Топ-5 инструментов c AI для начинающих (или не очень) разработчиков

В последние несколько лет на рынке появилось множество продуктов, которые так или иначе используют технологии искусственного интеллекта. ИИ сейчас практически везде — начиная от простых приложений для спорта или знакомств, и заканчивая такими серьезными сферами, как медицина. Сфера IT не стала исключением. Разработчики используют искусственный интеллект для множества разных задач — написание кода, рефакторинг, чтение документации. ИИ может также помочь начинающим разработчикам быстрее справляться с задачами и обучаться.

Когда в 2022 году ChatGPT только появился, встал серьезный вопрос. Заменит ли однажды искусственный интеллект человека? Может ли произойти такое, что ИИ будет способен выполнять задачи, забрав рабочие места? История искусственного интеллекта, безусловно, началась гораздо раньше. Еще в 1950-х годах были попытки наделить машину «мозгом», хоть на немного близким к человеческому. Однако популярным в «не айтишных» кругах ИИ стал относительно недавно. Первые версии ChatGPT вызвали ажиотаж как в России, так и во всем мире.

Однозначного ответа на вопрос «заменит ли ИИ человека» нет до сих пор. Ясно лишь одно — человек, умеющий правильно использовать искусственный интеллект, рано или поздно сместит того, кто ИИ пользоваться не умеет.

1. Github Copilot

Одним из самых популярных AI-инструментов среди разработчиков является Github Copilot. По информации от github, Copilot используют 50,000+ компаний по всему миру. Это своего рода ассистент, который может анализировать код, искать ошибки и даже писать программы с нуля. Он разработан компанией Github в тандеме с OpenAI и работает на основе модели Codex.

Итак, чем же может быть полезен Github Copilot? Разберем по пунктам:

1. Написание кода с нуля
   Довольно очевидная функция и основное предназначение инструмента. Благодаря Copilot можно автоматически создавать классы и функции. Это позволяет не тратить время на рутинную работу, а лишь проверять тот код, который сгенерировал AI. Но стоит заметить, что это будет полезно лишь опытным разработчикам. Новичкам в программировании может не хватить знаний, чтобы понять написанный искусственным интеллектом код. С Copliot стоит быть аккуратным, по информации от github, пользователи принимают в среднем 26% от всех предложений ИИ. Из этого следует, что не всегда сервис предлагает самые лучшие варианты и не способен тестировать сам себя.

2. Автозаполнение кода
   Полезная фишка, которая также позволяет сэкономить время. Начинающим Copilot поможет избежать случайных или неочевидных ошибок. С помощью инструмента можно также получать подсказки по коду или дополнительные пояснения. Важным дополнением является то, что Copilot может понимать контекст и писать код в том же стиле, в котором до этого писал человек-разработчик.

3. Редактирование уже существующего кода
   Наверное, это самая полезная особенность для начинающих разработчиков. С помощью copilot можно улучшать читаемость своего кода, исправлять ошибки и в процессе обучаться писать программы правильно.

Github Copilot доступен в Visual Studio Code, Visual Studio, Vim, Neovim, IDE от JetBrains и Azure Data Studio. Для тренировки ИИ использовались все языки программирования, которые только можно найти в публичных репозиториях. Чем популярнее язык, тем лучше будет справляться Copilot.

Подписка на Copilot обойдется в 10$ в месяц или 100$ за год по годовой подписке (с российской карты оплата не пройдет). Для студентов, преподавателей и разработчиков популярных open-source продуктов Github Copilot предоставляется бесплатно.

2. Mintlify Writer

Инструмент предназначен для написания документации. С помощью Mintlify можно сэкономить время и сгенерировать документацию к коду автоматически. Программа поддерживает большинство популярных языков программирования, а плагин можно найти для таких IDE, как VS Code и IntelliJ

Mintlify работает предельно просто — необходимо лишь выбрать код, к которому нужна документация, и ИИ напишет структурированный и понятный текст. И главное — инструмент является бесплатным.

3. ChatGPT и другие текстовые модели

Самый очевидный и неочевидный вариант одновременно. ChatGPT, как и Copilot, способен писать простой код, рефакторить и искать ошибки. Однако, он часто путается и «галлюцинирует», предлагая нерабочие варианты. Использовать его для написания сложных систем и объемных кусков кода — плохая идея. Однако, ему все же можно найти применение при разработке.

1. Чтение документации
   Далеко не вся документация переведена с английского языка, как и далеко не каждый разработчик, особенно начинающий, умеет читать технические тексты на неродном языке. С помощью ChatGPT можно переводить документацию на русский, просить ИИ составить краткую сводку по тексту, находить нужную информацию, не тратя время на поиски.

2. Упрощение сложных концепций и алгоритмов
   Благодаря ChatGPT можно не только изучать документацию, но и упрощать сложные определения. Здесь ИИ выступает в роли никогда не устающего учителя, которому можно бесконечно задавать вопросы.

3. Объяснение комментариев тимлида
   Вещь, с которой автор статьи столкнулся на собственном опыте. Не всегда в команде, особенно маленькой, правильно настроена коммуникация. Первый опыт в коммерческой разработке в качестве стажера или junior-разработчика может стать серьезным испытанием. ChatGPT с легкостью сможет объяснить комментарии к коду от более опытных разработчиков и преобразовать «Тут все плохо, переделывай» в более структурированную и четкую обратную связь.

Использовать ChatGPT в России напрямую (без использования VPN и иностранной банковской карты) пока тоже нельзя. Но с этим могут помочь агрегаторы нейросетей, например Bothub.

4. Adrenaline AI

Инструмент, который позволит быстрее влиться в работу в новой команде. Может быть полезен как и опытным разработчикам, так и джунам, которые еще не успели понять, как устроены проекты в больших компаниях.

Adrenaline AI может анализировать как и небольшие куски кода, так и целые репозитории. Для приватных репозиториев необходимо залогиниться через свой аккаунт Github, и тогда сервис автоматически подтянет все проекты, к которым имеется доступ. Для публичных репо нужно предоставить лишь ссылку, и тогда Adrenaline сможет рассказать, что реализовано в коде и объяснит, как устроен проект.

Информацию о репозиториях весом до 5MB можно получить бесплатно, но для более масштабных проектов понадобится подписка. Цена варьируется от 20$ до 50$, в зависимости от задач и требований конкретного пользователя.

5. Uizard

Инструмент зачастую используют дизайнеры, но программисту тоже можно найти для него применение. Uizard способен генерировать дизайн для сайтов и приложений на основе промпта. Готовые экраны можно экспортировать, а с PRO-подпиской будет доступен код на React.

1. Создание портфолио
   Многие начинающие разработчики сталкиваются с проблемой отсутствия хорошего портфолио при поиске первой работы. С помощью Uizard можно создавать дизайн для тестовых проектов, а затем реализовывать их и класть в портфолио. Больше не нужно будет искать макеты в открытом доступе или пытаться дизайнить их самостоятельно.

2. Прототипирование и тестирование идей
   Хорошего дизайнера Uizard, конечно, не заменит. Однако с помощью такого инструмента можно быстро создавать макеты и тестировать их, без необходимости тратить время на разработку дизайна. Это отличный вариант для программистов, которым хочется начать разработку своего стартапа, однако нет времени и ресурсов на поиск команды.

Uizard можно использовать бесплатно. Но после генерации первых двух проектов придется выбрать один из тарифов — Pro за 12$ в месяц или Business для больших организаций за 49$.

Заключение

Инструментов-помощников на основе ИИ — сотни, если не тысячи. Платных и бесплатных, полезных и не очень. Искусственный интеллект может ускорить разработку и облегчить программистам жизнь, но в то же время не у всех получается найти баланс в его использовании.

Важно помнить, что ИИ — это лишь один из инструментов. Если научиться эффективно использовать искусственный интеллект, сохраняя при этом контроль над процессом разработки, то можно значительно улучшить производительность и качество как работы, так и обучения. Слепое доверие к нейросетям может привести не только к ошибкам в коде, но и к неоптимальным решениям.

В любом случае, в будущем разработка будет тесно связано с искусственным интеллектом, хотим мы того или нет. Уже сейчас ИИ меняет стандарты в индустрии, поэтому для того, чтобы оставаться конкурентноспособным, необходимо адаптироваться к изменениям.

А какие нейросети вы используете в работе?