Anophel-آنوفل 10 ابزار هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان برای افزایش بهره وری

10 ابزار هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان برای افزایش بهره وری

انتشار:
2
0

پشت هر نرم‌افزار باکیفیت، تیمی از توسعه‌دهندگان، طراحان، مدیران پروژه قرار دارند، فهرست ادامه می‌یابد، که هر کدام نقش ارزشمندی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار ایفا می‌کنند. اما در مورد توسعه دهنده فروتنی که به تنهایی ایده ای برای یک برنامه یا راهی برای ارتقاء یک برنامه موجود دارد، چه؟

بدون تیم کامل، یادگیری ویژگی‌های جدید یا رفع مشکلات قدیمی می‌تواند زمان زیادی را به خود اختصاص دهد، احتمالاً ساعت‌ها جستجو، خواندن اسناد و تماشای فیلم‌های آموزشی. خوشبختانه پیشرفت‌های هوش مصنوعی این فرآیند را به طرز چشمگیری سرعت بخشیده است.

غول‌پیکر هوش مصنوعی که همه بلافاصله به آن فکر می‌کنند ChatGPT است که از نوامبر 2022 در دسترس است. ممکن است به نظر برسد که مدت زمان زیادی طولانی‌تر شده است زیرا هوش مصنوعی زندگی روزمره توسعه‌دهنده فروتن را به طرز چشمگیری متزلزل کرده است.

با این حال، ChatGPT نسبتاً همه منظوره است. جایی که هوش مصنوعی واقعاً می درخشد، ابزارهای هدفمندی است که برای حل یک مشکل خاص در دنیای توسعه وجود دارد.

ابزارهای زیادی وجود دارند که با این توصیف مطابقت دارند، اما اجازه دهید به ده مورد از آنها نگاهی بیندازیم و بفهمیم که آنها چه هدفی را دنبال می کنند.

اگر می‌خواهید از این یا هر ابزار هوش مصنوعی دیگری برای توسعه‌دهندگان استفاده کنید، مطمئن شوید که نکات کوچک احتیاطی من را تا انتها مطالعه کرده‌اید تا در مورد چند نکته که باید در نظر داشته باشید بخوانید. در غیر این صورت، بیایید شروع کنیم!

برای آشنایی با مدل زبانی بزرگ LLM می توانید این مقاله را بررسی کنید.

Phind

شروع لیست ما Phind است، ابزاری که قول می دهد یک موتور جستجو باشد، اما برای توسعه دهندگان طراحی شده است. در حالی که یک ابزار عمومی تر مانند ChatGPT تقریباً برای هر سؤالی است، Phind به طور خاص برای توسعه دهندگان طراحی شده است.

جالب اینجاست که این موقعیت "موتور جستجو" به این معنی است که پاسخ های Phind معمولاً از دو بخش تشکیل شده است:

پاسخ های بسیار دقیق و روشنگرانه به سوال خاص شما
پیوندهای مرتبطی که از طریق جستجو بازیابی شده اند
 

اغلب اوقات، بین پرسیدن سؤالات هوش مصنوعی و پیمایش در نتایج جستجو برای رسیدن به آنچه به دنبال آن هستید، حرکت می کنید.

یکی از آزاردهنده‌ترین چیزها در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای حل سؤالات برنامه‌نویسی این است که وقتی مدل هوش مصنوعی کاملاً از پاسخ مطمئن نیست، می‌تواند شروع به بلوف زدن در همه چیز کند. در نتیجه، ممکن است به شما پاسخ هایی بدهد که قابل قبول به نظر می رسند، اما به سادگی کار نمی کنند.

این ناامید کننده است زیرا می توانید زمان قابل توجهی را روی چیزی سرمایه گذاری کنید که باید کارساز باشد، فقط پس از مدتی متوجه می شوید که هوش مصنوعی اساساً شما را گمراه کرده است. احتمالاً هیچ چیز برای بهره وری شما بدتر از تعقیب چیزی نیست که در وهله اول هرگز موفق نبوده است.

بیایید از Phind یک سوال بپرسیم چگونه می‌توانیم با استفاده از Rust به دستگاه‌های Bluetooth Low Energy (BLE) در ویندوز متصل شویم. این سوال جالبی است زیرا اگرچه بلوتوث در همه جا وجود دارد، یافتن نمونه هایی از نحوه جستجو و اتصال به دستگاه های BLE بسیار دشوار است.

در سمت چپ، یک نمونه کد دریافت می کنیم که از بسته btleplug استفاده می کند، که بسته مناسب برای استفاده برای این کار است.

در سمت راست، نتایج جستجو را نیز دریافت می کنیم، بنابراین می توانیم به سرعت به صفحه بار برای جعبه btleplug بپریم. این بدان معناست که ما می توانیم به سرعت بین مثالی از نحوه استفاده از کد و خود مستندات بپریم.

با پرسیدن همین سوال از ChatGPT، در مقایسه، به ما گفت که از rumble استفاده کنیم، که قدیمی‌تر از btleplug است و از ویندوز پشتیبانی نمی‌کند. بنابراین Phind قطعا در این مورد نتایج بهتری به همراه داشت.

از ژانویه 2024، Phind رایگان است، اما دارای سطوح Plus و Pro است که «پاسخ‌های سریع‌تر، کانتکست طولانی‌تر، آپلود تصاویر و دسترسی به GPT-4» را ارائه می‌کنند.

به طور خلاصه، این چیزی است که Phind را متمایز می کند:

عالی برای کدنویسی سوالات
نتایج جستجو در کنار پاسخ ایجاد شده نشان داده می شود، کانتکست اضافه شده عالی
به نظر می رسد که پاسخ های کدنویسی بهتری نسبت به ChatGPT می دهد.


bloop.ai

در زمان‌های مختلف، دلایلی برای شبیه‌سازی ریپازیتوری مختلف GitHub در سیستمم داشتم. به طور معمول، من این کار را برای رفع یک باگ خاص انجام می‌دهم یا یاد می‌گیرم که ریپازیتوری داده شده چگونه یک مشکل خاص را حل می‌کند.

هر زمان که این کار را انجام می‌دهم، همیشه در آغاز دوره‌ای وجود دارد که باید بفهمم ریپازیتوری چگونه ساختاری دارد و کد مورد نظرم را کجا پیدا کنم. این "هدایت" می تواند از چند دقیقه تا چند ساعت طول بکشد.

bloop.ai به دنبال تسریع این فرآیند است. می توانید کل پروژه های GitHub را شبیه سازی کنید و سپس از bloop.ai در مورد ریپازیتوری سؤال کنید.

bloop.ai نیز برای افراد رایگان است، اگرچه یک نسخه پولی وجود دارد که ویژگی‌های اضافی مانند فهرست کردن چندین شاخه را ارائه می‌دهد. برای استفاده از bloop.ai باید:

برنامه را دانلود کنید
آن را نصب کنید
ثبت نام
آن را با حساب GitHub خود وصل کنید


هنگامی که این کار را انجام دادید، می توانید ریپازیتوری را با محتوای دلخواه خود شبیه سازی و بررسی کنید.


روش دیگری که bloop.ai واقعاً می‌تواند به بهره‌وری کمک کند، زمانی است که توسعه‌دهندگان سازمان‌ها را ترک می‌کنند.

من پایگاه‌های کدی را به ارث برده‌ام که محصول تخصص سایر توسعه‌دهندگان بوده‌اند، و درک اینکه چگونه برنامه در کنار هم قرار می‌گیرد کار آسانی نیست. توانایی بارگیری ریپازیتوری در ابزاری با کمک هوش مصنوعی و سپس چک کردن آن با سؤالات، قطعاً بسیاری از آزمون ها و خطاها را از بین می برد.

در اینجا خلاصه ای از آنچه bloop.ai را برای توسعه دهندگان عالی می کند آورده شده است:

بدون از دست دادن چندین روز، پایه های کد موجود را درک کنید
چت درون خطی دریافت پاسخ‌ها را در جایی که نیاز دارید آسان می‌کند
UI برنامه خیلی زیباست

Codeium 

احتمالاً در مورد سایر ابزارهای برنامه نویسی به کمک هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot شنیده اید. کدیوم بسیار شبیه به آن کار می کند و هنگام نوشتن کد، پیشنهادات متنی را در پایگاه کد شما ارائه می دهد. بسیار چشمگیر است

به عنوان مثال، اگر تابعی را در JS بنویسید، افزونه Codeium تابعی را پیشنهاد می کند که دقیقاً این کار را انجام می دهد.

کافی است که فقط نام تابع را بنویسید و Codeium تابعی را پیشنهاد می دهد که می تواند این نیاز را برآورده کند. در حالی که ChatGPT یا حتی Phind ممکن است چند دقیقه طول بکشد تا پاسخی را ارائه دهد، Codeium تنها چند ثانیه طول می کشد تا تابعی را ارائه دهد که بیشتر اوقات می تواند کار کند.

پیشنهادات Codeium همیشه کامل نیستند، اما اغلب سریعتر از نوشتن یک تابع کامل از ابتدا هستند.

این برای بهره وری شما عالی است زیرا نیازی به جستجو برای چگونگی دستیابی به یک تابع معین ندارید. گاهی اوقات، فقط دادن نام تابع خود برای کاری که می خواهید انجام دهد کافی است تا Codeium بقیه موارد را پر کند.

جایی که Codeium واقعاً می‌درخشد، پشتیبانی ویرایشگر است. در حالی که این روزها VS Code استاندارد واقعی بسیاری از توسعه دهندگان است، در بسیاری دیگر از IDE های JetBrains نیز وجود دارد.

 لیست ویرایشگرهای پشتیبانی شده چیزی کمتر از چشمگیر است.

به طور خلاصه، Codeium ارائه می دهد:

پیشنهادات کد لحظه ای و تقریباً فوری
پشتیبانی بسیار گسترده از IDE

ColPat (پالت رنگ و ابزار طراحی)

شما می توانید بهترین اپلیکیشن دنیا را بسازید، اما اگر دیدن آن صحیح نباشد یا حتی زشت باشد، مردم برای تعامل با آن مشکل خواهند داشت. پیدا کردن رنگ‌ها و تم‌های مکمل که خوب به نظر می‌رسند گاهی اوقات می‌تواند به چشمی کاملاً آموزش دیده نیاز داشته باشد، یا آزمون و خطای زیادی.

خوشبختانه، ColPat یک راه آسان برای ایجاد تم و رنگ برای وب سایت یا برنامه شما ارائه می دهد.

تنها دو ابزار ColPat، پالت از تصویر و پالت رنگ از رنگ، مشخص می‌کنند که از هوش مصنوعی برای آماده‌سازی نتایج استفاده می‌کنند. در غیر این صورت، به نظر می رسد که همه اینها به صورت محلی اتفاق می افتد. از مرور ریپازیتوری منبع، مشخص نیست که هوش مصنوعی چگونه در تولید پالت‌های رنگی دخالت می‌کند یا اصلاً این کار را انجام می‌دهد.

با این حال، ColPat یک ابزار عالی است و قطعا می تواند به شما کمک کند تا یک طرح رنگ مکمل برای وب سایت یا برنامه خود ایجاد کنید.

به طور خلاصه، ColPat این است:

برای ایجاد سریع طراحی زیبا برای برنامه شما عالی است
احتمالاً واقعاً به کمک هوش مصنوعی نیست، اما هنوز هم بسیار خوب کار می کند


RegExGPT

در مرحله ای از حرفه توسعه خود، باید متن را از یک رشته متن بزرگتر فیلتر کنید. دلایل بالقوه برای این امر متعدد است، شاید شما در حال تلاش برای تبدیل داده‌ها از یک نوع به نوع دیگر هستید، یا شاید می‌خواهید چیزی را خودکار کنید.

در روزهای ابتدایی کار خود، احتمالاً به تقسیم رشته ها و کار مورد نظر خودتان را پیاده سازی می کنید. اما در نهایت، احتمالاً از RegEx استفاده خواهید کرد.

RegExe ها در توسعه نرم افزار همه جا حاضر هستند زیرا خیلی قدرتمند هستند. با این حال، خواندن آنها خیلی آسان نیست.

به عنوان مثال، گوگل چند نمونه ارائه می دهد که نشان می دهد چند RegExe برای یک هدف خاص نوشته شده اند، اما تفسیر آنها خیلی آسان نیست. همچنین پست‌های پیچیده‌ای در سایت‌هایی مانند StackOverflow از افرادی وجود دارد که این نحو را فوق‌العاده مرموز می‌دانند.

برای مثال، این RegEx با آدرس‌های ایمیلی که به یاهو، هات‌میل و جی‌میل ختم می‌شوند مطابقت دارد:

(\W|^)[\w.\-]{0,25}@(yahoo|hotmail|gmail)\.com(\W|$)

وب‌سایت‌های دیگری مانند Regex 101 وجود دارند که به شما امکان می‌دهند مقداری ورودی ارائه دهید و سپس با RegEx خود بازی کنید تا آنچه را که می‌خواهید انجام دهد.

به طور سنتی، این روش، ارائه ورودی، سپس تلاش برای ایجاد کوئری تا زمانی که به دنبال آن هستید، چگونه به بسیاری از این اهداف دست یابید. البته، این پس از بازدید تقریباً از هر سؤال StackOverflow در مورد نحوه عملکرد RegExes می آید. این می تواند یک فرآیند زمان بر باشد.

خوشبختانه، با استفاده از RegExGPT می‌توانیم بسیاری از این فرآیندها را سریع به جلو ببریم. به‌جای حدس زدن یک RegEx، می‌توانید به سادگی رشته را همراه با مقداری که انتظار دارید از آن دریافت کنید، تهیه کنید.

برای کوئری های پیچیده تر، همچنین می توانید یک درخواست زبان طبیعی ارائه دهید، مانند "من مقدار سوم را از آرایه جدا شده با کاما می خواهم"  و RegExGPT یک RegEx را برای شما خواهد نوشت که دقیقاً همان کاری را که شما می خواهید انجام می دهد.

RegEx هرگز به این آسانی نبوده است!

به طور خلاصه، می توانید از RegExGPT برای موارد زیر استفاده کنید:

هوش مصنوعی دریافت کنید تا RegExe های مرموز را برای شما بنویسد
عبارات تولید شده را به طور کامل تست کنید، این یک ویژگی حیاتی است زیرا یک کوئری RegEx نادرست می تواند آسیب زیادی ایجاد کند.

AutoRegex

همانطور که قبلاً بحث کردیم، سینتکس RegEx می تواند بسیار گیج کننده و درک آن حتی برای توسعه دهندگان پیشرفته دشوار باشد. AutoRegex این شکاف را با ترجمه عبارات منظم به انگلیسی و بالعکس پر می کند.

AutoRegex توصیف های طبیعی الگوها را درک می کند و RegExe های مربوطه را برای آنها تولید می کند. همچنین RegExe ها را تولید یا توضیح می دهد و آنها را به اصطلاحات غیرمعمول ترجمه می کند.

این امر نیاز توسعه دهندگان به دانش عمیق سینتکس RegEx را از بین می برد و کار با این ابزار قدرتمند برای دستکاری متن و تطبیق الگو را آسان تر می کند.

همچنین، AutoRegex اعتبار RegExe های تولید شده را بررسی می کند تا مطمئن شود که آنها با الگوهای مورد نظر مطابقت دارند و می تواند RegExe های تولید شده را برای کارایی و عملکرد بهینه کند.

استفاده از AutoRegex بسیار ساده است، در حال حاضر از طریق وب در دسترس است و رایگان است. این یک ابزار عالی است که قطعاً بهره وری توسعه دهندگان را افزایش می دهد زیرا از همه چیز RegEx مراقبت می کند.

به طور خلاصه، می توانید از AutoRegex برای موارد زیر استفاده کنید:

RegExes را با استفاده از زبان طبیعی تولید کنید
برای درک بهتر RegExes را ترجمه کنید
RegExe های تولید شده را بررسی و بهینه کنید.


GitFluence

من چندین لحظه را داشته ام، به خصوص زمانی که به عنوان یک توسعه دهنده شروع به کار کردم، که در آن همه چیز مربوط به Git گیج شدم. این احتمالاً برای هر توسعه‌دهنده‌ای که می‌دانند چه کاری می‌خواهند انجام دهند صادق است، اما هنوز نمی‌دانند دستور صحیح برای اجرای آن چیست.

GitFluence با دادن کد مناسب برای موقعیت شما، شکاف را پر می کند.

وظیفه خود را توصیف کنید: در قسمت ورودی شرحی از آنچه می خواهید با Git انجام دهید وارد کنید. برای مثال، می‌توانید «I want to commit changes to master» یا «I want to push changes to gitHub» را وارد کنید.


دریافت پیشنهادات: بر اساس توضیحات شما، GitFluence از راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی خود برای پیشنهاد مرتبط ترین دستورات Git استفاده می کند. پیشنهادات در یک لیست همراه با توضیح مختصری از هر دستور نمایش داده می شود.


دستور را کپی کنید: هنگامی که دستور مورد نیاز خود را پیدا کردید، به سادگی آن را کپی کرده و در ترمینال خود قرار دهید.
 

GitFluence می تواند به شما کمک کند دستورات Git مناسب را به سرعت و به راحتی بدون نیاز به جستجو در اسناد یا به خاطر سپردن سینتکس های پیچیده پیدا کنید. پیشنهادات Gitfluence بر اساس مجموعه داده بزرگی از دستورات Git است، بنابراین می توانید مطمئن باشید که از دستور مناسب برای کار استفاده می کنید.

به طور خلاصه، Gitfluence عالی است زیرا:

نسبتا دقیق است
می توانید از طریق وب به آن دسترسی داشته باشید، نیازی به دانلود برنامه نیست
این به شما کمک می کند تا اقدامات را در Git سریعتر انجام دهید
 

جهت آشنایی با نحوه نوشتن بهتر کامیت ها می توانید این مقاله را بررسی کنید. 

Cursor.sh

مکان نما یک IDE مبتنی بر هوش مصنوعی است که ویژگی هایی مانند رفع لینتر، ربات چت، تولید کد و ویرایش کد را مستقیماً در پنجره ویرایشگر ارائه می دهد. همچنین از ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند دیباگ کردن خودکار، یافتن باگ، و درک گسترده ریپازیتوری پشتیبانی می‌کند.

Cursor می‌تواند سؤالات زبان طبیعی را بفهمد و به آنها پاسخ دهد، و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا مستقیماً در ویرایشگر کدشان با هوش مصنوعی تعامل داشته باشند. می توانید از آن در مورد پایگاه کد خود، تکمیل کد یا حتی برای تولید قطعه کد سوالاتی بپرسید.

اگرچه Cursor عالی است، اما به خاطر داشته باشید که نسخه فریمیوم آن تا حدودی محدود است. حتماً توضیحات طرح را بررسی کنید تا بدانید در حال ورود به چه چیزی هستید.

به طور خلاصه، Cursor عالی است زیرا:

کمک زمینه ای را ارائه می دهد
این کد را تجزیه و تحلیل می کند، و هر گونه مشکل پیدا شده را برجسته و رفع می کند
 

Codium AI

تست های واحد برای هر پایگاه کد عالی هستند. با این حال، انجام آنها می تواند بسیار خسته کننده باشد. Codium، نباید با Codeium که قبلاً به آن پرداختیم اشتباه گرفته شود، ابزاری است که به کاهش بار تست واحد برای توسعه دهندگان کمک می کند.

Codium همه چیز را در داخل و در مورد کد شما تجزیه و تحلیل می کند و سپس تست هایی را در حین کدنویسی پیشنهاد می کند. این به طور موثر نیاز به طوفان فکری و نوشتن موارد تست را برطرف می کند، همانطور که Codium این کار را برای شما انجام می دهد. تست های پیشنهادی معمولا مفید و ضروری هستند. با این حال، می توانید یک پیشنهاد تستی را رد کنید و حتی بازخورد هوش مصنوعی را ارائه دهید.

Codium با شما تعامل می‌کند، کد شما را تجزیه و تحلیل می‌کند و همانطور که تست ها را پیشنهاد می‌کند، از شما درخواست می‌کند. این تضمین می کند که تست های پیشنهادی مرتبط هستند و با اهداف شما برای کد هماهنگ هستند. فراتر از ارائه تست های واحد، Codium به موارد مختلف تست نیز نگاه می کند، مانند ورودی نامعتبر یا فرمت فایل نامعتبر.

همچنین، Codium یک عامل PR دارد که به بررسی PR های شما، تولید خودکار توضیحات PR، پیشنهاد کد برای بهبود PR، به روز رسانی تغییرات و حتی پاسخ به سؤالات مربوط به PR کمک می کند.

ابزار هوش مصنوعی Codium به صورت رایگان از طریق پلاگین های VSCode و JetBrains IDE در دسترس توسعه دهندگان است، اگرچه برنامه های تیمی و سازمانی پولی وجود دارد. این ابزار در حال حاضر از JavaScript، Python و TypeScript پشتیبانی می کند.

به طور خلاصه، Codium عالی است زیرا:

در حین کدنویسی، موارد تست مختلفی را پیشنهاد می کند
می توانید برای بهبود پیشنهادات آن بازخورد ارائه دهید
نماینده PR آن به شما کمک می کند تا PR خود را تنظیم کنید و در زمان و تلاش صرفه جویی کنید


هوش مصنوعی Quack

Quack AI به تیم‌های توسعه نرم‌افزار کمک می‌کند تا همکاری، ساده‌سازی فرآیندها و بهینه‌سازی کیفیت کد را افزایش دهند. این ابزار به طور موثر کد را تجزیه و تحلیل می کند، باگ های احتمالی را مشخص می کند و بهبودهایی را پیشنهاد می کند. همچنین وظایف تکراری مانند بررسی کد و تست ها را خودکار می کند و زمان را برای کارهای دیگر آزاد می کند.

برای همکاری موثر، Quack AI بررسی کد را با شناسایی باگ های احتمالی و پیشنهاد راه حل ها قبل از ادغام کد در پایگاه کد خود تسهیل می کند.

Quack AI همچنین دارای قابلیت‌های تست خودکار است که موارد تست را تولید کرده و آنها را اجرا می‌کند و به شما امکان می‌دهد به طور موثر نقص‌های احتمالی را شناسایی کنید، خطر باگ ها را به حداقل برسانید و مطمئن شوید کد شما مطابق با استانداردهای تیم یا سازمانی است.

اجرای دستورالعمل‌های سبک کد از طریق Quack AI شما را قادر می‌سازد تا یک سبک کدنویسی ثابت را در کل تیم توسعه خود حفظ کنید. این استانداردسازی خوانایی کد را افزایش می دهد و یک سبک توسعه منسجم را ترویج می کند.

شما می توانید با Quack AI از طریق اکستنشن های VS Code آن شروع کنید. اگر علاقه مند به یادگیری بیشتر هستید، می توانید مخزن Quack AI GitHub را بررسی کنید.

به طور خلاصه، Quack AI عالی است زیرا:

این به شما کمک می کند کد را تجزیه و تحلیل و بهبود بخشد
می تواند کارهای تکراری را خودکار کند
می توانید از آن برای اجرای دستورالعمل های سبک کد برای کل تیم خود استفاده کنید

برای آشنایی با بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی می توانید این مقاله را بررسی کنید.

احتیاط در استفاده از هوش مصنوعی

با تمام ابزارهای به کمک هوش مصنوعی، تلاش برای حل مشکلات توسعه ناگهان بسیار آسان تر می شود. اما بسیاری از این فناوری ها مبتنی بر GPT-3.5 یا GPT4 هستند. این مدل های زبان یک جهش عظیم به جلو هستند و برای طیف وسیعی از کاربردها مفید هستند.

با این حال، در حال حاضر، گاهی اوقات پرسیدن یک سوال از یک مدل هوش مصنوعی می تواند منجر به ندانستن مدل هوش مصنوعی شود. وقتی این اتفاق می افتد، به جای اینکه مدل به شما بگوید که نمی داند، اغلب سعی می کند راه خود را از طریق پاسخ بلوف کند. اینها از نظر فنی به عنوان توهم شناخته می شوند.

این احتمالاً به دو دلیل مشکل ساز است. برای شروع، ممکن است اطلاعات اشتباهی به شما داده شود که قابل قبول به نظر می رسد اما کاملاً اشتباه است.

متعاقباً، از آنجایی که قابل قبول به نظر می‌رسد، می‌توانید زمان زیادی را صرف تلاش کنید تا یک راه‌حل هوش مصنوعی کار کند، قبل از اینکه متوجه شوید که هرگز کار نخواهد کرد. این کاملاً اتلاف وقت است و برخلاف بهره‌وری شما کار می‌کند، که در وهله اول دلیل حضور ما در اینجاست.

اگر راه حل هوش مصنوعی شما برای شما کار نمی کند، از شکست سریع نترسید و درخواست دیگری را امتحان کنید.

ثانیاً، وقتی از شخصی در محل کار می‌پرسید که چگونه یک مشکل خاص را برطرف کند، چه اتفاقی می‌افتد را در نظر بگیرید. اگر آن «راه‌حل» مشکل بزرگ‌تری ایجاد کرد، کسی را دارید که برگردید و بپرسید مشکل کد چیست. با راه حل های مبتنی بر GPT، این مورد نیست.

به عنوان مثال، تصور کنید که یک کوئری RegEx با یک مدل زبان به کمک GPT ایجاد کرده اید. اگر آن RegEx یک بار در یک آزمایش کوچک برای شما کار می‌کند اما در تولید مجموعه‌ای از داده‌های بسیار بزرگ‌تر شکست می‌خورد، این کاملاً به عهده شماست.

هیچ توسعه‌دهنده‌ای هرگز قبول نمی‌کند، "اما هوش مصنوعی آن کوئری RegEx خاص را پیشنهاد کرد!" بهانه ای برای چیزی مثل قطع برق و البته، استقرار وصله‌ها برای مسائلی که احتمالاً توسط کدهای نوشته‌شده با هوش مصنوعی معرفی شده‌اند، علیه بهره‌وری شما نیز عمل می‌کند.

نکته اصلی این است: هوش مصنوعی قطعا می تواند در موقعیت های مختلف به شما کمک کند و کمکی باورنکردنی باشد. اما تنها شما، به عنوان توسعه دهنده، می توانید راه حل های داده شده را تایید کنید.

چه در حال نوشتن کد باشید یا هوش مصنوعی به شما در نوشتن کد کمک کند، کیفیت همیشه مهم است. استفاده از تست های واحد و تست خودکار برای اثبات اینکه کد شما کار می کند اکنون مهم تر از همیشه است.

جهت آشنایی با 15 تا از بهترین ابزار های هوش مصنوعی در UI/UX می توانید این مقاله را بررسی کنید.

نتیجه

زمان بسیار خوبی برای توسعه‌دهنده شدن است، با هوش مصنوعی راه‌حل‌هایی برای بسیاری از مشکلاتی که توسعه‌دهندگان در طول سال‌ها با آن‌ها مواجه بوده‌اند، ارائه می‌کند. چه در حال نوشتن کد جدید باشید، چه سعی در درک یک پایگاه کد موجود داشته باشید، یا فقط یک پالت رنگ جدید بخواهید، ابزاری وجود دارد که باید از آن استفاده کنید.

استفاده عاقلانه از این ابزارها برابر با ساعات زیادی صرفه جویی خواهد بود و بدون شک ما همچنان شاهد تکامل چشمگیر این فضا خواهیم بود. اگر ابزار دیگری با هوش مصنوعی پیدا کردید که به شما کمک کرده است، حتماً در نظرات به ما اطلاع دهید!

#هوش_مصنوعی#ai#RegEx#Codium#GitFluence#Codeium#ChatGPT
نظرات ارزشمند شما :
Loading...