软件开发人员最佳 AI 工具

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AI 彻底改变了软件开发。由于 AI 的出现，开发人员现在可以更高效地工作并更快地进行创新。从代码生成到调试，AI 工具极大地简化了复杂任务，从而提高了生产力。在本文中，我们将探讨一些软件开发人员最佳的 AI 工具，以及它们如何使开发过程更加流畅、快速和高效。

1. GitHub Copilot

GitHub Copilot 是 AI 为开发人员开发的最具革命性的工具之一。GitHub Copilot 是一款 AI 代码补全工具，由 GitHub 与 OpenAI 合作开发，可直接集成到您的代码编辑器中。Copilot 会根据您正在编写的代码上下文，建议代码片段、完整的函数甚至测试用例。

主要功能

上下文代码建议：Copilot 分析您正在处理的代码，然后根据其提供建议。
支持各种编程语言：它支持执行 Python、JavaScript、TypeScript、Go 等多种语言。
开源学习：它接触了公共存储库中数千亿行代码，这有助于它开发准确的代码片段。

对开发人员的优势

编码加速：它使开发人员免于处理冗余的编码工作，从而自动化这些重复的过程。因此，开发人员解决复杂问题所需的时间得到了改善。

代码质量增强：该工具多次执行最佳实践，因此使开发人员能够生成更简洁高效的代码。

从节省开发人员额外编码时间的角度来看，它非常有用，因为程序会自动生成代码片段，使设计和构建应用程序变得更加容易。

2. Tabnine

Tabnine 是另一款基于 AI 的代码补全软件，支持大量编程语言。与 GitHub Copilot 不同，Tabnine 在无需连接互联网的情况下即可提供建议，这使其成为对隐私和安全有严格要求的开发人员的理想选择。

主要功能

离线工作：Tabnine 的 AI 模型在本地运行，不会将任何代码发送到外部服务器

自定义模型：任何开发人员都可以根据其特定的代码库训练 Tabnine，以提供更好的建议
IDE 支持：Tabnine 支持大多数流行的 IDE，包括 Visual Studio Code、JetBrains 和 Sublime Text

对开发人员的好处

提高生产力：该工具通过建议整行或代码块来加速开发。

更精确：Tabnine 学习您的个人编码模式，使用次数越多，准确性就越高。
对于希望使用私有且可定制的 AI 代码助手开发人员来说，Tabnine 是一个不错的选择。

3. DeepCode

DeepCode 是一款 AI 代码审查和分析工具，可帮助开发人员在代码中查找错误、安全漏洞和优化机会。它使用机器学习算法来理解代码语义，并根据行业最佳实践提供改进代码的建议。

核心功能

实时：它实时分析您的代码，并在您键入时让您了解潜在问题。
多语言支持：它支持 JavaScript、Java、Python 和 C++ 等语言。
与 CI/CD 集成：它可以很好地与持续集成/持续交付管道集成，从而实现自动化代码审查。

对开发人员的好处

更少的错误：该工具在开发周期的早期捕获错误和漏洞，并且不会在后期造成高昂的代价。

安全改进：DeepCode 识别代码中的漏洞，并提供修复建议。
性能提升：DeepCode 可以通过建议更好的编码方式来帮助开发人员提高应用程序的性能。
对于那些希望编写安全高效代码的开发人员来说，这是一个很棒的 AI 工具，可以使代码质量提升几个档次。

4. Kite

Kite 是针对 Python 开发人员的 AI 代码补全工具。它基于机器学习模型，可以预测您接下来要输入的内容，并建议代码、函数调用甚至完整代码片段的补全。

主要功能

Kite 特别适合 Python 编程，但也支持 JavaScript 和其他语言。

智能补全：它根据现实世界的使用模式为您提供高度准确的代码补全
内联文档：Kite 提供内联 Python 库文档，可以帮助您编写更高效的代码，而无需离开 IDE。

对开发人员的优势

提高效率：Kite 可以节省大量查找文档和编写冗余代码的时间。

改进学习：对于学习使用 Python 的开发人员来说，它也很棒，因为它会推荐最佳实践用法以及一些最常用的库。

对于希望通过接收即时代码建议和文档来将生产力提升到新水平的 Python 开发人员来说，Kite 是一个很棒的 AI 助手。

5. OpenAI Codex

OpenAI Codex 是一款高级 AI 模型，它为 GitHub Copilot 等工具提供支持。它可以根据简单的自然语言描述生成多种语言的代码。Codex 是一款适用于专业开发人员和业余爱好者的全方位工具。

主要功能

多语言支持：Codex 支持十多种编程语言，包括 Python、JavaScript 和 Ruby。

自然语言处理：它可以解释简单的英文指令并生成相应的代码，以便开发人员可以轻松地将想法转化为可工作的软件。

调试辅助：如果程序员在代码中犯了错误，Codex 会找到这些错误并提供解决方案。

对开发人员的优势

填补语言桥梁：如果人们不懂代码，那么 Codex 通过将自然语言指令转换为代码来填补这一空白。

减少调试时间：由于它对代码有深入的理解，因此可以帮助快速查找和确定错误。
对于使用多种编程语言的开发人员来说，OpenAI Codex 是一个灵活的解决方案，可以从自然语言输入生成和调试代码。

6. Snyk

Snyk 是一款 AI 安全工具，可帮助开发人员查找和修复开源库中的漏洞。随着使用第三方库来加速开发的开发人员数量的增加，安全威胁级别也随之提高。为此，Snyk 提供了一个全面的解决方案：它扫描您的代码库以查找漏洞并建议修复方法。

主要功能

实时漏洞扫描- Snyk 不断监控您的代码及其依赖项以查找潜在的安全风险。

自动化修复：这展示了如何最好地修补漏洞 - 通过更新依赖项或重构代码。
版本控制系统集成：Snyk 与 GitHub、GitLab、Bitbucket 和更多流行的版本控制系统集成。

开发人员优势

安全：通过最大限度地提高安全性，开发人员可以自动评估其应用程序是否存在任何漏洞并进行修复。

简化工作流程：将 Snyk 无缝集成到您的开发环境中，确保在不降低编码速度的情况下优先考虑安全性。
对于优先考虑安全的开发团队来说，Snyk 是必不可少的工具之一，以确保您的代码没有漏洞。

7. AI 调试器 - Pytest AI

毫无疑问，软件开发过程中的调试可能是最耗时的任务之一。但是，使用 Pytest AI 等 AI 工具，此类任务可以变得更加轻松和省力。Pytest AI 利用机器学习来帮助开发人员快速识别可能导致错误的模式，甚至根据代码中发现的模式提供修复建议。

主要功能

自动错误检测：Pytest AI 在您编写代码时为您识别错误，并告诉您可操作的修复方法。
随着时间的推移而改进：它学习您的编码方式，并在每次继续使用时不断改进。
多语言支持：Pytest AI 最初是为 Python 开发的，后来又针对最广泛使用的语言进行了增强

对开发人员的好处

快速调试：它自动化了调试过程，从而使开发人员有更多时间编写新功能，而花在修复问题上的时间更少。

该工具提供了行业最佳实践修复方法，开发人员可以参考这些方法以确保他们的代码更可靠。

对于将大量时间花费在调试代码上的程序员来说，Pytest AI 有能力使此过程更加高效。

代码审查 AI

随着代码审查现在成为软件开发流程的一部分，以确保效率、安全性和维护代码，Code Review AI 通过使开发人员能够即时获得工作反馈，将自动化方面纳入了这一讨论。

主要功能

审查建议：这款出色的工具可以识别代码异味、低效甚至代码中的潜在错误，并提供详细的建议。

共同学习。该工具可以与代码库集成，并从以前的代码审查中学习，以提供更准确的反馈。
实时集成：代码审查 AI 以实时方式运行，并在开发人员提交任何代码更改时提供反馈。

开发人员的优势

改进代码质量：自动审查强制执行最佳实践，从而产生更简洁、更易于维护的代码。

节省时间：无需等待人工审查，开发人员可以立即获得反馈，以便随时调整。
对于希望获得高质量代码但又不希望开发周期延迟的团队来说，代码审查 AI 是必不可少的。

结论

由于 AI 工具的出现，开发人员的工作方式发生了彻底改变。这些工具提供了无缝生产力和高质量代码以及安全性的方面。无论是使用 Kite 处理 Python 还是通过 Snyk 进行非常复杂的安全性检查，AI 工具都能让你的工作流程更快地完成。

作为一名开发人员，走在 AI 工具的前沿，将使你在与可能不了解这种趋势的同行相比处于更有利的地位。如果你正在寻找一个非常方便的平台来轻松上手 AI 工具，甚至测试和执行你的 Python 代码，请查看 Python 在线编译器。它是一种快速高效的编译和运行 Python 代码的方式，使其成为任何使用 AI 工具的开发人员的绝佳伴侣。
有了这些 AI 工具，开发人员可以更加专注于创新和创造力，从而更快地交付更好的软件产品。