学者和专家编码员如何使用 AI 编码工具更快地进行编码并交付出色的软件。
什么是AI编码工具？
AI 编码工具或 AI 编码助手可帮助开发人员使用大型语言模型 (LLM)、自然语言处理 (NLP) 和其他形式的生成式 AI 编写和改进代码。这些工具通过自动生成、审查和优化代码，为各种技能的程序员提供帮助。它们可以单独使用，也可以添加到您的集成开发环境 (IDE) 中以提供实时帮助。
要开始使用编码助手，您可以选择编写自己的代码，这将驱动工具在您编写代码时自动生成代码补全；或者，您可以直接与助手聊天，打开一个界面，编写一个描述您想要的业务逻辑以及您希望它做什么的提示。然后，该工具会使用人工智能分析上下文并生成编码建议。
让我们探索初学者和专家开发人员如何使用 AI 代码完成工具和编码助手来发展他们的技能、提高生产力并交付高质量的下一代软件。
AI编码工具的工作原理
大型语言模型 (LLM) 的兴起催生了 AI 编程工具。LLM 是一种大规模神经网络和机器学习形式，它使用深度学习算法读取、处理和预测海量数据中的语言结果。当今一些最激动人心的尖端工具都使用 LLM 来提升 AI 的质量，使其能够应用于日常工作。
法学硕士 (LLM) 与自然语言处理 (NLP) 协同工作，NLP 是一种人工智能，专注于开发计算机理解和复制人类文本和语音的能力。NLP 使计算机能够自动对任何给定文本的语法、语义和情感元素进行分类，并利用这些信息生成自然语言。这项技术驱动着地图服务、听写工具、聊天机器人以及其他现代基于语言的应用程序。
与 LLM 结合使用时，NLP 系统能够从数据中学习，磨练其行为模式以反映这些发现，并将自然语言转化为代码。这是通过对来自公共代码库网络的大量开源代码进行语言模型预训练来实现的。在运行时，LLM 会对数据进行分类，提取含义，甚至可以训练其学习风格惯例，从而实现更加个性化的体验。人工智能驱动的编码工具为软件开发带来了许多令人兴奋的好处，但它们也提出了关于准确性、安全性和道德等令人担忧的新问题。在准确性方面，AI 编码工具旨在针对给定的上下文生成最佳代码，但代码的质量在很大程度上取决于训练数据的大小和多样性，以及编码工具能够吸收的上下文信息量。而且，由于这些工具是在公共代码上训练的，因此它们最终可能会从不准确、不安全或过时的代码中学习。
这就是为什么AI生成的代码在发布之前仍然需要经过人工仔细测试和审查。最终，开发人员仍然应该拥有最终决定权。
AI 编码工具如何使初学者受益
对于刚接触编程或只是想提升技能的初学者来说，AI 编程工具可以帮助你更快地学习基础概念。具体方法如下：
- 代码补全。初学者可能仍需要熟悉所选语言的语法和逻辑。AI 编码工具会生成代码补全建议，为学生和新手提供更流畅的学习体验。
- 错误检测。初级开发人员通常通过查找代码中的错误并修复它们来学习。AI 编码工具可以识别并标记潜在错误，并提供补救建议。这不仅节省时间，还降低了在代码库中引入新错误的可能性。
- 内置指导和支持。AI编码工具可以在开发人员编码时提供内联代码片段和文档，使他们能够尝试新的解决方案并保持更长时间的流程，而无需在各个窗口之间切换。
人工智能编码工具如何使专家受益
AI 编程工具不仅可以作为初学者的强大学习工具，还能为经验丰富的开发人员带来显著的益处。以下是 AI 编程工具在日常工作中为专业开发人员提供帮助的几种方式：
- 自动化测试。通过自动化编写和运行单元测试这一繁琐耗时的过程，AI 编码工具可以释放开发人员的时间、精力和资源，让他们更专注于编写代码。现在，专家们可以专注于构建更令人满意、优先级更高的项目，并最终打造出更优秀的软件。
- 代码解释。当开发人员需要参考他人代码进行开发时，AI 提供的解释功能可以解释代码的功能，帮助他们更快地上手。专家现在可以减少上手和故障排除的时间，从而将更多时间投入到实际工作中。
- 注释良好的代码。开发人员使用源代码中的注释来描述更新、标记错误修复并跟踪更改。在提示下，AI 编码工具可以在您编写代码时生成注释、代码片段和其他形式的文档，从而实现整个组织更清晰的沟通和更高效的协作。
结论
AI 编程工具能够帮助初学者完成代码补全、查找错误并提供内联文档。它们还能帮助专家保持更长时间的专注，从而缩短开发时间并提高生产力。
尽管取得了这些令人印象深刻的成就，但AI编码工具并非旨在取代现有的安全实践和流程。作为开发人员，您最终有责任验证代码的质量，因此每个开发人员都应该通过全面的测试、IP扫描和安全检查来持续评估AI驱动的代码。
