziej kompleksowy zakres. Może również przeprowadzać testy A/B, porównując różne wersje programu w celu zidentyfikowania optymalnego rozwiązania.
2. Generowanie dokumentacji
Generuj przejrzystą dokumentację, taką jak raporty wizualne, pomagające programistom w identyfikowaniu problemów i zapewniające spójność w całym cyklu życia projektu.
Na przykład DocuWrite.ai to narzędzie oparte na AI, które pomaga programistom szybko i łatwo generować kompleksową dokumentację API bezpośrednio z bazy kodu. Skanuje kod w poszukiwaniu definicji funkcji, komend kodu i struktur danych, a następnie na podstawie analizy generuje dokumentację API zawierającą jasne opisy, przykłady kodu, szczegóły parametrów i wartości zwracane.
3. Debuggery
Debuggery to potężne narzędzia, które umożliwiają programistom analizowanie i usuwanie błędów w kodzie, eliminując błędy i zapewniając płynne działanie programu. Jednak mogą one również być czasochłonne, zwłaszcza w przypadku złożonych baz kodu.
SinCode, narzędzie AI, może pomóc w analizie śladów wykonania kodu i wskazaniu dokładnej linii powodującej nieoczekiwane zachowanie. Wykorzystuje uczenie maszynowe do korelacji zmian w kodzie z późniejszymi błędami, pomagając programistom skuteczniej zrozumieć pierwotną przyczynę, zwłaszcza w przypadku błędów sporadycznych lub trudnych do odtworzenia.
4. Refaktoryzacja
Popraw czytelność, łatwość konserwacji i wydajność kodu dzięki refaktoryzacji. Refaktoryzacja nie dodaje nowych funkcji ani nie zmienia działania programu. Polega ona na uczynienia istniejącego kodu bardziej przejrzystym, wydajniejszym i łatwiejszym w zarządzaniu w dłuższej perspektywie.
Jako programista możesz skorzystać z Sourcery, które analizuje kod i sugeruje możliwości refaktoryzacji w oparciu o najlepsze praktyki i typowe wzorce. Potrafi zidentyfikować obszary, w których można wyeliminować powielanie kodu, uprościć funkcje lub nadać zmiennym bardziej opisowe nazwy. Sourcery dostarcza programistom jasnych wyjaśnień i przykładów kodu dla sugerowanych refaktoryzacji, umożliwiając im efektywną poprawę jakości kodu.
5. Utrzymanie starszej wersji kodu
Utrzymanie starszej wersji kodu odnosi się do ciągłego procesu utrzymywania starszej bazy kodu w stanie funkcjonalnym i aktualnym. Baza ta może być napisana w przestarzałym języku programowania, korzystać z nieaktualnych bibliotek lub po prostu nie być uporządkowana i przejrzysta, co jest obecnie bardzo ważne w nowoczesnych praktykach kodowania.
Do utrzymania starszego kodu programiści mogą używać DeepCode, narzędzia opartego na sztucznej inteligencji, zaprojektowanego do pomocy programistom w utrzymaniu i ulepszaniu starszych baz kodu. Wykorzystuje ono modele uczenia maszynowego wyszkolone na ogromnych zbiorach danych kodu do analizowania kodu pod kątem nieprawidłowości, problemów związanych z błędami i luk w zabezpieczeniach kodu open source. Dostarcza również informacji kontekstowych dotyczących każdego problemu, w tym odniesień do kodu i potencjalnych poprawek.
Na przykład firma Synk wykorzystuje unikalny w branży proces tworzenia bazy wiedzy DeepCode AI, która zasila Snyk Code. Łącząc symboliczną i generatywną sztuczną inteligencję, kilka metod uczenia maszynowego oraz wiedzę specjalistyczną badaczy bezpieczeństwa Snyk, zapewniają wysoki poziom dokładności bez halucynacji.
6. Integracja przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Dzięki AI można pisać kod, po prostu opisując, co ma on zrobić! Narzędzia NLP wypełniają lukę między językiem ludzkim a kodem. Programiści mogą wykorzystać te narzędzia do przekształcania wymagań języka naturalnego w funkcjonalny kod, zmniejszając potrzebę ręcznego kodowania i obniżając barierę wejścia dla nowych programistów języków programowania.
Na przykład integracja NLP może umożliwić opisanie pożądanej funkcji, takiej jak ekran logowania, który wymaga podania nazwy użytkownika i hasła w celu uwierzytelnienia, a narzędzie może przetłumaczyć ten opis na odpowiedni kod do zbudowania ekranu logowania.
Programiści mogą korzystać z Microsoft Copilot (nie mylić z GitHub Copilot), narzędzia opartego na sztucznej inteligencji, które integruje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i staje się najlepszym pomocnikiem programisty. Rozumie kod, który piszesz. Nie tylko analizuje linie i funkcje, ale także rozumie logikę i intencje stojące za twoim dziełem.
Narzędzie wykorzystuje możliwości NLP do przetłumaczenia Twoich wyjaśnień na jasną, zwięzłą i dobrze zorganizowaną dokumentację. Załóżmy, że refaktoryzujesz fragment kodu i chcesz mieć pewność, że wszystko pozostało nienaruszone.
Copilot może analizować wprowadzone zmiany i przewidywać potencjalne skutki uboczne. Wykorzystuje swoją wiedzę na temat powiązań i zależności w kodzie, aby wskazać obszary, w których mogą wystąpić niezamierzone konsekwencje.
7. Narzędzia Copilot
Narzędzia AI copilot działają jak inteligentni asystenci kodowania. Są jak współpracownik, który rozumie Twój styl kodowania, pamięta kontekst projektu i potrafi przewidzieć, czego możesz potrzebować w następnej kolejności.
Copilots analizuje istniejący kod, strukturę projektu i styl kodowania, aby podczas pisania sugerować odpowiednie fragmenty kodu, wywołania funkcji i nazwy zmiennych. Ta inteligencja kontekstowa znacznie zmniejsza ryzyko błędów i powtarzalnych zadań związanych z kodowaniem.
Narzędzia takie rozumieją cel kodu i proponują linie, a nawet bloki kodu, które idealnie pasują do projektu. Może to być szczególnie pomocne podczas pracy z nieznanymi bibliotekami lub frameworkami, ponieważ narzędzie typu copilot może sugerować prawidłową składnię i użycie na podstawie zrozumienia kontekstu.
Oto kilka popularnych narzędzi wspomagających pracę, z których możesz skorzystać:
- GitHub Copilot (oparty na OpenAI Codex)
- USP: Płynna integracja z GitHub, uzupełnianie kodu w kontekście i wsparcie wielu języków
- Recenzja: "W większości przypadków sugeruje kod, który i tak musiałbym sam napisać. Jeśli sugestia jest błędna, po prostu zaczynam wpisywać to, co chcę, a program zazwyczaj dość szybko to rozpoznaje". – MasterEvanK, Reddit
- Tabnine
- USP: Spersonalizowane sugestie kodu oparte na stylu kodowania i kontekście projektu, funkcjonalność offline oraz integracja z różnymi środowiskami IDE
- Recenzja: "Szybko dostosowuje się do mojego stylu kodowania i formatów, aktualizując się w celu uwzględnienia zdefiniowanych przeze mnie zmiennych i funkcji. Szybko ekstrapoluje kierunek, w którym zmierza kod, i oferuje sugestie kontekstowe. Przyspieszyło to mój czas programowania i pomogło mi w nauce nowych języków. Podoba mi się również to, że działa z każdym IDE" – David C, G2
- Codeium
- USP: Koncentruje się na jakości kodu i łatwości jego utrzymania; analizuje kod pod kątem potencjalnych problemów, sugeruje możliwości refaktoryzacji i automatycznie generuje dokumentację
- Recenzja: "Codeium jest bardzo łatwe w użyciu i dostarcza naprawdę pomocnych sugestii. Ponieważ wszystko odbywa się lokalnie, działa bardzo szybko, nawet w przypadku pracowników zdalnych, jest niezauważalne".– Eric Y., G2
8. Specjalistyczne boty AI
Modele AI i algorytmy uczenia maszynowego można trenować na danych specyficznych dla Twojej organizacji — repozytoriach kodu, systemach kontroli wersji, platformach zarządzania wiedzą i nie tylko. Tworzysz niestandardowe "boty" AI, które rozumieją Twój unikalny system.
Na przykład, demokratyzując AI dla programistów, platformy takie jak ChatGPT Playground i Hugging Face znoszą bariery wejścia. Platformy te oferują wstępnie wyszkolone modele AI i narzędzia, które programiści mogą wykorzystać do tworzenia własnych niestandardowych modeli. Dzięki temu programiści mogą wyjść poza gotowe rozwiązania i dostosować funkcje AI do konkretnych potrzeb swoich aplikacji.
Te boty mogą uzyskać dostęp do informacji w języku naturalnym i je analizować. Nowi pracownicy — a nawet doświadczeni inżynierowie — mogą zadawać pytania i uzyskać cenne wskazówki.
Nie możesz się zdecydować na sugestie dotyczące kodu? Bot może przeanalizować bazę kodu i zaproponować rozwiązania lub odpowiednią dokumentację. Masz problem z wydajnością produkcji? Bot może skierować Cię do odpowiednich inżynierów lub zasobów, które pomogą rozwiązać problem.
Generatywne boty AI wypełniają lukę w wiedzy spowodowaną przestarzałymi dokumentami i utratą wiedzy instytucjonalnej, pomagając inżynierom o różnym poziomie doświadczenia poruszać się po systemach, znajdować odpowiedzi i zwiększać wydajność.
Alibaba, największa chińska firma zajmująca się handlem elektronicznym, wykorzystuje pięć chatbotów AI do obsługi interakcji z klientami na platformie Taobao, które stanowią około 75% konsultacji online Alibaby i 40% konsultacji telefonicznych. Wstępne wyniki pokazują, że chatboty zwiększyły zadowolenie klientów o 25% i pozwoliły firmie zaoszczędzić ponad 150 milionów dolarów rocznie.
Alibaba przyznaje, że pomimo swoich osiągnięć AI nie jest w stanie całkowicie zastąpić obsługi klienta przez ludzi. W przypadku prostych pytań AI może bez trudu udzielić użytkownikom odpowiedzi.
Jednak w złożonych sytuacjach, takich jak spory, AI wkracza do akcji, automatyzując zadania ręczne (gromadzenie szczegółów odwołań/voucherów i proponowanie wstępnych rozwiązań). Następnie ludzie weryfikują ustalenia AI wraz z dodatkowymi informacjami, aby wydać ostateczne orzeczenia.
Aby zoptymalizować tę współpracę, Alibaba nieustannie inwestuje w płynną interakcję między człowiekiem a maszyną. Ich boty AI stale monitorują interakcje, identyfikując problemy klientów i ograniczenia wsparcia AI.
9. Analiza predykcyjna i zarządzanie projektami
Żonglowanie zadaniami, zasobami i napiętymi terminami często przypomina chodzenie po linie. Dlatego tak ważne jest strategiczne planowanie i bezbłędna realizacja. Na szczęście AI wkracza na scenę zarządzania projektami, oferując potężne narzędzia usprawniające cykl pracy i zwiększające zyski.
AI może analizować alokację zasobów i historyczne dane projektów, działając jak kryształowa kula, która przewiduje przyszłe osie czasu, potrzeby w zakresie zasobów i potencjalne przeszkody. Dzięki tym informacjom kierownicy projektów mogą podejmować świadome decyzje, efektywnie alokować zasoby i proaktywnie ograniczać ryzyko.
Na przykład Odin to generatywne narzędzie AI zwiększające wydajność przedsiębiorstwa, które integruje się z ClickUp i upraszcza współpracę nad projektami oraz zarządzanie zasobami.
AI może zidentyfikować powtarzające się zadania, które spowalniają pracę zespołu. Automatyzując te zadania, zwalnia cenny czas programistów, którzy mogą skupić się na podstawowych zadaniach związanych z kodowaniem.
Zobaczmy, jak życie programisty może się zmienić dzięki rozwiązaniu do zarządzania projektami opartemu na AI!
Wykorzystanie oprogramowania AI do tworzenia oprogramowania (z ClickUp)
Oprogramowanie AI w coraz większym stopniu zmienia zasady gry w tworzeniu oprogramowania, a jednym z programów, które mogą zapewnić kompleksowe rozwiązanie dla programistów, jest ClickUp!
Zobaczmy, jak ClickUp i jego autorska technologia AI, Clickup Brain, poprawiają możliwości zespołów programistów:
1. Scentralizowana platforma oparta na AI
Platforma ClickUp do zarządzania projektami zespołów programistycznych oferuje szeroki zakres innowacyjnych narzędzi zwiększających wydajność rozwoju:
- Płynna współpraca z zespołem dzięki planom działania, sprintom i rejestrom zadań — wszystko w ramach jednej, intuicyjnej platformy
- ClickUp Dashboards to centralny hub do raportowania, zapewniający pełną widoczność projektów
- ClickUp Sprints ułatwia cykl pracy dzięki automatycznemu ustalaniu priorytetów i zarządzaniu zadaniami. Z łatwością monitoruj postępy i wizualizuj osiągnięcia swojego zespołu za pomocą przejrzystych wykresów Burndown i Burnup
- Dynamiczne wykresy Gantta ClickUp organizują sprinty, śledzą kamienie milowe i bez wysiłku dostosowują się do przeszkód lub zmian osi czasu dzięki szybkim aktualizacjom
W połączeniu z ClickUp Brain platforma ma coś dla każdego programisty — od funkcji automatyzacji zadań, kontroli jakości kodu i szablonów do śledzenia błędów po przydatne narzędzia AI.
ClickUp Brain eliminuje żmudną pracę związaną z cotygodniowymi aktualizacjami sprintów. Ten inteligentny asystent wykracza poza swoje podstawowe zadania — może znacznie uprościć cały proces tworzenia oprogramowania:
- Automatyczna dokumentacja: Natychliwie generuj dokumenty zawierające specyfikacje techniczne, oszczędzając cenny czas
- Szybsze przeglądy kodu: Przyspiesz przeglądy kodu i testowanie dzięki szybkiemu generowaniu przypadków testowych
- Zwiększ wydajność: Zwolnij czas swojego zespołu, pozwalając narzędziom AI zająć się rutynowymi zadaniami — generowaniem aktualizacji dla spotkań, odpowiadaniem na komentarze i podsumowywaniem notatek — a wszystko to w ciągu kilku sekund
2. Zautomatyzowana wydajność dla lepszego rozwoju projektów
Zwiększ swoją wydajność i ustal priorytety ważnych zadań dzięki automatyzacji ClickUp. Wybierz spośród ponad 100 gotowych automatyzacji, aby uprościć cykle pracy, obsługiwać rutynowe zadania i ułatwić przejście między projektami.
Za pomocą ClickUp Brain można nawet tworzyć niestandardowe automatyzacje w prostym języku angielskim.
Skorzystaj z integracji ClickUp, aby płynnie połączyć się z narzędziami zewnętrznymi, takimi jak GitHub, GitLab i BitBucket, oraz scentralizować tworzenie oprogramowania w ramach jednej platformy.
Za pomocą formularzy ClickUp możesz gromadzić zgłoszenia błędów i problemów, a następnie przekształcać je w zadania, które Twój zespół może śledzić i priorytetyzować. Możesz również łączyć powiązane problemy, dodawać etykiety i zarządzać zaległościami za pomocą niestandardowych pól, statusów i zestawień.
Oprócz powyższych funkcji, skorzystaj z szablonu projektu oprogramowania ClickUp, aby lepiej zarządzać swoim kolejnym projektem.
Projekty oprogramowania mogą szybko stać się bardzo złożone. Ale co, jeśli istnieje sposób na uproszczenie tego procesu i osiągnięcie powodzenia? Ten szablon umożliwia:
- Ustal jasną strukturę projektu od początku do końca, zapewniając wszystkim jednakowy poziom wiedzy
- Z łatwością śledź postępy i upewnij się, że wszystkie kamienie milowe zostaną osiągnięte na czas
- Zoptymalizuj współpracę między członkami zespołu i interesariuszami dzięki niestandardowym statusom, narzędziom AI i elastycznym widokom
3. Gotowe szablony upraszczające cykle pracy
Użyj ClickUp Brain do generowania szablonów dla różnych projektów związanych z tworzeniem oprogramowania lub skorzystaj z gotowych szablonów z biblioteki szablonów do tworzenia oprogramowania. Uprość i przyspiesz planowanie sprintów, wydarzeń związanych ze sprintami, agile scrum, map drogowych, historii użytkowników, tworzenia aplikacji i nie tylko.
Szablon ClickUp dla tworzenia oprogramowania
Na przykład szablon ClickUp Software Development Template upraszcza zarządzanie projektami oprogramowania od początku do końca — wszystko w jednym miejscu.
Potrzebujesz pomocy w zarządzaniu wieloma narzędziami dla zespołów ds. produktu, projektowania, inżynierii, kontroli jakości i DevOps? Ten wszechstronny szablon zawiera wszystko, czego potrzebuje Twój zespół, aby szybko rozpocząć pracę w ClickUp.
Wykorzystaj to do:
- Stwórz i utrzymuj przejrzystą mapę drogową produktu, zapewniając wszystkim zgodność co do wizji produktu
- Efektywne dostarczanie funkcji produktów dzięki usprawnionym cyklom pracy i elastycznym widokom
- Wprowadź metodyki agile (Scrum lub Kanban), aby jako zjednoczony zespół radzić sobie z błędami i wyzwaniami związanymi z rozwojem
Szablon dziennika zmian oprogramowania ClickUp
A co, jeśli potrzebujesz pomocy w przesyłaniu zmian w dzienniku i organizowaniu ich w jednej przestrzeni? Szablon dziennika zmian oprogramowania ClickUp upraszcza ten proces, zapewniając pełną kontrolę dzięki utworzeniu centralnego hubu dla wszystkich działań związanych z oprogramowaniem.
Pomoże to Twojemu zespołowi:
- Przechowuj przejrzystą dokumentację wszystkich zmian w oprogramowaniu, zapewniając przejrzystość i płynny proces ewolucji w widoku tabeli przypominającym arkusz kalkulacyjny
- Twórz i przypisuj zadania związane z każdą zmianą oraz monitoruj postępy w czasie rzeczywistym dzięki przejrzystemu widokowi osi czasu
- Burza mózgów i dopracowywanie pomysłów z interesariuszami przy użyciu wbudowanych dokumentów i tablic
- Kategoryzuj zadania w celu łatwego śledzenia i wizualizacji postępów dzięki przejrzystej organizacji w widoku Scrum lub ClickUp Kanban
- Automatyzacja powiadomień, dzięki czemu będziesz na bieżąco z każdym krokiem procesu zmian, eliminując luki w komunikacji
- Omawiaj postępy i rozwiązuj problemy podczas spotkań, korzystając z widoku czatu ClickUp lub integracji z Google Workspace lub Zoom
- Monitoruj i analizuj zadania, aby zidentyfikować wąskie gardła i zmaksymalizować ogólną wydajność swojego zespołu za pomocą pulpitu nawigacyjnego
Przyszłość AI w tworzeniu oprogramowania (i ClickUp)
AI stanie się potężnym współpracownikiem inżynierów oprogramowania, a nie ich konkurentem. Chociaż AI doskonale sprawdza się w automatyzacji zadań i obsłudze powtarzalnych aspektów kodowania, ludzki dotyk pozostaje niezastąpiony w projektowaniu, kreatywnym rozwiązywaniu problemów i podejmowaniu decyzji etycznych.
Przyszłość AI w tworzeniu oprogramowania rysuje się w jasnych barwach. Zapowiada uproszczenie cyklu pracy, poprawę jakości oprogramowania i zapewnienie wyjątkowych wrażeń użytkownikom.
Nie wiesz, od czego zacząć? Wzmocnij supermoce swojego zespołu programistów dzięki narzędziom opartym na AI i oprogramowaniu do zarządzania projektami, takim jak ClickUp.
Zarejestruj się w ClickUp już dziś!