人工智能如今無處不在，其強大的功能讓人們著迷，有時也讓人感到擔憂。對于沒有采用人工智能技術的團隊來說可能將會落后于人。

作為首席技術官(或工程負責人)，其部分工作是引導人們采用安全和具有影響力的人工智能工具。

本文將為軟件交付的每個領域選擇“同類最佳”的工具或者至少是那些目前為他們構建的能夠產生影響的人工智能工具。

以下了解一下為軟件開發挑選的人工智能。

人工智能帶來的“革命”

人工智能將為各行業領域帶來革命，這種說法并不夸張。人工智能正在徹底改變軟件工程，各種機器學習算法和基于人工智能的工具和技術不斷涌現，可以幫助開發人員改善工作流程，并提高效率。

從開發更準確的測試用例到創建更高效的代碼，人工智能在廣泛的任務中具有真正的實際應用。開發人員可以使用支持人工智能的工具將軟件工程中涉及的許多任務實現自動化，從而騰出更多時間專注于核心開發任務。基于人工智能的軟件測試是另一個令人興奮的開發領域。在神經網絡的幫助下，開發人員可以更徹底地測試他們的代碼，并在它們成為重大問題之前識別潛在的漏洞和錯誤。

這也是改善開發者體驗的一條捷徑。人工智能工程使企業的團隊能夠在開發過程中做更多他們真正喜歡的事情。

由于人工智能和深度學習的強大力量，軟件開發的未來看起來比以往任何時候都更加光明。在這些技術的幫助下，開發人員可以簡化他們的工作流程，提高他們的代碼質量，并在較少人為干預的情況下保持領先地位。

(1)GitHub Copilot X：未來人工智能配對程序員

這個無疑是這一榜單上最有名的、也是炒作最多的人工智能工具。

GitHub Copilot X目前還沒有問世。當它推出時，可能會成為軟件工程中最受歡迎的人工智能工具。

人們可能熟悉GitHub Copilot及其功能，例如Copilot聊天，而X是基于GPT-4的更智能的繼任者。它被定位為用戶的人工智能配對程序員，它集成到工程師工作流程的大多數部分。

以下是它應該能夠做的一些事情：

• 解釋代碼片段
• 修復錯誤
• 生成單元測試
• 編寫拉取請求模板
• 寫入CLI命令

當它推出時，將簡化軟件交付的大多數方面——直接處理代碼的生命周期的任何部分。

(2)Sourcegraph Cody：使用人工智能更快地編寫代碼

等不及Copilot X推出了嗎?可以嘗試使用Sourcegraph Cody。它可以幫助用戶更快地閱讀、編寫和理解代碼，據說其速度要快10倍。

Sourcegraph Cody可以閱讀和理解用戶的整個代碼庫，包括代碼圖和企業文檔，并可以回答有關它的問題。

它還處于測試階段(就像現在的許多人工智能工具一樣)，并不總是能把事情做好，但它顯然是Sourcegraph團隊的優選產品，該團隊表示，它的結果每天都在變得更好。

或者嘗試采用:

• Mutable.ai——Mutable.ai是另一種選擇。可以做自動完成，編寫代碼塊，以及快速驅動開發，現在還不能進行測試。
• Codium——專門從事測試寫作。

(3)Readable：不需要再寫注釋

人們需要清晰、一致的文檔。Readable AI能自動生成源代碼注釋的過程。

糟糕的(或缺失)文檔可能是軟件工程師面臨的難題，對于剛接觸代碼庫或團隊的工程師來說，這尤其困難，并浪費了大量的時間。

Readable AI可以顯著減少開發人員編寫注釋的時間，使他們能夠專注于更復雜的任務，并提高整體生產力。

Readable AI與開發團隊已經與IDE兼容，如VSCode、Visual Studio、IntelliJ和PyCharm，并且可以閱讀大多數語言。

(4)Adrenaline AI：理解代碼

對于大多數工程團隊來說，花費大量的時間來研究Stack Overflow是每天都要面對的現實。

如果軟件工程師可以向完全了解代碼庫的專家詢問并立即得到答案，那會怎么樣?

這就是Adrenaline AI所做的工作。它可以解釋功能是如何工作的，定位實現的位置，或者通過調試指導它們。

它是使用靜態分析、向量搜索和高級語言模型構建的。

(5)Grit.io：自動化技術債務管理

如果代碼遷移可以實現自動化會怎么樣?如果可以讓人工智能處理依賴升級呢?

Grit.io是一種自動化的技術債務管理工具，旨在輕松完成這一任務。它可以通過遵循最佳實踐自動生成處理細節的拉取請求，并且它有一個持續的雷達來檢測回歸。

開發者聲稱遷移能夠以10倍的速度完成，如果這句話只有一半成為現實(沒有證實這一點)，那么處理這些技術債務將不會消耗大量的時間和資源。

(6)Codeball AI：強化代碼審查過程

厭倦了花費大量時間審查拉取請求?Codeball AI可以解決這個問題。

這個由人工智能驅動的代碼審查工具可以評估拉取請求，突出風險，甚至可以根據企業的配置批準低風險的拉取請求。最終，它應該意味著企業可以更快、更有信心地發布產品。

它非常適合發現有風險的代碼更改，已經在數百萬個代碼貢獻中得到了訓練。

經過數百萬代碼貢獻的訓練，Codeball AI可以識別有風險的代碼更改，并提供可操作的、特定于團隊的見解。

它與GitHub Actions配合使用，支持20多種編程語言。人工智能正在改變游戲規則，而這僅僅是對未來的一次嘗試。

軟件工程的人工智能將發揮重要作用，而跟上這一變化對許多技術團隊乃至他們所屬的業務來說都是成敗攸關的大事。如果做對了，有可能找到人工智能的許多實際潛在用途，真正將“加快10倍”從夢想變成現實。

因此，企業不要錯過正在改變軟件工程的最新人工智能進展。