Нейросеть генерация кода. Нейросеть для правки кода

Разобрали достоинства и недостатки каждой с точки зрения разработчика.

Начнем с грустного: нейросети для генерации кода пока не могут заменить программистов. Да, они умеют генерировать фрагменты кода, но для этого им требуются точные инструкции. Кроме того, нейросети пока не способны делать отладку, проверку и оптимизацию готового кода.

Также ни одна нейросеть для генерации кода не поймет требования к проекту или архитектурные решения, а также не сможет адаптироваться к изменяющимся требованиям. Вот почему заменить полноценного программиста или многопрофильного разработчика искусственные нейронные сети (ИНС) не в состоянии. Зато нейросеть может сэкономить время и оптимизировать рутинные операции кодеров.

Есть полностью специализированные ИНС для работы с кодом (CodeMorph, например), а есть универсальные языковые модели (например, GPT-3.5), которые известны нам по возможности генерировать текст. Но такие модели в состоянии выполнять и работу с кодом: исправлять ошибки в синтаксисе, генерировать простые функции, следить за формальными правилами построения того или иного кода.

Но нейросети не понимают код так, как это делает программист. Например, они не способны понять логику, ведь генерация нового кода происходит на основе условных шаблонов, которые были усвоены искусственной нейронной сетью на этапе её обучения.

Что может нейросеть

Генерировать фрагменты кода на основе конкретных подсказок (промтов)
Давать рекомендации по завершению или улучшению уже написанного кода.
Помогать с использованием функций.
Убирать формальные синтаксические ошибки.
Приводить примеры элементарных структур во всех популярных языках. Это может помочь, например, тем, кто только начинает изучать тот или иной язык

Как писать промт для генерации кода

Давайте рассмотрим пошаговый алгоритм обращения к нейросети на примере генерации функций. Так будет наиболее наглядно и просто понять смысл и других промтов.

Упомяните нужную вам функцию. Чётко и максимально кратко. Например, так: напиши функцию Python, которая принимает на вход список чисел и возвращает их сумму.
Условная языковая модель GPT-3.5 сразу выводит нужную вам функцию в необходимом языке программирования:

def sum_numbers(number_list):
return sum(number_list)

Затем можно скопировать этот код. Или запустить его в среде Python, например.

С простыми задачами нейросети справляются на 4 и 5. С более сложными уже выдают ошибки или вообще некорректный ответ.

Совет: качество вывода в значительной степени зависит от данных на входе. Чем они конкретнее и точнее, тем выше вероятность корректного ответа нейросети.

Примеры задач программистов, которые решит нейросеть

Несколько самых простых примеров — покажем ниже.

Вывод какой-либо текстовой информации через функцию Print в Python:

print("Hello, world!")

Функция, которая складывает два числа в JS:

function add(a, b) {
return a + b;
}

Исправление ошибки в программе на C++:

#include <iostream>

int main() {
// Данный код приведет к ошибке компиляции, так как переменная a не инициализирована.
int a = 1 + 2;

std::cout << a << std::endl;

return 0;
}

Добавить случайную функцию (isPrime) для Python:

# Эта программа печатает первые 100 простых чисел.

def is_prime(n):
# Простое число - это натуральное число, большее 1, которое не является произведением двух меньших натуральных чисел.

if n < 2:
return False

for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False

вернуть True

def main():
for i in range(1, 101):
if is_prime(i):
print(i, end=" ")

print()

main()

А теперь – наш топ нейросетей, которые помогут вам генерировать и править свой (или чужой) код.

1. Code Interpreter от ChatGPT

Сайт: https://chat.openai.com/

Code Interpreter от ChatGPT – встроенная в языковую модель функция, которая используется для генерации и редактирования кода. В её основе лежит ChatGPT, который был обучен на огромном массиве данных, включая примеры кода.

Code Interpreter понимает самые распространённые языки (Python, JavaScript и C++).

Плюсы:

Быстрее и проще генерировать код. В новой версии делать это можно прямо в графическом интерфейсе чат-бота.
Есть функция загрузки файлов (не только текст).
Хорошие аналитические способности. Может не только подчёркивать ошибки, но и анализировать код.
Автоматически исправляет ошибки в коде, если промт сформирован удачно.
Проще изучать новые языки программирования.

Минусы:

Не понимает сложные архитектуры.
Нужна отладка и проверка сформированного кода.
Не может оптимизировать код для повышения производительности.
Не умеет понимать контекст или требования к проекту.
Не может адаптироваться к изменяющимся требованиям или ограничениям проекта.

2. Stable Code

Сайт: https://stability.ai/blog/stablecode-llm-generative-ai-coding

Нейронная сеть от создателей Stable Diffusion способна генерировать и редактировать код по текстовым промтам. StableCode пока еще в разработке.

В отличие от других нейросетей, в основе этой лежит модель, которая умеет анализировать и, главное, выводить очень длинные фрагменты кода.

StableCode может генерировать код на Python, Java и C++ и других популярных языках.

Плюсы:

Три варианта нейросети для разных сценариев использования (разные лимиты по максимальному количеству токенов).
В рамках одной генерации или одного исправления может работать сразу с несколькими файлами.
Постоянно обновляется и совершенствуется. Это означает, что в будущем он будет становиться все более мощным, точным, полезным.

Минусы:

Предусматривает 3 миллиарда параметров — гораздо меньше, чем у той же ChatGPT.
Поддерживает всего лишь пять языков программирования и язык разметки markdown.
Может допускать серьезные ошибки при генерации кода.
Не всегда способен понять контекст генерируемого кода. Особенно это критично, когда генерируемые блоки кода являются частью более крупных структур.

3. Llama – аналогичный инструмент от Meta*

Сайт: https://ai.meta.com/llama/

Помощник программиста от Meta* (*запрещена на территории РФ и признана экстремистской). Может генерировать и исправлять код на основе подсказок на естественном языке. Работает на основе LLM. В отличие от других нейросетей, Llama понимает промты только на английском языке.

Разработчик называет нейросеть инновационной, но на практике она очень часто выдаёт бред. И это несмотря на огромное количество обновлений и новых версий. Ошибки, кстати, касаются не только кода, но и текста.

Заявлен набор стандартных для такой нейросети функций:

Генерация кода. Может создать фрагмент кода с использованием необходимой функции или написать простейшую программу, например, калькулятор.
Проверка ошибок. Может подсветить синтаксис и найти формальные ошибки.
Документирование. Может объяснить любую строчку кода или блок кода глобально.
Завершение кода. Code Llama может дописать код или функцию, если ввести ее часть и описать в текстовом запросе, каким должен быть результат.
Понимает сигнатуры функций, структуры данных, циклы и многое другое.

Плюсы:

Освобождает от утомительной работы.
Находит недочеты.
Поддерживает более редкие языки.
Бесплатная даже для коммерческого использования.

Минусы:

Не может делать отладку кода.
Творческий подход, навыки problem-solving, критическое мышление — всего этого очень не хватает.
Есть искусственные ограничения. Например, нейросеть не напишет скрипт, чтобы хакнуть что-то (для этого анализируется первоначальный промт на естественном языке).
Пока не может генерировать по настоящему оригинальный код (ИНС обучена на шаблонах, как и все остальные нейросети).
Бесполезна при создании пользовательских интерфейсов и графических оболочек программ.
Не может управлять проектами или определять приоритеты конкретных задач. Как и не может заменить менеджера проекта или другие руководящие роли в команде, например. Не может нейросеть и общаться как настоящий разработчик: она не объяснит своё решение, не даст фидбэк, не подскажет как и через что можно решить глобальную проблему в проекте.

4. GitHub Copilot

Сайт: https://github.com/features/copilot

GitHub Copilot — помощник на базе искусственного интеллекта, который помогает программировать быстрее и качественнее. Умеет дописывать код, генерировать функции, работать с методами на основе исходных условий. Работает на основе языковой модели Codex от OpenAI, которая обучалась на огромном массиве данных кода с GitHub.

Вот несколько сценариев использования нейросети:

Дописывание кода. Допустим, вы начнете набирать вызов функции, а нейросеть выведет остальную часть вызова (с учетом аргументов).
Генерация функций. Не знаете, как реализовать ту или иную функцию? GitHub Copilot проанализирует контекст исходного кода и добавит нужную функцию.
Исправление ошибок. В код незаметно закралась синтаксическая ошибка? Вы увидите ее сразу же.
Рефакторинг кода. Нужно сделать код более читабельным? GitHub Copilot покажет способы упростить его, например, разбить на более мелкие функции.

Плюсы:

Может использоваться с различными интегрированными средами разработки (IDE). GitHub Copilot совместим с Visual Studio, Visual Studio Code и JetBrains IntelliJ IDEA.
Нейросеть позволяет увеличить скорость написания нового кода, по сравнению с тем, если бы вы писали его с нуля.
Сокращает время разработки. Поскольку GitHub Copilot генерирует код сам, вы можете заняться тестами, отладкой или решением других задач.
Повышение качества кода. GitHub Copilot использует алгоритмы машинного обучения, ИИ и другие возможности для генерации кода. Весь смысл в том, что нейросеть найдет решение, которое не пришло бы вам в голову в первую очередь. Это, в свою очередь, может привести к созданию более качественного, красивого и эффективного кода. Но далеко не всегда.

Минусы:

Отвлекает от настоящего программирования.
Риск развития вредных привычек в написании кода.
Стоит дорого — $10 в месяц (980 рублей), раньше функция была бесплатной.
Одна-две ошибки точно будут в итоговом результате, даже если код работает исправно.
Прерывание потока. Нужно просматривать рекомендации по каждой строке, а это приводит к прерыванию потока во время работы над проектами.
Медленная компиляция.
Проблемы с лицензированием.

5. TacoTranslate

Сайт: https://tacotranslate.com/ru

Локализация — важнейший аспект любого продукта. Всегда она отнимает много сил: это трудоемкий, сложный, утомительный процесс. И особенно — при работе с REACT-приложениями. Нейросетевой сервис TacoTranslate разработан специально для фреймворка REACT.

Нейросеть заявлена как «революционное решение, которое полностью меняет процесс локализации, автоматизируя сбор и перевод всех строк прямо в коде REACT-приложения».

Плюсы:

Автоматизирует процесс локализации, экономя время и силы программиста..
Автоматически собирает все строки в REACT-приложении, избавляя от необходимости утомительного ручного сбора.
Использует память — для хранения ранее переведенных строк, сохранения нужной последовательности. Как следствие — увеличивается точность перевода и его скорость.
Легко интегрируется в любой рабочий процесс.
Поддерживает кучу языков уже из коробки, что упрощает локализацию.

Минусы:

Ограниченная кастомизация. Нейросеть опирается на заранее созданные памяти переводов, которые могут не подходить для уникального, индивидуального контента.
Точность зависит от качества и релевантности обучающих данных, используемых для создания памяти переводов.
Нет поддержки медиаконтента (изображения, анимации, видео).

6. Tabnine

Сайт: https://www.tabnine.com/

Tabnine — платформа с нейросетью для генерации кода. Анализ кода, оптимизация и улучшение с учетом не просто одного блока кода, но и с возможностью указания контекста проекта.

Легко интегрируется в Visual Studio, IntelliJ и Eclipse, поддерживает множество языков программирования (от Python и Java, до и языков группы C).

Плюсы:

Легко устанавливается и настраивается.
Помогает писать код быстрее, так как адекватно заканчивает уже набранные условия. Особенно с JavaScript.
Доступен для всех основных IDE и редакторов. Есть поддержка VS Code и PyCharm.
Бесплатная версия имеет все основные функции.

Минусы:

Создает высокую нагрузку на компьютер. Снижает производительность IDE, если на машине мало системной памяти.

7. Backengine

Сайт: https://www.backengine.dev/

Backengine — платформа для работы с API на основе ИИ. Позволяет создавать, тестировать и развертывать API без необходимости написания кода и создания сложной инфраструктуры. Выберите источники данных, которые вы хотите использовать, и Backengine автоматически генерирует эндпоинты (конечные точки).

Также в Backengine предусмотрена встроенная среда тестирования, которая позволяет проводить отдалку и исправление кода до полного развертывания API. Инструменты мониторинга помогут отследить производительность приложения.

Backengine лучше использовать в качестве отправной точки, а не для полной замены программиста.

Преимущество Backengine в том, что можно быстро развернуть API в облаке. Сделать это можно как на общедоступной платформе (например, на мощностях AWS или Azure), либо на своей собственной. Используя Backengine, вы можете сосредоточиться на создании бизнес-логики API, а инфраструктуру и развертывание оставить нейросети.

Плюсы:

Позволяет развернуть полноценный API без единой строчки кода.
Простой интерфейс с поддержкой drag-and-drop (при помощи «перетаскивания» отдельных элементов).
Визуальный конструктор позволит подключить любые источники данных, создавать эндпоинты точки API и многое другое.
Шаблоны и компоненты предлагаются автоматически, в зависимости от типа создаваемого API.
Не требует обслуживания. Автоматические обновления выполняются в фоновом режиме. Не нужно развертывание или управление сервером.

Минусы:

Замкнутость. API, построенные на Backengine, могут быть размещены только на его платформе. При смене провайдера придется перестраивать API с нуля.
Ограниченная настройка. Какая-то бизнес-логика или дополнительная функциональность — это невозможно для Backengine. Полностью написанные вручную API в этом плане выигрывают.
Гибкость функций - возможности платформы предопределены компанией Backengine. Для реализации нестандартных функций могут потребоваться альтернативные решения.
Стоимость - Несмотря на возможность создания полнофункциональных API, при больших производственных нагрузках может потребоваться больше затрат по сравнению с вариантами самостоятельного хостинга.

Ну и те, кто не сталкивались с созданием и развертыванием API, потребуются часы практики, чтобы освоиться с визуальным редактором и другими инструментами Backengine.

8. CodeMorph

Сайт: https://codemorph.app/

CodeMorph — переводчик кода на базе нейросетей. Его главная задача — преобразование кода между различными языками программирования. Максимально прост: достаточно ввести код и выбрать нужный язык. CodeMorph точно преобразует синтаксис исходного кода в требуемый, сохранив его функциональность (а также логику).

Переводчик поддерживает 10 языков:

Python.
JavaScript.
Java.
C++.
C#.
PHP.
Ruby.
Swift.
Go.
Rust.

Плюсы:

Экономия времени. Автоматическое преобразование кода происходит, естественно, гораздо быстрее, чем ручное переписывание и перенос между языками.
Перевод кода направлен и на сохранение функциональности, а не только на формальную синтаксическую транслитерацию.

Минусы:

Точность зависит от сложности кода. Скажем прямо: всё далеко не идеально. Простой код может преобразовываться на 5+, но в сложной логике неизбежны ошибки.
Непонимание области и контекста. Ограниченность, связанная с непониманием назначения программы, бизнес-правил и других составляющих, неизбежно приводит к некорректным результатам
Необходимость тестирования. Переведенный код все равно нужно будет тестировать вручную, чтобы проверить, как сохранилась его функциональность.
Может привести к появлению новых ошибок. Несмотря на стремление сохранить логику, процесс преобразования как таковой создает возможность для появления новых ошибок.

9. CodeWhisperer

Сайт: https://aws.amazon.com/ru/codewhisperer/

Amazon CodeWhisperer — крутой помощник для всех программистов. Работает на основе нейросети, которая была обучена на огромном наборе данных. Все это позволяет алгоритму генерировать точные и релевантные вашему запросу фрагменты кода.

Также, по мере написания кода, нейросеть автоматически генерирует рекомендации на основе имеющегося исходника и комментариев. Интересно, что такие комментарии могут быть разного объема, от комментария в одну строку до полностью сформированных функций.

CodeWhisperer может быть использован для повышения производительности, улучшения качества кода или обучающих целей.

Плюсы:

Поддержка популярных интегрированных сред разработки (IDE): JetBrains (IntelliJ, PyCharm и WebStorm), Visual Studio Code, AWS Cloud9 и консоль AWS Lambda.
Лучше всего работает с облачными сервисами AWS. Лучшие результаты будут с Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), AWS Lambda и Amazon Simple Storage Service (S3).
Продуманная защита и безопасность.

Минусы:

Воспользоваться сервисом можно только через лист ожидания.
Ограниченное количество языков.

10. SuperAPI

Сайт: https://trysuperapi.com/

SuperAPI — ИИ-платформа, позволяющая создавать веб-сервисы и API на основе текстовых промтов. На сентябрь 2023 года все еще находится в разработке. В основе нейросети лежат модели ChatGPT и Google PaLM, между которыми можно переключаться.

Настройка эндпоинтов, входы, выходы, логика — все это умеет делать SuperAPI. Графический интерфейс весьма продуман. В целом нейросеть обеспечивает более интуитивный и гибкий способ разработки API для тех, кто никогда не сталкивался с написанием кода.

Дополнительные возможности:

Batch-обработка запросов.
Хранение ваших личных промтов без публичного доступа.
Совместная разработка в realtime-режиме.

Плюсы:

Широкий инструментарий для тестов, автоматизации, сокращения ошибок.
Хорошая база данных, есть служба поддержки.
Масштабируемая архитектура. Все создаваемые API имеют бэкенды, позволяющие обрабатывать больший объем трафика впоследствии (важно уже после развертывания).
Функции совместной работы. Встроенные средства редактирования, инструменты контроля версий.

Минусы:

Меньше контроля и настроек по сравнению с написанными полностью вручную API.
Расходы на разработку и поддержку решения — несмотря на бонусы в виде быстрой скорости разработки, решение от SuperAPI может оказаться более затратным в долгосрочной перспективе.
Требуется тестирование — созданные нейросетью API всегда нуждаются в ручном тестировании.
Привязанность к поставщику — любой сгенерированный программный интерфейс приложения будет привязан к SuperAPI. Перенести его будет очень сложно.

11. Cody от Sourcegraph

Сайт: https://about.sourcegraph.com/cody

Cody — ассистент, который отвечает на ваши промты фрагментами нужного вам кода. Быстро и функционально. Удобная навигация с помощью интеллектуального анализа — дополнительное преимущество. В отличие от многих других нейросетей, Cody имеет полностью открытый исходный код. Вы можете публиковать, проверять, улучшать исходную модель, добавляя собственные изменения.

Cody использует Sourcegraph — бесплатную технологию с открытым исходным кодом, позволяющую осуществлять поиск по всей кодовой базе максимально быстро, с минимальными задержками и с высокой производственностью. Сама платформа с нейросетью — платные.

Тестируя Cody мы сразу заметили более глубокие, подробные и контекстные ответы. Нейросеть может отвечать на вопросы, осуществлять поиск по кодовым базам, предлагать примеры и решения, объяснять ошибки, обобщать документацию и многое другое. Но важное ограничение подкрадывается незаметно: Cody не пишет и не выполняет код самостоятельно — только дает подсказки и ищет релевантные фрагменты.

Плюсы:

Экономит время. Может значительно сэкономить временные ресурсы разработчика, решая рутинные и повторяющиеся задачи.
Помогает выявить потенциальные проблемы в коде и предлагает улучшения.
Обнаруживает ошибки. Время на отладку сокращается.
Интеграция с популярными редакторами кода.

Минусы:

Ограниченная поддержка языков. Cody может не работать с языком, который нужен вам. Но самые популярные нейросеть поддерживает.
Весь сервис платный.

12. Chariot

Сайт: https://chariotai.com/

Chariot позволяет добавлять возможности понимания естественного языка (на базе моделей GPT 3.5, GPT-4) в собственные программы. Другими словами, интегрировать эти модели в любые создаваемые веб- и десктоп-приложения.

Chariot — это одновременно API и веб-интерфейс. Создание контента, ответы на вопросы, обобщение, перевод — это самые частые сценарии обращения к языковым моделям. Работать с кодом платформа также умеет и делает это весьма удачно.

Таким образом, Chariot позволяет создавать полноценные разговорные интерфейсы (например, в виде тех же чат-ботов) на основе нейросетей.

Для чего используется Chariot:

Создание вспомогательных средств — для написания текстов, инструментов редактирования и ассистентов, помогающих в создании контента.
Создание разговорных агентов, чат-ботов и виртуальных ассистентов для обслуживания клиентов.
Разработка образовательных и обучающих приложений, отвечающих на вопросы.
Добавление в существующее ПО возможностей общаться и переводить текст. обеспечение таких возможностей ИИ, как обобщение и перевод.
Прототипирование и тестирование интеграций глубинных нейронных сетей (или нейросетей глубокого обучения).

Плюсы:

Быстрая интеграция языковых моделей в любое приложение.
Упрощенная работа с нейросетями глубокого обучения. Даже если вы не разбираетесь в машинном обучении, API Chariot позволит интегрировать мощную NLP-модель в собственное приложение.
Возможность масштабирования приложения, если в нем используется языковая модель.
Поддержка GPT-3.5 и GPT-4.
Оптимизация при проведении экспериментов. Можно быстро создавать прототипы и тестировать те или иные функции ИИ.

А еще Chariot имеет API для вставки текста, файлов и URL-адресов, а также для потоковой передачи внутри приложения.

Минусы:

Chariot может не подойти PLN-разработчикам (Probabilistic Logic Network — вероятностная логическая сеть).
Тяжелый сервис в плане нагрузок — при реализации больших проектов загрузка может занять много времени..
Нужны регулярные обновления.

13. CodeT5 и CodeT5+

Сайт: https://github.com/salesforce/CodeT5

Большая языковая модель CodeT5 может генерировать код, искать в нем нужные значения, исправлять ошибки, отвечать на вопросы по программированию, обобщать документацию, помогать в написании кода на естественном языке.

CodeT5+ имеет три основных сферы применения:

Генерация кода на основе текстового описания.
Дописывание кода.
Резюме кода (генерация краткого описания функции на естественном языке).

На практике модели CodeT5 и CodeT5+ используют для создания ассистентов, которые умеют решать рутинные задачи, советовать и генерировать примеры кода.

Разработчики могут интегрировать CodeT5/T5+ в свои IDE, CLI и другие инструменты, чтобы получать рекомендации в процессе работы над кодом. Или, например, добавить большую языковую модель

Плюсы:

Интеграция в редактор или IDE через API — для интеллектуального автозаполнения.
Генерация шаблонного кода из текстовых промтов.
Обобщение блоков кода — для быстрого понимания функциональности.
Может использоваться для завершения фрагментов кода.
Огромная база данных для обучения.
Поддержка всех основных языков программирования.
Локальная установка для сохранения конфиденциальности.
Может использоваться для исправления ошибок в коде.
Может использоваться для создания документации к коду.
Может использоваться для перевода кода с одного языка программирования на другой.
Обнаружение ошибок или уязвимостей и предложение исправлений для повышения качества кода.

Минусы:

Может генерировать бред.
Может генерировать неэффективный нечитабельный код.
Может содержать конфиденциальную информацию, например, личные адреса и идентификационные номера, что, в свою очередь, может привести к созданию уязвимого кода, негативно влияющего на работу программного обеспечения.

14. AirOps

Сайт: https://www.airops.com/

AirOps — платформа в основе которой лежит нейросеть для генерации кода. При помощи AirOps можно создавать различные процессы, чат-боты и другие инструменты на основе LLM (больших языковых моделей). Так можно комбинировать текстовые промты с данными, кодом, внешними API. Есть инструменты тестирования, управления версиями и другие привычные для программиста вещи.

Собственное решение можно развернуть любым удобным способом, например, через rest API, SDK, функцию Snowflake.

Плюсы:

Поддержка разных типов данных, включая код.
Возможность развернуть собственное решение за 10 минут.
Продуманные шаблоны — для более быстрого построения, оптимизации, экспериментов сразу с несколькими LLM.
Полностью управляемые хранилища памяти.

Минусы:

Ограничивается инструментарием и процессами, работающими на базе LLM.
Не поддерживает другие ИИ-решения.

15. Fig

Сайт: https://fig.io/user-manual/ai

Fig — платформа с нейросетью, которая была обучена на большом массиве образцов кода. В отличие от других нейросетей, эта весьма качественно анализирует взаимосвязи между различными частями кода, изучает их контекст, и главное — генерирует семантически и синтаксически корректный код. Есть поддержка всех популярных языков.

Вот три сценария использования платформы:

Для создания скелета новой программы. Сэкономит время и силы программиста (как минимум помогает исключить ошибки с синтаксисом).
Для генерации кода под конкретную задачу. Например — сгенерировать скрипт для сортировки списка чисел.
Для анализа существующего кода и внесения предложений по его улучшению. Это может помочь программисту улучшить качество кода, сделать его более читаемым и удобным для сопровождения.

Плюсы:

Имеет обратную совместимость и интегрируется с различными терминальными средами.
Основан на языковой модели Codex от OpenAI.
Способен выполнять задачи на основе конкретных пользовательских данных. Например — поиск всех файлов С++ в нужной папке или отмена последней фиксации в Git.
Имеет умное автозаполнение. А в тарифном плане Pro автозаполнение также работает и в сессиях SSH и в Docker.

Минусы:

Цена. Несмотря на наличие бесплатной версии, для доступа к полному набору функций требуется подписка Pro (5 долларов ежемесячно, за одного пользователя).
Обучение. Обязательно потребуется. Ведь как и многие другие мощные инструменты, Fig нельзя просто установить и сразу начать пользоваться со 100% отдачей. На ознакомление с основными возможностями уйдет пару дней, как минимум.

16. Jam

Сайт: https://jam.dev/jamgpt/

Jam — помощник для отладки кода с нейросетью под капотом. Обеспечивает автоматизированный анализ исходного кода с учетом особенностей выбранного языка.

Вот что умеет Jam:

Делает предложения по исправлению кода на основе исходной инфраструктуры.
Оптимизирует процесс отладки.
Предоставляет адаптивные и персонализированные рекомендации.
Умеет интегрироваться с популярными IDE и отладчиками.

Плюсы:

Простая настройка. Упрощает создание проектов с нуля.
Создание групп на основе шаблонов.
Работа с правами. Права наследуются или устанавливаются на уровне группы ее владельцами.
Поддерживает множество языков программирования (Python, Go, Typescript и другие).
Защита от ошибок при неправильном вводе команды.
Есть возможность интегрироваться в привычные рабочие процессы и инструменты программиста (например, есть поддержка Visual Studio Code).
Помогает быстрее выполнять повторяющиеся задачи.
Автоматизирует написание кода, документации и комментариев
SDK с открытым исходным кодом позволяет создавать пользовательские расширения.

Минусы:

Сгенерированный код нуждается в тщательном тестировании и, чаще всего, требует доработки.
Не весь пользовательский контент автоматически адаптируется под мобильные устройства. Соответственно, его нельзя увидеть в мобильном приложении JAM.
Ограничения на множественный выбор.
Слишком много оповещений.
Аналитика вовлеченности слабая.
Негативные последствия для безопасности при непосредственном использовании сгенерированного кода.
Имеет ограниченную языковую поддержку

17. Documatic

Сайт: https://www.documatic.com /

Documatic — это такая поисковая система для вашего кода. Просто задайте вопрос к базе, а Documatic интеллектуально найдет ответ. Нейросеть поймет характер и контекст вопроса, а затем определит фрагмент кода, содержащий ответ. Вопросы можно задавать из интерфейса Documatic, через vscode или slackо.

Documatic можно использовать для поиска примеров кода, изучения новых API и отладочных задач. Он может очень просто визуализировать взаимодействие важных инфраструктур в вашей базе. Вы больше никогда не будете сомневаться, например, влияет ли та или иная функция на потребление ресурсом виртуального сервера.

Плюсы:

Автоматически генерирует документацию из комментариев к коду.
Поддерживает множество языков, от Python и Go до Java.
Документация интерактивна и доступна для поиска.
Поддерживает документацию в актуальном состоянии по мере изменения кода.
Возможность настройки шаблонов по стилю и содержанию.
Хорошо интегрируется в типичные рабочие процессы программиста.
Облегчает работу и понимание кодовых баз.

Минусы:

Может генерироваться слишком многословная или избыточная документация.
Самостоятельная версия требует настройки и сопровождения.
Еще один инструмент, который необходимо изучить и интегрировать в существующие рабочие процессы.

18. AskCodi

Сайт: https://www.askcodi.com/

AskCodi — облачная платформа для создания приложения с элементами нейросети. Предоставляет множество инструментов и функций, которые помогают на всех этапах процесса разработки: от создания идеи до развертывания. Прост в использовании.

Среди возможностей AskCodi можно выделить следующие:

Создание прототипов приложений
Управление кодом и другими активами.
Генерация кода на популярных языках программирования.
Написание модульных тестов.
Написание документации.
Объяснение кода.
Совместная работа. Предусмотрено сотрудничество с другими разработчиками.

Плюсы:

Удобная работа с unit-тестами.
Множество IDE поддерживается из коробки.
Есть бесплатный тарифный план.

Минусы:

Работает в «форм-факторе» чат-бота, а не в полноценной IDE.
Невысокое качество генерируемого кода.

19. Snyk Code

Сайт: https://snyk.io/product/snyk-code/

Snyk Code — это инструмент для статического анализа кода и проверки зависимостей. Помогает находить и устранять уязвимости в коде.

Использует сочетание нейросети, семантического анализа и машинного обучения.

Инструмент может быть интегрирован в рабочий процесс практически бесшовно, так как он поддерживает множество языков, IDE и редакторов кода уже из коробки.

Вот что анализирует нейросеть:

Формальные и скрытые проблемы в коде.
Тип вывода.
Диапазоны значений.
Потоки данных.
Использование API.
Потоки управления.
Анализ типа end-to-end.

Плюсы:

Обнаружение уязвимостей и ошибок на ранних этапах разработки. Глобальное повышение уровня безопасности приложения.
Интегрируется непосредственно в IDE/
Автоматический мониторинг проблем.
Сокращает ручной труд программиста.
Обнаруживает ошибки и проблемы, которые человек может пропустить.
Хорошая база знаний.

Минусы:

Часто находит ошибки там, где их нет.
Эффективны только наборы правил, но сложные проблемы могут остаться незамеченными.
+1 зависимость от стороннего инструмента.
Нужно регулярно обновлять правила.
Может работать медленно.

20. AutoCodePro

Сайт: https://autocodepro.com/

AutoCodePro — создает код и несложные программы по текстовым промтам. Нейросеть умеет создавать расширения для браузера Google Chrome, веб- и мобильных приложений.

Код, созданный AutoCodePro, вы можете изменять и расширять по своему усмотрению.

Плюсы:

Экономит время на написание кода.
Поддерживает более десятка ЯП.
Чистый, красивый и качественный код на выходе.
Позволяет сосредоточиться на высокоуровневом программировании, а не на низкоуровневых реализациях.
Средства анализа кода позволяют выявлять ошибки и проверять качество кода.

Минусы:

Нужно покупать платный тарифный план для полноценного использования.
Сгенерированный код, чаще всего, нуждается в ручных правках.
Не подойдет для сложных проектов или проектов с высоким уровнем кастомизации.
AutoCodePro может генерировать код, содержащий явные ошибки.

Главные выводы

Нейросети для генерации кода лучше всего использовать для работы с шаблонными и повторяющимися задачами.
Перед использованием сгенерированного кода, дважды проверьте его. А лучше — трижды.
Используйте подсказки нейросетей, но окончательный код пишите самостоятельно.
Не считайте, что код полностью надежен или не содержит ошибок.

Как использовать нейросеть:

Опишите требуемую функциональность, а затем уместите её в по возможности краткий, емкий и конкретный промт.
Отправьте промт в нейросеть.
Просмотрите и проанализируйте и сгенерированный код.
Сделайте рефакторинг и настройку в соответствии с вашими требованиям.
Проведите тщательное ручное тестирование кода.
Используйте по своему усмотрению, например, для редактирования старого кода.

Глобальные минусы:

Полностью заменить программистов нейросети пока не могут. По-прежнему требуется человеческий контроль и тестирование. Креативность, бизнес-логика, контекст, иерархия задач в проекте, зависимости — слабые места нейросетей.
Возникают ошибки при работе с более сложными программами и архитектурами.
Часто нейросеть пишет некорректный или неэффективный код.
Проектирование новых систем, сбор требований, другие около-программистские задачи неподвластны нейросетям, хотя указанные задачи входят в компетенции квалифицированного разработчика.

Нейросеть для разработчика: 20 лучших сервисов по генерации кода

Что может нейросеть

Как писать промт для генерации кода

Примеры задач программистов, которые решит нейросеть

1. Code Interpreter от ChatGPT

2. Stable Code

3. Llama – аналогичный инструмент от Meta*

4. GitHub Copilot

5. TacoTranslate

6. Tabnine

7. Backengine

8. CodeMorph

9. CodeWhisperer

10. SuperAPI

11. Cody от Sourcegraph

12. Chariot

13. CodeT5 и CodeT5+

14. AirOps

15. Fig

16. Jam

17. Documatic

18. AskCodi

19. Snyk Code

20. AutoCodePro

Главные выводы