AI w pracy programisty. 7 narzędzi, które zrewolucjonizują Twoją pracę

Jako Dyrektor ds. rozwoju oprogramowania z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem, na co dzień dostrzegam ogromną rolę sztucznej inteligencji w procesach projektowych. Wbrew powszechnym przekonaniom uważam jednak, że narzędzia AI nie stanowią zagrożenia dla programistów. Wręcz przeciwnie – dają im one naprawdę wiele możliwości.

Ignorowanie sztucznej inteligencji może negatywnie wpłynąć na Twoją przewagę nad konkurencją. Nie jest niespodzianką, że w dzisiejszych czasach prawie każdy wykorzystuje AI w jakimś stopniu. Twoi bezpośredni rywale też najprawdopodobniej stosują tego typu narzędzia, aby zwiększyć wydajność, a co za tym idzie, skrócić czas wprowadzenia produktu na rynek. Po prostu – brak automatyzacji i optymalizacji prowadzi do wydłużenia czasu pracy nad produktem. Ta z kolei zwiększa ogólne koszty, ograniczając jednocześnie budżety dla innych kluczowych obszarów w firmie. 

Właśnie dlatego ważne jest, aby upewnić się, że programiści w Twoim zespole posiadają zarówno niezbędne narzędzia, jak i umiejętności do ich efektywnej obsługi. Z pewnością pozwoli to uniknąć pozostawania w tyle za konkurentami.

Miałem okazję przetestować wiele narzędzi, a z większości z nich korzystam na co dzień, chętnie podzielę się siedmioma aplikacjami AI, które uważam za najbardziej przydatne w codziennej pracy. Włączając je w swój proces projektowy, będziesz w stanie zachować innowacyjność oraz maksymalizować potencjał swojego produktu.

CodeClimate i DeepCode. Poprawa jakości kodu

Sztuczna inteligencja oferuje nieocenione wsparcie w analizie. Poniższe narzędzia ułatwiają programistom zarówno ocenę, jak i poprawę jakości kodu.

CodeClimate: CodeClimate to jedno z najlepszych rozwiązań w swojej dziedzinie. Wykorzystuje statyczną analizę kodu oraz sztuczną inteligencję do wszechstronnej oceny jego jakości. Automatycznie skanując bazy kodu, identyfikuje potencjalne błędy, zduplikowany kod oraz słabe rozwiązania. Na końcu, udziela rekomendacji dotyczących potencjalnych optymalizacji. Programiści otrzymują szczegółowe raporty z konkretnymi wskazówkami, które pomagają osiągnąć poprawę jakości kodu oraz jego czytelność.

DeepCode: DeepCode wychodzi poza zwykłe wykrywanie błędów. To potężne narzędzie przeprowadza dogłębną analizę kodu, aby odkryć potencjalne luki w zabezpieczeniach oraz zagrożenia z nich wynikające. DeepCode skanuje bazy kodu za pomocą zaawansowanych algorytmów machine learning i proponuje odpowiednie rozwiązania. Umożliwia programistom wzmocnienie zarówno bezpieczeństwa, jak i ogólnej efektywności aplikacji poprzez eliminację potencjalnych błędów w kodzie. 

CodeQL i Snyk. Wykrywanie bugów

Narzędzia do wykrywania bugów również mogą wiele zaoferować. Wczesne, proaktywne identyfikowanie bugów poprzez skanowanie kodu przyczynia się bezpośrednio do podniesienia jego jakości. Dedykowane aplikacje automatyzują proces identyfikacji błędów, oszczędzając cenny czas i umożliwiając developerom skupienie się na bardziej złożonych zadaniach. 

Musimy jednak pamiętać, aby zawsze brać pod uwagę ograniczenia sztucznej inteligencji. Czasami może ona wprowadzać w błąd. Nic dziwnego – aplikacje AI opierają się na znanych wzorcach debugowania i mogą mieć trudności w wykrywaniu nietypowych błędów. Programiści powinni więc korzystać z dodatkowych, ręcznych metod testowania, aby skutecznie wykryć takie błędy. 

CodeQL: Opracowany przez GitHub CodeQL to zaawansowane narzędzie do semantycznej analizy kodu, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do identyfikowania bugów i problemów w jakości baz kodu. Pomaga programistom zrozumieć zachowanie ich kodu, a także identyfikować potencjalne zagrożenia. 

Snyk: Snyk łączy sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby wykrywać i naprawiać błędy w zależnościach oprogramowania open-source. Skanuje bazy kodu, identyfikuje słabe punkty i udziela rekomendacji dotyczących ich naprawy.

GitHub Copilot. Autouzupełnianie kodu

GitHub to dobrze znana platforma code-hostingowa, która stała się podstawowym narzędziem dla programistów na całym świecie. W 2021 roku GitHub wprowadził Copilot – sztuczną inteligencję wspierającą web developerów w szybkim i precyzyjnym pisaniu kodu. Wykorzystuje ona swoją ogromną bazę wiedzy, stworzoną na podstawie milionów linii kodu. Do jej powstania przyczynili się również eksperci do spraw programowania. 

Jedną z najbardziej imponujących cech Copilota jest jego zdolność do sugerowania nie tylko snippetów, ale też całych funkcji. To jak posiadanie pomocnika, który przewiduje twoje potrzeby i udziela rad w czasie rzeczywistym. Copilot potrafi przekształcić prompty w rzeczywisty kod, co czyni go nieocenionym zasobem na projektach. Nie tylko dostosowuje się on do stylu danego projektu, ale też poprawia jakość kodu oraz pełni rolę edytora, który sprawdza naszą pracę. 

Oczywiście zawsze warto podchodzić do niego z przymrużeniem oka. Mimo że Copilot ma niesamowite możliwości, to nie jest tajemnicą, że czerpie wiedzę z publicznych repozytoriów. Istnieje więc możliwość wystąpienia sporadycznych błędów w jego działaniu. 

IntelliSense. Rozwiązywanie problemów

W konkretnych edytorach kodu, takich jak Visual Studio Code i PyCharm, programiści mogą skorzystać z IntelliSense – potężnej funkcji autouzupełniania kodu, która wspomaga problem-solving.

IntelliSense analizuje kontekst, biorąc pod uwagę już powstały kod, znane zmienne oraz metodykę. Następnie w czasie rzeczywistym sugeruje odpowiednie snippety, pomagając programistom kodować bardziej efektywnie. 

Z kolei podpowiadając odpowiednie wstawki podczas pisania, IntelliSense przyspiesza proces rozwiązywania problemów. Sugestie narzędzia redukują czas spędzony na poszukiwaniu składni lub odwoływaniu się do dokumentacji. 

Dzięki pomocy IntelliSense programiści mogą bardziej skupić się na rzeczywistym rozwiązywaniu problemów, a rutynowe zadania uzupełniania kodu powierzyć narzędziu. Dzięki temu ich produktywność wzrasta.

Trevor App. Zarządzanie czasem

Jako pracownik globalnej firmy technologicznej, rozumiem, jak ważne jest efektywne zarządzanie czasem. Ze względu na charakter mojej pracy, która wiąże się z interakcją z klientami i członkami zespołu z różnych stref czasowych i kultur, kluczowe jest używanie skutecznych narzędzi do planowania.

Podczas gdy podstawowe aplikacje, takie jak na przykład Google Tasks oferują cenne funkcje, w rzeczywistości spełniają one tylko niektóre z naszych wszystkich potrzeb. Inaczej jest z moją ulubioną aplikacją – Trevor AI. Trevor to wyjątkowe narzędzie wykorzystujące sztuczną inteligencję. Dzięki zaawansowanym funkcjom upraszcza planowanie dnia, tygodnia, a nawet kilku miesięcy do przodu. Trevor wykorzystuje na pierwszy rzut oka prostą metodę „przeciągnij i upuść”, ale uwierz mi – trzeba jej spróbować, żeby przekonać się o jej wszystkich zaletach. 

Jedną z cech Trevor AI jest płynna synchronizacja z kalendarzami Google lub Outlook, dzięki czemu zawsze jestem pewien, że moje zadania pokrywają się z harmonogramem moim i moich współpracowników. Dodatkowo mam pełną kontrolę nad przypomnieniami, które dostosowuje do swoich preferencji.

Wychodząc poza podstawowe funkcje, Trevor oferuje też bardzo przydatne blokowanie czasu, które umożliwia przydzielanie konkretnych przedziałów czasowych na poszczególne taski. 

Podsumowanie 

Szybki rozwój sztucznej inteligencji udowodnił, że może być ona wartościowym wsparciem dla programistów. Pozwala nam przenieść naszą uwagę z prostych zadań na rozwiązywanie złożonych problemów, a co za tym idzie – zapewnianie lepszego wsparcia dla biznesu. Programiści nie powinni więc bać się AI. Kluczowe jest po prostu mądre i aktywne wykorzystywanie tych narzędzi.

W przyszłości bez wątpienia możemy się też spodziewać coraz to nowych i bardziej innowacyjnych rozwiązań, które pozwolą nam pracować jeszcze inteligentniej, efektywniej i oszczędzając czas.

Zdjęcie główne artykułu pochodzi z unsplash.com.