Debugowanie, sugerowanie czy nawet generowanie kodu za pomocą odpowiednich promptów - trudno zignorować wpływ sztucznej inteligencji na rozwój oprogramowania. Już teraz kod prostych stron internetowy może zostać w całości napisany przez ChatGPT. Rozwiązania AI jeszcze przez długi czas nie pozbawią programistów pracy, jednak już teraz są cennym narzędziem, które może pomóc programistom pisać kod szybciej i lepiej, redukując przy tym potencjalne błędy.
Przyjrzyjmy się 10 najlepszym i najciekawszym narzędziom AI, które zmienią pracę programistów w 2025 roku!
Czy warto korzystać z narzędzi AI w programowaniu?
Coraz więcej programistów na całym świecie dostrzega ogromny potencjał narzędzi AI w optymalizacji przepływu pracy i podnoszeniu jakości kodu. Pojawia się jednak pytanie: czy rzeczywiście warto korzystać z narzędzi AI w pracy programisty? Odpowiedź brzmi: zdecydowanie tak. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oferują szereg korzyści, które znacząco wpływają na efektywność i komfort pisania kodu. AI dla programistów to nie tylko chwilowy trend, ale realna rewolucja w branży IT.
Narzędzia AI dla programistów, takie jak asystenci kodowania AI czy chatboty AI, pomagają w wielu zadaniach związanych z kodowaniem, od uzupełniania kodu po analizę i debugowanie. Narzędzia te automatyzują rutynowe zadania, pozwalając programistom skupić się na bardziej kreatywnych aspektach tworzenia oprogramowania. AI oferuje również możliwości w zakresie generowania kodu na podstawie opisu, co znacząco przyspiesza proces developmentu. Generatywna sztuczna inteligencja otwiera nowe perspektywy w pracy programisty.
Zalety używania AI w pracy programisty
Korzystanie z narzędzi sztucznej inteligencji może pomagać programistom na wielu płaszczyznach. Możliwości AI są przydatne w codziennej pracy, pozwalając wykonywać większą ilość pracy w krótszym czasie. Zanim przejdziemy do przeglądu narzędzi AI do tworzenia kodu i edycji kodu, poznajmy zalety ich używania!
-
Wzrost produktywności: Narzędzia AI znacząco przyspieszają proces kodowania poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak generowanie boilerplate'u, uzupełnianie kodu (autocompletion), a nawet tworzenie fragmentów kodu na podstawie opisu w języku naturalnym. Pozwala to programistom skupić się na bardziej złożonych problemach i architekturze aplikacji, zamiast tracić czas na rutynowe czynności. Asystenci kodowania oparci na AI potrafią sugerować całe bloki kodu, co jeszcze bardziej zwiększa efektywność.
-
Poprawa jakości kodu: AI wspomaga analizę kodu, identyfikując potencjalne błędy, luki bezpieczeństwa, duplikaty kodu oraz niezgodności ze standardami kodowania. Narzędzia te potrafią również sugerować optymalizacje, poprawiając wydajność i czytelność kodu. Dzięki temu finalny produkt jest bardziej stabilny, bezpieczny i łatwiejszy w utrzymaniu. Statyczna analiza kodu wspomagana przez AI pozwala na wczesne wykrywanie problemów, zanim trafią one do fazy testów lub produkcji.
-
Usprawnienie debugowania: Proces debugowania, czyli wyszukiwania i naprawiania błędów w kodzie, bywa czasochłonny i frustrujący. Narzędzia AI mogą pomóc w identyfikacji przyczyn błędów, sugerując potencjalne rozwiązania i przyspieszając ten proces. Niektóre narzędzia potrafią nawet automatycznie naprawiać proste błędy.
-
Ułatwienie nauki i wdrożenia nowych technologii: AI może być cennym wsparciem dla programistów uczących się nowych języków programowania, frameworków czy bibliotek. Asystenci kodowania dostarczają przykłady użycia, dokumentację i wskazówki, ułatwiając zrozumienie nowych koncepcji i przyspieszając proces wdrożenia.
-
Automatyzacja testowania: AI może generować testy jednostkowe, testy integracyjne, a nawet testy UI, co pozwala na szybsze i bardziej kompleksowe testowanie aplikacji. Automatyzacja testów uwalnia programistów od monotonnych zadań i pozwala na wczesne wykrywanie regresji.
-
Personalizacja środowiska pracy: Niektóre narzędzia AI potrafią dostosowywać się do indywidualnych preferencji programisty, ucząc się jego stylu kodowania i oferując spersonalizowane sugestie.
-
Wsparcie w refaktoryzacji: AI może pomóc w refaktoryzacji kodu, czyli poprawianiu jego struktury bez zmiany funkcjonalności. Narzędzia te potrafią identyfikować fragmenty kodu wymagające poprawy i sugerować optymalne rozwiązania.
Podsumowując, AI oferuje szeroki zakres możliwości, które mogą znacząco usprawnić pracę programisty, podnosząc jakość kodu, zwiększając produktywność i ułatwiając proces tworzenia oprogramowania.
10 najlepszych narzędzi AI dla programistów
GitHub Copilot
Asystent kodowania oparty na AI, stworzony we współpracy GitHub i OpenAI. Sugeruje on całe linie kodu lub nawet całe funkcje w oparciu o kontekst kodu, komentarze i nazwy zmiennych. Wspiera wiele języków programowania i integruje się z popularnymi edytorami, takimi jak VS Code, Visual Studio, Neovim i JetBrains IDE.
Tabnine
Narzędzie do automatycznego uzupełniania kodu, które wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania następnych linii kodu. Uczy się na podstawie ogromnych zbiorów danych kodu publicznego, a także na podstawie kodu użytkownika (opcjonalnie), co pozwala na dostosowanie sugestii do specyfiki projektu.
Codeium
Bezpłatny asystent kodowania AI, konkurujący z GitHub Copilot i Tabnine. Oferuje autouzupełnianie kodu, generowanie kodu na podstawie opisów naturalnym językiem, a także chatbota do zadawania pytań o kod. Integruje się z popularnymi edytorami, takimi jak VS Code, JetBrains IDE i inne.
Amazon CodeWhisperer
Usługa Amazon Web Services (AWS), która oferuje sugestie kodu w czasie rzeczywistym, generowanie kodu, a także skanowanie kodu pod kątem luk bezpieczeństwa. Wspiera wiele języków programowania i integruje się z popularnymi IDE.
DeepCode (obecnie Snyk Code)
Narzędzie do statycznej analizy kodu, które wykorzystuje AI do identyfikacji potencjalnych błędów, luk bezpieczeństwa i problemów z wydajnością. Analizuje kod w wielu językach programowania i dostarcza szczegółowe raporty z sugestiami poprawek.
Mintlify
Narzędzie do automatycznego generowania dokumentacji kodu. Skanuje kod źródłowy i na podstawie analizy semantycznej generuje zrozumiałą dokumentację w różnych formatach. Ułatwia to utrzymanie kodu i onboardowanie nowych członków zespołu.
MutableAI
Platforma, która wykorzystuje AI do automatyzacji testowania i debugowania. Potrafi generować testy jednostkowe, testy integracyjne, a także pomaga w identyfikacji przyczyn błędów i sugerowaniu poprawek.
AskCodi
Narzędzie, które pozwala na zadawanie pytań o kod w języku naturalnym i otrzymywanie odpowiedzi w postaci fragmentów kodu, wyjaśnień i przykładów. Ułatwia to naukę nowych technologii i rozwiązywanie problemów programistycznych.
PolyCoder
Model generatywny AI, wytrenowany na ogromnym zbiorze danych kodu publicznego. Potrafi generować kod w wielu językach programowania, choć jego jakość może być różna i wymaga weryfikacji przez programistę.
Tabnine Chat
Funkcja w Tabnine, która umożliwia zadawanie pytań o kod w języku naturalnym i otrzymywanie odpowiedzi w formie kodu, wyjaśnień i odnośników do dokumentacji.
Narzędzia do kodowania AI: nie zastąpią programisty, ale znacznie ułatwią mu pracę!
Sztuczna inteligencja, choć jest niezwykle pomocnym narzędziem, które ma wiele zalet, jest tylko... Narzędziem. Może poprawić produktywność w codziennej pracy, pomóc w rozwiązywaniu problemów, a nawet usprawnić pisanie prostych fragmentów kodu - jednak to doświadczenie, wiedza i umiejętności programisty mają główny wpływ na jakość kodu.
Warto inwestować w poznawanie nowych narzędzi i bycie na bieżąco z aktualnymi trendami i narzędziami. Dzięki połączeniu wiedzy i nowoczesnych rozwiązań, doświadczeni programiści są w stanie tworzyć rozwiązania spełniające najwyższe standardy i wspierające cele biznesowe każdej organizacji.
Jeśli szukasz dedykowanego zespołu, który pomoże Ci szybko i skutecznie rozwinąć możliwości firmy za pomocą oprogramowania tworzonego na zamówienie - napisz do nas!
