6 инструментов с искусственным интеллектом, помогающие писать код
Искусственный интеллект не только сочиняет тексты и рисует картинки, но и помогает писать код. Современные AI-инструменты на основе больших языковых моделей в действительности могут генерировать практически что угодно — от музыкальных треков до полноценных финансовых моделей. Чем код хуже?
Речь идет не о «сырых» моделях машинного обучения, а о дополнениях, которые уже сейчас можно подключить к редактору кода. Они проверены, «обкатаны» и одобрены сотнями разработчиков.
Таких программных дополнений много, но мы поговорим о шести самых популярных и полезных — как для опытного программиста, так и для джуна.
Инструменты для программирования на основе ИИ делают то же, что и зерокодинг: упрощают разработку. Мы говорим об этом и знакомим с актуальными инструментами на бесплатном вебинаре по нейросетям. Присоединяйтесь, чтобы узнать больше!
OpenAI Codex + GitHub Copilot
Ребята из OpenAI подарили нам не только ChatGPT, но и другие полезные штуки — например, DALL·E, инструмент для генерации изображений. А еще из-под их пальцев вышел OpenAI Codex — основанная на GPT-3 модель машинного обучения, которая способна писать код на самых востребованных языках программирования: JavaScript и TypeScript, PHP, Perl, Ruby и других. Обучена модель на миллионах строчек кода из репозиториев GitHub и других открытых источников.
На OpenAI Codex основан GitHub Copilot — готовый генератор кода, который есть в виде плагина к VSCode и другим средам разработки. Он создает код, основываясь на заявках, написанных простым человеческим языком, и неплохо с этим справляется, по сути заменяя Google и Stack Overflow. Если научиться составлять грамотные промты, он сэкономит часы кодинга.
Polycoder
Polycoder — это как OpenAI Codex, но с открытым исходным кодом. Он основан на языковой модели OpenAI GPT-2, обучен на 249 Гб данных, способен генерировать код на 12 языках программирования, включая JavaScript, TypeScript, C, C# и C++, Python, и тоже готов заменить начинающим и опытным кодерам Stack Overflow, только совершенно бесплатно и с возможностью развернуть его локально. Разработчики Polycoder уверяют, что на C их искусственный интеллект пишет лучше, чем Codex.
Его создали в надежде, что он сможет демократизировать сферу машинного обучения для кодинга, ныне практически полностью состоящую из крупных корпораций.
Tabnine
Тогда как GitHub Copilot и Polycoder генерирует код на основе заявок, Tabnine его дописывает. И не только отдельные теги, но и полноценные строчки кода и функции. Причем, будучи моделью машинного обучения, Tabnine работает с контекстом и даже копирует стиль программирования конкретного разработчика.
Работает этот инструмент более чем с 20 языками и 15 редакторами кода, среди которых наверняка есть и привычный вам. Данные он нигде не хранит, так что о безопасности можно не беспокоиться.
Есть и недостаток — в бесплатной версии Tabnine будет дописывать только слова. Полный функционал начинается с платных тарифов от $12 в месяц.
Mintlify
Mintlify — ИИ-инструмент для написания документации и комментариев, потому что для многих разработчиков нет ничего скучнее, чем эти занятия. Генерация происходит автоматически, потому что инструмент обладает впечатляющей способностью распознавать чужой код — возможно, даже более продвинутой, чем у вашего тимлида.
Mintlify понимает довольно сложные функции, с его помощью можно быстро и легко генерировать комментарии к определенным участкам кода. Более того: он помогает разобраться, что хотел сказать своим кодом другой разработчик.
CodeT5
В инструментарии разработчиков есть модели машинного обучения, которые позволяют переводить человеческий язык в программный. Значимая среди них фигура — CodeT5 от команды SalesForce, инструмент с открытым исходным кодом, основанный на фреймворке T5 от Google.
Его можно использовать для того, чтобы преобразовывать запрос в код, дописывать с его помощью начатые функции и писать комментарии к имеющимся участкам кода.
CodeT5 обучили на более чем 8 миллионах строчек кода из публичных репозиториев GitHub. Он знает JavaScript, Python, C и C#, PHP и другие языки программирования.
Cogram
Cogram — еще один no-code инструмент для генерации кода, только заточен он под дата сайентистов и разработчиков на Python, использующих SQL-запросы и интерактивные блокноты Jupyter.
Cogram берет составленный простым человеческим языком запрос и переводит его на язык баз данных — то есть SQL. Он поддерживает такие БД как MySQL, PostgreSQL, SQLite и Amazon Redshift.
Инструмент интегрируется со средой разработки Jupyter и генерирует код, реагируя в том числе на контекст в зависимости от комментариев. И даже умеет делать визуализации при помощи Seaborn, Plotly или Matplotlib — полезная фича для дата сайентистов.
Машинное обучение это круто, потому что автоматизирует рутину и освобождает время для творчества. Неважно, работаете вы с кодом или нет, искусственный интеллект поможет в любом случае, как и зерокодинг — принцип, основанный на разработке без программирования.
C#: Знакомство с генераторами исходного кода
Мы рады представить вам превью генераторов исходного кода. Это новая возможность, которая позволяет разработчикам C# анализировать пользовательский код и создавать новые файлы C#, которые в свою очередь могут добавляться в процесс компиляции. Это происходит при помощи нового компонента — генератора исходного кода (Source Generator).
Чтобы начать работу с генераторами понадобятся последние .NET 5 preview и Visual Studio preview. Примечание: чтобы построить генератор исходного кода пока требуется Visual Studio. Это будет изменено в следующем превью .NET 5.
Что такое генератор исходного кода
Генератор исходного кода — это фрагмент кода, который выполняется во время компиляции, проверяет программу и создает дополнительные файлы, которые затем компилируются вместе с остальной частью кода.
Вот две основные возможности, которые он позволяет реализовать:
- Получать объект компиляции, который представляет весь компилируемый пользовательский код. Данный объект может быть проанализирован, и вы можете написать код, который работает с синтаксической и семантической моделями компилируемого кода, как в случае с современными анализаторами.
- Генерировать исходные C# файлы, которые могут быть добавлены в объект компиляции в процессе компиляции. Иными словами, вы можете добавить исходный код в качестве входных данных для компиляции в процессе компиляции.
Эти две особенности делают генераторы довольно полезными. Вы можете проанализировать пользовательский код со всеми метаданными, которые создаются во время компиляции, а затем отправить код C# обратно в компиляцию. Если вы знакомы с анализаторами Roslyn, под генератором исходного кода можно понимать анализатор, который может производить исходный код C#.
Генераторы выполняются как фаза компиляции:
Генератор исходного кода представляет собой сборку .NET Standard 2.0, которая загружается компилятором вместе с анализаторами и может использоваться в средах, где доступны компоненты .NET Standard.
Давайте рассмотрим отдельные случаи, в которых они могут понадобиться.
Примеры сценариев, где может быть выгодно использование генераторов исходников.
Важнейший аспект генераторов — это не то, что они собой представляют, а то, что позволяют реализовать.
Сегодня существует три основных подхода к проверке пользовательского кода и генерированию кода на основе ее результатов: рефлексия времени выполнения, внедрение IL (IL weaving) и жонглирование задачами MSBuild. Генераторы исходников могут улучшить каждый из них.
Рефлексия — это мощный инструмент в .NET. Существует бесконечное множество сценариев его использования. Часто рефлексию используют для анализа пользовательского кода при старте программы и использования его результатов в последующем.
К примеру, ASP.NET Core во время первого запуска веб-сервиса использует рефлексию, чтобы выявить определяемые конструкции и подключить контроллеры, страницы razor и другие компоненты. Хоть это и позволяет вам писать простой код с мощными абстракциями, это приводит к снижению производительности во время выполнения: когда веб-служба или приложение впервые запускается, они не могут принимать запросы до тех пор, пока весь код рефлексии, который анализирует код, не будет выполнен. Хоть эти затраты на производительность и невелики, вы не можете их оптимизировать.
В случае использования генератора фаза определения контроллеров при старте будет происходить во время компиляции — после анализа исходного кода и будет создан новый код для подключения приложения. Это может ускорить время запуска за счет переноса операции времени выполнения в фазу компиляции.
Генераторы исходников могут повысить производительность способами, которые не ограничиваются рефлексией времени выполнения для обнаружения типов. Некоторые сценарии включают в себя неоднократный вызов задачи MSBuild C# (называемой CSC) для проверки данных компиляции. Как вы понимаете, вызов компилятора более одного раза влияет на время построения вашего приложения. Мы анализируем как можно использовать генераторы во избежание необходимости жонглирования задачами MSBuild, поскольку генераторы исходного кода не только предлагают некоторые преимущества в производительности, но и позволяют инструментам работать на правильном уровне абстракции.
Еще одна возможность, которую могут предложить генераторы исходников — это избежать использования некоторых «строчно-ориентированных» (“stringly-typed”) API. Такие, к примеру, используются в ASP.NET Core для маршрутизации между контроллерами и страницами razor. С генератором исходного кода маршрутизация может быть строго типизирована и необходимые строки будут сгенерированы во время компиляции. Это поможет избежать случаев, когда ошибочный строковый литерал приводит к тому, что запрос не попадает в правильный контроллер.
По мере того как мы расширяем API и реализуем все больше генераторов выявляются новые сценарии их использования. Мы также планируем работать с командами-партнерами, чтобы помочь им внедрить генераторы и добиться улучшения производительности основных сценариев.
Генераторы исходников и Ahead-of-Time (AOT) компиляция
Генераторы исходного кода могут помочь устранить основные барьеры при оптимизации linker-based и AOT-компиляций. Многие фреймворки и библиотеки активно используют рефлексию, например System.Text.Json, System.Text.RegularExpressions; фреймворки ASP.NET Core и WPF, обнаруживают и / или выделяют типы из пользовательского кода во время выполнения.
Также многие популярные пакеты NuGet широко используют рефлексию для определения типов во время выполнения. Эти пакеты имеют важное значение для многих приложений .NET, поэтому «связность» ( “linkability”) и способность вашего кода использовать оптимизацию AOT компилятора играют большую роль. Мы планируем работу с сообществом OSS для поиска новых возможностей использования генераторов исходного кода в пакетах, и проанализировать как они могут улучшить экосистему .NET.
Hello World-версия генератора
Чтобы показать ключевые моменты написания собственного генератора исходного кода, рассмотрим следующий пример.
Допустим, нам нужно позволить пользователям всегда иметь доступ к сообщению “Hello World” и всем синтаксическим деревьям, доступным во время компиляции. Они могли бы вызывать его следующим образом:
public class SomeClassInMyCode < public void SomeMethodIHave() < HelloWorldGenerated.HelloWorld.SayHello(); // вызывает Console.WriteLine("Hello World!") и затем выводит синтаксические деревья >>Со временем мы сделаем шаблоны чтобы упростить этот этап, а пока сделаем вручную:
1. Создадим проект стандартной библиотеки .NET.
netstandard2.0 preview https://pkgs.dev.azure.com/dnceng/public/_packaging/dotnet5/nuget/v3/index.json ;$(RestoreAdditionalProjectSources) 2. Изменим или создадим файл C#, в котором определим наш генератор.
using Microsoft.CodeAnalysis; using Microsoft.CodeAnalysis.Text; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Xml; namespace MyGenerator < [Generator] public class MySourceGenerator : ISourceGenerator < public void Execute(SourceGeneratorContext context) < // TODO - здесь размещается генератор исходного кода >public void Initialize(InitializationContext context) < // инициализация здесь не требуется >> >Здесь нужно применить атрибут Microsoft.CodeAnalysis.Generator и реализовать интерфейс Microsoft.CodeAnalysis.ISourceGenerator.
3. Добавим сгенерированный исходный код в компиляцию.
using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using Microsoft.CodeAnalysis; using Microsoft.CodeAnalysis.Text; namespace SourceGeneratorSamples < [Generator] public class HelloWorldGenerator : ISourceGenerator < public void Execute(SourceGeneratorContext context) < // код, который мы будем внедрять в компиляцию пользователя var sourceBuilder = new StringBuilder(@" using System; namespace HelloWorldGenerated < public static class HelloWorld < public static void SayHello() < Console.WriteLine(""Привет из сгенерированного кода!""); Console.WriteLine(""В компиляции данной программы есть следующие синтаксические деревья""); "); // используя контекст, получим список синтаксических деревьев в пользовательской компиляции var syntaxTrees = context.Compilation.SyntaxTrees; // добавим путь к файлу каждого дерева в класс, который мы создаем foreach (SyntaxTree tree in syntaxTrees) < sourceBuilder.AppendLine($@"Console.WriteLine(@"" - "");"); > //завершаем создание внедряемого кода sourceBuilder.Append(@" > > >"); // внедрим созданный исходник в компиляцию пользователя context.AddSource("helloWorldGenerator", SourceText.From(sourceBuilder.ToString(), Encoding.UTF8)); > public void Initialize(InitializationContext context) < // инициализация здесь не требуется >> >4. Добавим генератор из проекта в качестве анализатора и превью к LangVersion в файл проекта.
preview Если у вас есть опыт написания анализаторов Roslyn, эта часть должна быть вам знакома.
При написании кода в Visual Studio вы увидите, что генератор запущен и сгенерированный код доступен для вашего проекта. Теперь можно получить к нему доступ, как будто он был создан нами:
public class SomeClassInMyCode < public void SomeMethodIHave() < HelloWorldGenerated.HelloWorld.SayHello(); // вызывает Console.WriteLine("Hello World!") и затем выводит синтаксические деревья >>Примечание: на данный момент необходимо перезапускать Visual Studio, чтобы корректно заработал IntelliSense и пропали ошибки
Вот что еще можно сделать при помощи генераторов:
- автоматически реализовывать интерфейсы для классов с атрибутами, например, INotifyPropertyChanged,
- генерировать файлы настроек на основании данных, полученных из SourceGeneratorContext,
- сериализовать значения из классов в JSON-строки и т. д.
Некоторые реализации приведены в Source Generators Cookbook.
Также можно посмотреть примеры на GitHub.
Как уже упоминалось ранее, мы работаем над улучшением опыта работы с генераторами — над добавлением шаблонов, обеспечением бесшовной работы IntelliSense и навигации, отладкой и повышением быстродействия и производительности в Visual Studio.
Сейчас генераторы доступны в превью
Это первое превью генераторов исходного кода. Его цель — позволить авторам библиотек познакомиться с данной возможностью и получить обратную связь. От одного превью к другому возможны изменения в API и характеристиках генераторов. Мы намерены сделать их общедоступными с C# 9, а позже в этом году мы планируем стабилизировать API и функции, которые он предоставляет.
Призыв к разработчикам C# библиотек: пробуйте! Если у вас есть .NET библиотека, написанная на C# – сейчас отличное время попробовать генераторы и посмотреть подходят ли они вам. Если ваша библиотека активно использует рефлексию, есть шанс в какой-то степени выиграть.
В этом вам помогут следующие материалы:
- дизайн документ с описанием API и текущих возможностей,
- source Generators cookbook с примерами различных сценариев использования.
Мы будем рады отзывам и хотим узнать мнение разработчиков как генераторы исходного кода могут улучшить код, а также что на их взгляд можно добавить или изменить.
Будущее генераторов исходного кода
На данном этапе Visual Studio позволяет выполнять базовое редактирование, однако текущее решение не является “версией 1.0”. В течение долгого времени мы будем исследовать различные варианты исполнения, прежде чем определимся с конкретным из них. Особое внимание перед выпуском .NET 5 будет заключаться в улучшении опыта редактирования генераторов исходного кода. Кроме того, планируется внести изменения в API, чтобы учесть обратную связь от команд-партнеров и нашего сообщества OSS.
Мы также улучшим опыт распространения генераторов. В настоящее время мы разрабатываем их с оглядкой на анализаторы, которые поставляются вместе с пакетом. Сейчас генераторы используют часть конфигурационной инфраструктуры анализаторов.
Ниже приведен список вопросов, которые могут возникнуть. Мы будем обновлять его новыми вопросами по мере поступления.
Чем генераторы исходного кода отличаются от других способов метапрограммирования — макросов, плагинов компилятора?
Генераторы исходного кода — это одна из форм метапрограммирования, поэтому вполне естественно сравнивать их с аналогичными возможностями других языков, например, макросами. Ключевое отличие заключается в том, что генераторы исходного кода не позволяют вам изменять пользовательский код. Мы считаем это ограничение значительным преимуществом, поскольку оно позволяет делать пользовательский код предсказуемым относительно того, что он фактически делает во время выполнения. Мы признаем, что переписывание пользовательского кода-это очень мощная функция, но мы вряд ли внедрим эту возможность.
В чем отличия генераторов исходного кода от поставщиков типов F#?
Частично генераторы были вдохновлены поставщиками типов F#. Но у них есть несколько отличительных черт. Основная заключается в том, что поставщики типов являются частью языка F# и предоставляют собственные и определяемые типы, свойства и методы в памяти на основе внешнего источника. Генераторы исходного кода — это функция компилятора, которая анализирует код C#, опционально с другими файлами, и генерирует исходный код C# для включения его обратно в компиляцию.
Стоит ли теперь удалять всю рефлексию?
Нет. Рефлексия — это отличный инструмент. У нее есть нюансы в производительности и “связности”, которые в некоторых случаях могут быть исправлены при помощи генераторов. Мы рекомендуем тщательно оценить подойдут ли они в вашем случае.
Чем отличаются генераторы от анализаторов?
Генераторы исходного кода похожи на анализаторы, поскольку оба являются функциями компилятора и позволяют подключаться к компиляции. Их ключевое отличие в том, что анализаторы в конечном счете выдают результаты диагностики, которые могут быть использованы для правки кода. Генераторы исходников в конечном итоге выдают исходный код C#, который добавляется в компиляцию. Некоторые различия обсуждаются в дизайн-документации.
Могу ли я изменить/переписать существующий код при помощи генератора?
Нет. Как уже упоминалось ранее, генераторы исходного кода не позволяют изменять/переписывать код пользователя. Они могут только дополнить компиляцию, добавив в нее исходные файлы C#.
Когда генераторы выйдут из превью?
Мы планируем поставлять генераторы вместе с C# 9. Однако если они не будут готовы вовремя мы придержим их в превью, гарантируя возможность их использования.
Могу ли я изменить TFM в генераторе?
Технически да. Генераторы являются компонентами .NET Standard 2.0 и вы можете менять TFM как и для любого проекта. Сейчас они загружаются в проект только как компоненты .NET Standard 2.0.
Планируется ли внедрение генераторов в Visual Basic или F#?
Пока генераторы доступны только в С#. Так как это первое превью, они претерпят еще много изменений. На данный момент реализовывать их в VB не планируется. Если вы разрабатываете на F# и хотите видеть их в этом языке — вы можете внести соответствующие предложения.
Появятся ли новые проблемы совместимости для библиотек?
Это зависит от того, как создаются библиотеки. Поскольку VB и F# в настоящее время не поддерживают генераторы исходного кода, нужно избегать разработки своих функций таким образом, чтобы им требовался генератор. В идеале они должны иметь резервные возможности для рефлексии. Авторам библиотек следует это иметь в виду. Мы ожидаем, что генераторы будут использоваться для расширения, а не замены текущего опыта разработчиков.
Почему не работает Intellisense для сгенерированного кода? Почему Visual Studio указывает на ошибку, даже если билд успешен?
Чтобы убрать эти ошибки после построения генератора нужно перезапустить Visual Studio. Текущая интеграция с ней пока сыра. В дальнейшем эта проблема будет исправлена и необходимости в перезагрузке Visual Studio не будет.
Можно ли делать дебаггинг или переходить к сгенерированному коду в Visual Studio?
В конечном итоге навигация и отладка сгенерированного исходного кода будет поддерживаться в Visual Studio. На этапе превью данная возможность не реализована
Как можно поставлять свой генератор?
Можно поставлять их как пакеты NuGet, таким же образом, как и анализаторы. С опытом поставки анализатора можно легко поставлять и генераторы.
Будет ли Microsoft заниматься разработкой генераторов?
В конечном итоге да. Но чтобы предусмотреть различные сценарии многое придется изменить. В настоящее время нет примерных сроков, когда генераторы от Microsoft увидят свет.
Зачем нужно использовать превью LangVersion для работы с генераторами?
Хотя генераторы исходного кода технически не являются функцией языка C#, они находятся в превью. Вместо того чтобы вводить новую настройку только для них, мы решили, что будет проще использовать существующий переключатель, который позволяет просматривать языковые возможности компилятора C#.
10 лучших генераторов кода Python с искусственным интеллектом для разработчиков
Мы все знаем о росте искусственного интеллекта, но многие из нас не знают, на что он способен. Фактически, он может завершить код для вашей программы в дополнение к тому, чтобы рассказать вам анекдот и победить вас в онлайн-игре в шахматы.
Помимо создания кода для программного обеспечения или приложений, вам как разработчику ежедневно приходится сталкиваться с многочисленными сложными задачами.
Однако с помощью инструмента автозавершения кода на основе ИИ вы можете выполнять больше задач за меньшее время и повышать свою продуктивность. Приготовьтесь, если вы разработчик! Технология искусственного интеллекта теперь может помочь вам в вашем следующем проекте, заполнив код.
В этом посте мы рассмотрим лучшие генераторы кода Python с искусственным интеллектом.
Что такое генераторы кода ИИ?
Генераторы кода на основе ИИ — это инструменты, которые используют искусственный интеллект алгоритмы для генерации кода в зависимости от входных данных разработчика.
Они могут быть полезны в различных контекстах, например, когда разработчик работает над большим проектом и хочет быстро создавать шаблонный код, или когда он изучает новый язык программирования и ему нужно увидеть примеры того, как писать различные структуры.
Цель этих технологий — сэкономить время и усилия за счет автоматизации процесса кодирования.
Однако важно отметить, что генераторы кода на основе ИИ не всегда создают высококачественный или полезный код, и разработчикам часто предпочтительнее писать свой собственный код, а не полагаться на генератор кода.
Написание кода с нуля позволяет разработчикам глубже понять свой код и гарантировать, что он оптимизирован для их конкретного случая использования.
Лучшие генераторы кода Python для искусственного интеллекта
1. Второй пилот GitHub
Если вы ищете инструмент завершения кода с открытым исходным кодом, Второй пилот GitHub это путь. Этот самопровозглашенный парный кодировщик AI предлагает идеи для целых строк или целых функций в вашем редакторе кода.
Это дает вам доступ к опыту миллиардов строк кода с открытым исходным кодом, что позволяет вам оставаться сосредоточенным и тратить меньше времени. Тот факт, что вы можете выбирать из других вариантов и вручную редактировать рекомендуемый код, гарантирует, что вы всегда будете контролировать свой код.
Кроме того, этот инструмент вносит изменения в зависимости от вашего стиля кодирования. Служба завершения кода поддерживает множество различных языков и платформ. Среди поддерживаемых языков — Python, Java, JavaScript, TypeScript, Ruby и Go.
Его можно использовать как надстройку для таких редакторов кода, как JetBrains, Neovim и др. Visual Studio Code. Этот плагин можно использовать на настольном компьютере, а также в облачных сервисах, таких как GitHub Codespaces.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно, а премиум-цена начинается с 4 долларов за пользователя в месяц.
2. Amazon CodeWishperer
CodeWhisperer — это инструмент на основе машинного обучения (ML), который помогает программистам повысить свою производительность, создавая рекомендации по коду на основе предыдущего кода и комментариев.
Разработчики могут использовать CodeWhisperer для создания примечания, указывающего конкретную операцию на простом английском языке, например «Загрузить файл с шифрованием на стороне сервера».
CodeWhisperer автоматически анализирует, какие облачные сервисы и публичные библиотеки наиболее подходят для требуемой работы, и предлагает фрагмент кода прямо в интегрированной среде разработки на основе этих знаний (IDE).
Разработчики могут принять лучшую рекомендацию, просмотреть дополнительные рекомендации или продолжить писать собственный код. Благодаря персонализированным рекомендациям по коду для приложений C#, TypeScript, Java, Python или JavaScript в режиме реального времени вы можете сосредоточиться и не покидать IDE.
Цены
Разработчики могут свободно использовать CodeWhisperer, пока он находится на стадии предварительной версии.
3. Табнин
Tabnine — это инструмент завершения кода, который использует обучение с помощью машины чтобы помочь программистам писать код более эффективно.
Он предназначен для прогнозирования следующего слова или фразы, которые программист может ввести, на основе контекста их текущего кода, а также для предоставления рекомендаций по завершению кода.
Табнин может учиться на самых разных языки программирования и может использоваться с самыми популярными редакторами кода.
Некоторые из его ключевых функций включают возможность предлагать варианты завершения кода по мере ввода, поддержку нескольких языков программирования и возможность учиться на существующей кодовой базе.
Tabnine предназначен для работы с широким спектром языков программирования, включая такие известные, как Python, JavaScript, C++ и Java. Он может учиться на любом языке, на котором он используется, делая его более эффективным, чем больше вы его используете.
Tabnine, помимо поддержки множества различных языков программирования, также может взаимодействовать с наиболее распространенными редакторами кода, что позволяет вам использовать его с инструментами, с которыми вы уже знакомы.
Он также изучает и внедряет лучшие мировые методы кодирования в ваш код. В результате вы можете сэкономить деньги на тестировании и разработке и ускорить доставку кода.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно, а премиум-цена начинается с 15 долларов за пользователя в месяц.
4. Кодекс OpenAI
Стоит упомянуть OpenAI Codex, который служит основой для нескольких таких приложений, включая GitHub Copilot.
По сути, это ИИ, специально обученный для вывода кода на таких языках, как PHP, JavaScript, C+, Python и многих других.
Кодекс OpenAI также включает в себя игровую площадку, где вы можете играть с настройками, проблемами ввода и получать результаты.
Однако он не предназначен для повседневного использования; скорее, он предназначен для того, чтобы вы могли оценить оптимальные настройки, а затем включить ИИ в свое собственное приложение.
Цены
В настоящее время он находится в закрытой бета-версии, поэтому, чтобы получить к нему доступ, вы должны зарегистрироваться в списке ожидания. Когда это произойдет, любой сможет использовать его за плату, и он будет доступен для широкой публики.
5. Интелликод
IntelliCode от Microsoft — это инструмент разработки с поддержкой искусственного интеллекта. Он предназначен для того, чтобы помочь программистам писать код быстрее и эффективнее, предоставляя интеллектуальные рекомендации и автодополнение кода по мере ввода.
IntelliCode учится на вашей кодовой базе и коде миллионов других разработчиков, используя машинное обучение, что делает его более эффективным, чем больше вы его используете.
Он поддерживает Java, Python, JavaScript и TypeScript в Visual Studio Code, а также C# и XAML в Visual Studio. Возможность учиться на существующей кодовой базе, поддержка многих языков программирования и предложения по завершению кода по мере ввода — вот некоторые из его ключевых преимуществ.
Для таких программ, как Visual Studio, Visual Studio Code и других, IntelliCode доступен как расширение.
Цены
Он доступен как бесплатное расширение для Visual Studio Code.
6. Кодига
Codiga — это инструмент статического анализа кода, который интегрируется с несколькими платформами, IDE и другими программами.
Вы можете использовать этот метод, чтобы убедиться, что ваш код максимально эффективен, безопасен и чист. Он может автоматически исправлять код в режиме реального времени и в первую очередь является решением для обеспечения безопасности.
Он предлагает помощь в написании интеллектуального кода, а также позволяет разрабатывать фрагменты интеллектуального кода и делиться ими.
Платформа поддерживает большинство популярных языков программирования, включая ruby, Java, Python, typescript, JavaScript, YML и другие.
Цены
Вы можете начать использовать его бесплатно, а премиум-цена начинается с 14 долларов за пользователя в месяц.
7. AIXкодер
AiXcoder — мощная система автодополнения и поиска, использующая передовые технологии глубокого обучения. Он может предложить целую строку кода, что позволит вам развиваться быстрее.
Это умная пара программистов для вашей команды разработчиков. Он обрабатывает ваши коды с помощью технологии искусственного интеллекта, что позволяет вам сосредоточить свои знания на более сложных и важных проблемах.
Этот механизм завершения кода также позволяет выполнять глубокую индивидуальную настройку для вашей команды или бизнеса, позволяя вам достигать большего на протяжении всей разработки.
Кроме того, он собирает статистику кодирования, чтобы предоставить вам индивидуальные рекомендации по проверке кода.
Цены
Расширение кода Visual Studio можно использовать бесплатно.
8. Поникод
Вы хотите создавать безошибочное программное обеспечение и доставлять его вовремя? Тогда пришло время использовать Ponicode для расширения возможностей ваших сотрудников.
В этом решении используются технологии искусственного интеллекта для более быстрого создания кода при сохранении качества кода с наименьшим объемом работы.
Установка этой программы займет меньше минуты, и вы сможете приступить к созданию приложения, что уже не будет сложной задачей.
Это поможет вам исключить скучные операции путем балансировки качество кода, скорость и инновации. Вы можете создавать программное обеспечение промышленного уровня с перспективным кодом, свободным от ошибок и недостатков.
Это решение можно использовать бесплатно для языков программирования Java, Python, JavaScript и TypeScript.
Цены
Это бесплатно для всех.
9. Джедай
Jedi — это бесплатный инструмент автозаполнения с открытым исходным кодом для Python. Он предназначен для обеспечения интеллектуального завершения кода и помогает программистам писать код быстрее и эффективнее.
Jedi использует статический анализ, чтобы предлагать варианты завершения кода, и способен понять семантику кода, с которым работает.
Некоторые из его ключевых функций включают поддержку нескольких версий Python, возможность предлагать варианты завершения кода по мере ввода и способность понимать семантику кода, с которым он работает.
Jedi доступен для Windows, macOS и Linux, а благодаря простому API вы можете использовать его с различными редакторами и проектами, включая Visual Studio Code, Sublime Text, Vim, Emacs, Kate версии 4.13 и выше, Atom, GNOME Builder, Gedit и IPython.
Цены
Это бесплатно для всех.
10 Крыло Pro
Wing Pro — это среда программирования профессионального уровня, интегрированная с Python (IDE). Он предназначен для предоставления профессиональным разработчикам Python широкого спектра возможностей и инструментов, таких как отладка, тестирование, завершение кода и рефакторинг кода.
Этот редактор проверяет статический код и код среды выполнения, чтобы предоставить рекомендации, соответствующие контексту. Сильный отладчик, контроль версий интеграция и поддержка различных версий Python являются одними из его важных особенностей.
Wing Pro доступен для Windows, macOS и Linux с выбором цены как для отдельных лиц, так и для команд. Профессиональные разработчики Python широко используют его для широкого круга приложений.
Это также улучшает ваш опыт редактирования с помощью сложного инструмента проверки ошибок. Вы можете использовать его возможность автозавершения в редакторе, а также встроенные оболочки Python.
Он также автоматически вводит параметры функций и методов по мере написания кода. Wing Pro также позволяет вам правильно вводить свои аргументы, перемещаясь по вызову с помощью табуляции.
Цены
Ваша загрузка поставляется с бесплатной 30-дневной пробной версией, а годовая лицензия стоит 179 долларов США на человека.
Заключение
В заключение, генераторы кода — это программы, которые автоматически генерируют исходный код на основе пользовательского ввода и предварительно определенных шаблонов или правил. Они часто используются для быстрого создания больших объемов кода, написание которого вручную было бы утомительным или трудоемким.
Генераторы кода могут быть полезны для различных задач, таких как создание повторяющегося шаблонного кода или генерация кода для определенных платформ или платформ.
Однако они также могут иметь ограничения и не во всех случаях могут давать высококачественный код. Важно тщательно оценить преимущества и недостатки использования генератора кода, прежде чем принимать решение об использовании его в проекте.