Нейрондық желілер тек мәтін генерациялайтын құрал болудан баяғыда қалды. Бүгінде AI бағдарламалық жасақтама әзірлеуде белсенді қолданылады: код жазуға, қателерді іздеуге, тесттер жасауға, бағдарламаның күрделі бөліктерін түсіндіруге және құжаттамамен жұмыс істеуге көмектеседі.
Заманауи AI құралдары рутиналық тапсырмаларды автоматтандыруға және әзірлеу уақытын қысқартуға мүмкіндік береді. Шаблонды кодқа сағаттар жұмсаудың орнына, бағдарламашы қолданбаның архитектурасы мен бизнес-логикасына назар аудара алады.
Ең танымал шешімдердің қатарында GitHub Copilot пен ChatGPT бар. Мақсаты ұқсас болғанымен, бұл құралдар әртүрлі қолданылады және бір-бірін жақсы толықтырады.
AI Coding Assistant дегеніміз не
AI Coding Assistant — жасанды интеллект негізіндегі әзірлеуші көмекшісі, ол жобаның контекстін талдап, код жазу барысында дайын шешімдерді тікелей ұсынады.
Мұндай құралдар:
- функцияларды аяқтап жазады;
- шаблонды кодты генерациялайды;
- тесттер жасайды;
- қателерді табады;
- бағдарламаның жекелеген бөліктерінің жұмысын түсіндіреді;
- құжаттамамен көмектеседі.
Іс жүзінде AI қайталанатын тапсырмалардың едәуір бөлігін өз мойнына алып, әзірлеушіге жылдамырақ жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
AI код генерациясын қалай жасайды
Автотолықтыру
Ең кең тараған сценарийлердің бірі — кодты интеллектуалды жалғастыру.
Әзірлеушіге функция жазуды бастау немесе комментарий қалдыру жеткілікті, содан кейін нейрондық желі дайын жүзеге асыруды ұсынады.
Мысалы, комментарий:
# пайдаланушылар тізімін жасы бойынша сұрыптау функциясы
автоматты түрде толыққанды функцияға айналуы мүмкін.
Мұндай тәсіл әртүрлі жобаларда жиі қайталанатын типтік кодты жазу кезінде әсіресе пайдалы.
Сипаттама бойынша функцияларды генерациялау
Заманауи модельдер қарапайым мәтіндік сұраныс бойынша жұмыс істейтін код жасай алады.
Мысалы:
FastAPI негізінде тауарлар тізімін алатын API жаса.
Осыдан кейін AI жобаның құрылымын, маршруттарды, сұрауларды өңдеушілерді және негізгі бизнес-логиканы ұсына алады.
Бұл прототиптерді құруды және жаңа идеяларды тексеруді айтарлықтай жылдамдатады.
Тесттерді генерациялау
Тестілеу көбінесе функционалдың өзін әзірлеуден кем емес уақыт алады.
AI бар кодты талдап, автоматты түрде тесттер жасай алады, оларды кейін тексеріп, қажет болса пысықтап шығу қалады.
Күнделікті әзірлеуге арналған GitHub Copilot
GitHub Copilot тікелей IDE ішінде жұмыс істейді және бағдарламаны жазу барысында код нұсқаларын ұсынады.
Ол мыналарға көмектеседі:
- функциялар жасау;
- SQL сұрауларын жазу;
- тесттер генерациялау;
- API-мен жұмыс істеу;
- құжаттама жасау;
- қайталанатын кодты жылдам жазу.
Copilot бірдей типтегі көптеген конструкцияларды қажет ететін рутиналық тапсырмаларда ең көп пайда әкеледі.
Бағдарламалауға арналған ChatGPT
Copilot-тан айырмашылығы
GitHub Copilot-тан айырмашылығы, ChatGPT диалог форматында жұмыс істейді.
Әзірлеуші модельден мыналарды сұрай алады:
- қатені түсіндіру;
- кодтағы мәселені табу;
- тиімдірек жүзеге асыруды ұсыну;
- сипаттама бойынша функция жазу;
- кітапхана немесе фреймворктің жұмысын түсіндіру;
- бірнеше шешім нұсқасын салыстыру.
Мұндай формат мәселенің дайын кодын алудан гөрі, оның себебін түсіну маңызды болғанда әсіресе ыңғайлы.
Қателерді талдау және рефакторинг
ChatGPT-тың ең пайдалы қолданыстарының бірі — бар жобаны талдау.
AI мыналарды жасай алады:
- ықтимал қателерді табу;
- функциялардың құрылымын жақсарту;
- айнымалылардың түсінікті атауларын ұсыну;
- оңтайландыру тәсілдерін ұсыну;
- күрделі алгоритмдерді түсіндіру.
Бұл ретте кез келген өзгерістерді жұмыс жобасында қолданар алдында тестілеу қажет.
AI-ды қолданудың практикалық мысалдары
REST API жасау
Айталық, тауарлар тізімін алатын API-ды жылдам жасау керек.
Мына сұранысты тұжырымдау жеткілікті:
FastAPI негізінде id, name және price өрістері бар тауарлар тізімін алатын API жаса.
Осыдан кейін AI нақты жобаға бейімдеу қалатын сервистің жұмыс істейтін негізін ұсынады.
Мұндай тәсіл прототиптер мен ішкі сервистерді әзірлеуді айтарлықтай жылдамдатады.
Құжаттамамен жұмыс
Тағы бір танымал сценарий — құжаттаманы дайындау.
AI автоматты түрде мыналарды жасай алады:
- функциялардың сипаттамасын;
- кодқа комментарийлерді;
- сұрау мысалдарын;
- API қолдану бойынша нұсқаулықтарды.
Бұл әсіресе құжаттама үнемі жаңартылып тұратын үлкен жобаларда пайдалы.
Әзірлеуде AI қолданудың артықшылықтары
Нейрондық желілерді қолдану бірнеше практикалық артықшылық береді:
- типтік кодты жазуды жылдамдатады;
- жаңа технологияларды жылдамырақ үйренуге көмектеседі;
- тесттерді автоматты түрде жасайды;
- қателерді іздеуге көмектеседі;
- құжаттаманы дайындауды жеңілдетеді;
- рутиналық жұмыс көлемін қысқартады.
Нәтижесінде әзірлеуші қолданба архитектурасына, жобалауға және күрделі инженерлік мәселелерді шешуге көбірек уақыт бөле алады.
Шектеулер мен тәуекелдер
Заманауи модельдердің жоғары деңгейіне қарамастан, AI-ға толығымен сену дұрыс емес.
Нейрондық желі:
- ескірген тәсілдерді қолдана алады;
- жоқ әдістерді ұсына алады;
- тиімсіз код генерациялай алады;
- бағдарлама логикасында қателер жіберуі мүмкін.
Сонымен қатар қауіпсіздік мәселелерін ескеру қажет. Генерацияланған код ықтимал осалдықтарды қамтуы немесе нақты инфрақұрылымның ерекшеліктерін ескермеуі мүмкін.
Құпиялылық талаптарын сақтау да маңызды. Егер жоба компанияның ішкі кодын қамтыса, корпоративтік саясаттар мен бұлттық AI-қызметтерді қолдану ережелерін ескеру керек.
Әртүрлі AI модельдерін қайда қолдану керек
Іс жүзінде көптеген әзірлеушілер бірнеше модельді бірден қолданады.
Кейбірі кодты генерациялауға, басқалары қателерді іздеуге, ал үшіншілері архитектураны талдауға немесе құжаттаманы дайындауға жақсырақ келеді.
Әртүрлі қызметтер арасында ауыспас үшін бірнеше модельді бір интерфейсте біріктіретін платформаларды қолданған ыңғайлы. Мысалы, GPTunneL — онда бағдарламалауға, мәтін генерациялауға және басқа жұмыс тапсырмаларын шешуге арналған әртүрлі AI құралдары қолжетімді.
Қорытынды
AI заманауи әзірлеушінің толыққанды құралына айналды. Ол кодты жылдамырақ жазуға, тесттер жасауға, қателерді іздеуге және құжаттама дайындауға көмектесіп, рутиналық тапсырмаларға кететін уақытты қысқартады.
Бұл ретте жасанды интеллект бағдарламашыны алмастырмайды. Кез келген генерацияланған кодты тексеру, тестілеу және нақты жобаның талаптарына бейімдеу қажет.
AI-ды әзірлеушіні алмастыру ретінде емес, көмекші ретінде қолдансаңыз, ол әзірлеу процесін шынымен айтарлықтай жылдамдата алады және команданың өнімділігін арттыра алады.