探索 AI 代码生成工具以及如何从中获益、最小化风险因素并实现高质量的软件开发成果。
译自 AI Code Generation: 6 FAQs for Developers，作者 Manish Kapur。
不可否认，AI 代码生成有望改变软件开发。研究正在关注这项技术为提高开发过程中的生产力带来的 巨大价值。随着开发人员需要编写比以往更多的代码，同时还要确保他们构建的软件质量上乘，没有错误、代码异味和安全漏洞，这项技术的使用必定会增长。
然而，它仍然是一项新技术，许多人还不清楚如何最好、最负责任地使用它。我将分解 AI 代码生成是什么，在使用任何这些工具之前你应该提出的问题，以及如何在保持高质量结果的同时 收获其好处。
AI 代码生成工具的主要好处是它们能够从疲惫不堪的开发团队中消除繁琐的工作。这些工具由 AI 和机器学习 (ML) 驱动，使用先进的 大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 根据开发人员对其所需功能的输入来创建或建议代码。它有助于简化重复性任务并减少手动编码工作。此代码不一定完美——但它确实提供了一个坚实的基础，帮助开发人员专注于项目的更关键部分。并且所有开发人员都可以使用它，无论其经验水平如何。
AI 代码生成利用 ML 算法，这些算法经过大量现有源代码的训练，通常来自开源项目。LLM 在此过程中发挥着至关重要的作用，通过理解代码中的模式和结构，使它们能够根据开发人员的规范生成新的代码段。这通过三种主要方法实现：
- 自动完成功能，开发人员启动代码编写，然后让 AI 根据从训练数据集中学到的模式完成代码。
- 自然语言输入，开发人员解释他们的意图，这会提示 AI 生成代码建议以帮助实现这些目标。
- 直接交互，开发人员使用聊天界面发出特定请求或错误修复命令。
LLM、自然语言处理 (NLP)、深度学习 (DL) 和神经网络技术的进步极大地促进了 AI 代码生成的可能性。这些系统从各种数据集（主要是开源）代码存储库中提取见解。
这意味着编程和开发社区内的协作和透明度对于促进更有效的开发至关重要。这导致了简化的编码工作流、更好的项目组件优先级以及整体代码生成的大幅提升。
随着这些技术的进步和完善，有一个重大的影响：缺陷的可能性仍然存在。无论代码是由人类编写还是由 AI 生成，实现无错误软件仍然是一个具有挑战性的目标。开发人员必须遵守最佳实践，进行彻底的代码审查，以帮助确保最高的代码质量。
有了这些功能，开发人员可以轻松使用各种 AI 编码工具——而且市场还在不断增长。GitHub Copilot、ChatGPT 和 GPT 模型，Amazon CodeWhisperer、TabNine……任何不使用这些工具（当它们有意义时）的开发人员都忽视了做得更好、更高效的工作的机会。
随着众多选项的出现，开发人员必须选择合适的工具来最大化 AI 的积极影响。在采用之前需要考虑以下几个因素：
- 此工具支持哪些编程语言？
- 它如何与你的 IDE 集成？
- 你需要哪些特定功能，哪些工具具有这些功能？
- 该工具建议代码补全或生成代码片段的准确度如何？
- 它的成本是多少？你多久可以使用它？
- 安全性和隐私呢？你看到哪些潜在的风险因素？
AI 实施的基石在于责任。公司不能为了效率而牺牲质量。同样，至关重要的是，对 AI 生成的代码进行审查并辅以彻底的测试、分析和审查。开发人员和 DevOps 能够越早进行彻底的流程，就越好。
人工智能代码生成具有诸多优势，这也是它在软件开发中日益普及的原因之一。92% 的开发者已经利用这些工具。这说明了很多问题，尤其是随着企业越来越依赖软件并要求更多、更快的软件。
根据 Stack Overflow 研究，开发者报告称在使用人工智能辅助工具时，生产力提高了 33%，这让他们能够专注于项目中更优先的事项。但速度并不是唯一的好处。人工智能助手完全有能力在以下几个方面帮助开发者：
- 人工智能在即时编码支持中发挥着至关重要的作用。开发者可以在实时访问建议并生成代码片段，因为他们了解编码的复杂性。
- 这些工具极大地提高了生产力，自动化了可能不需要完全人工关注的重复性和繁琐的任务。
- 人工智能推动了软件开发的民主化，让经验较少的人员也能帮助创建复杂的应用程序。因此，这在开发者比以往任何时候都更有价值的情况下扩大了人才库。
与所有事物一样，人工智能也有缺点。开发者必须明白，这些工具不是灵丹妙药，人员始终是软件构建过程中的宝贵部分。研究记录了负责任使用 的重要性。因此，随着开发者继续利用这项技术，他们应该牢记哪些关键考虑因素？
- 代码质量和可靠性至关重要。不要相信人工智能产生的所有内容。虽然它通常是可靠的，但此技术仍然能够产生有缺陷的、不安全的代码，并且始终需要人工审查。一项大学研究发现，在使用 GitHub Copilot 测试的 164 个问题中，近 30% 得到正确解决，大约一半部分正确，20% 不正确。这些数字很重要。
- 可维护性需要关注。人工智能可能会产生比必要更复杂的代码，以满足开发者的请求。过度设计可能会导致不必要的抽象、过多的代码层或过于复杂的逻辑，当重复使用时会崩溃。这会减慢未来的维护速度，并给开发者协作增加一层难度。
- 技术债仍然是各行业公司面临的一个重大问题。虽然人工智能可以帮助生成企业要求的大量代码，但这并不意味着它在质量、效率或可维护性方面是最佳的。纠正不良代码会消耗人工智能旨在让开发者摆脱的时间，可能导致难以理解、更改或扩展的代码。
- 失去控制是某些开发者担心的问题，他们担心过度依赖人工智能。这项技术并不能替代人类判断或批判性思维。
人工智能代码生成技术不会消失，但正确使用它们需要谨慎。对这些工具持谨慎乐观的态度，同时明白战略方法势在必行。
从小处着手并通过经验学习的公司有能力了解这项技术在何处效果最佳，以及在何处人际接触仍然至关重要。过快地投入或立即投入太多时间和资源到这些工具中可能会产生目前还不存在的问题。
教育也必不可少。每个技能水平的开发者都可以使用这项技术来提高他们的产出和绩效，但对于初级开发者和具有数十年经验的开发者来说，用例看起来不同。教你的员工什么最适合你。
最后，公司不能降低代码质量的优先级。人工智能生成的代码本质上并不完美。静态分析、测试和验证过程始终是确保干净代码 所必需的，这种代码易于理解、可移植，并且能够通过结构和一致性进行更改，但仍然可维护、可靠且安全，以满足性能需求。这就是SonarQube、SonarLint和SonarCloud等工具可以作为 AI 代码生成安全网的原因。这些质量分析工具与流行的编码环境和 CI/CD 管道无缝集成，提供对代码（无论是否由 AI 生成）的质量、安全性和可维护性的深入见解。
AI 是开发人员的宝贵工具，对于寻求创建高质量软件的企业来说，也是不容错过的机会。但只有通过确保周到和谨慎，公司才能充分利用这些工具，并让其开发团队发挥出色表现。