每位首席技术官都需要了解的六种优秀人工智能工具

人工智能如今无处不在，其强大的功能让人们着迷，有时也让人感到担忧。对于没有采用人工智能技术的团队来说可能将会落后于人。

作为首席技术官(或工程负责人)，其部分工作是引导人们采用安全和具有影响力的人工智能工具。

本文将为软件交付的每个领域选择“同类最佳”的工具或者至少是那些目前为他们构建的能够产生影响的人工智能工具。

以下了解一下为软件开发挑选的人工智能。

人工智能带来的“革命”

人工智能将为各行业领域带来革命，这种说法并不夸张。人工智能正在彻底改变软件工程，各种机器学习算法和基于人工智能的工具和技术不断涌现，可以帮助开发人员改善工作流程，并提高效率。

从开发更准确的测试用例到创建更高效的代码，人工智能在广泛的任务中具有真正的实际应用。开发人员可以使用支持人工智能的工具将软件工程中涉及的许多任务实现自动化，从而腾出更多时间专注于核心开发任务。基于人工智能的软件测试是另一个令人兴奋的开发领域。在神经网络的帮助下，开发人员可以更彻底地测试他们的代码，并在它们成为重大问题之前识别潜在的漏洞和错误。

这也是改善开发者体验的一条捷径。人工智能工程使企业的团队能够在开发过程中做更多他们真正喜欢的事情。

由于人工智能和深度学习的强大力量，软件开发的未来看起来比以往任何时候都更加光明。在这些技术的帮助下，开发人员可以简化他们的工作流程，提高他们的代码质量，并在较少人为干预的情况下保持领先地位。

(1)GitHub Copilot X：未来人工智能配对程序员

这个无疑是这一榜单上最有名的、也是炒作最多的人工智能工具。

GitHub Copilot X目前还没有问世。当它推出时，可能会成为软件工程中最受欢迎的人工智能工具。

人们可能熟悉GitHub Copilot及其功能，例如Copilot聊天，而X是基于GPT-4的更智能的继任者。它被定位为用户的人工智能配对程序员，它集成到工程师工作流程的大多数部分。

以下是它应该能够做的一些事情：

• 解释代码片段
• 修复错误
• 生成单元测试
• 编写拉取请求模板
• 写入CLI命令

当它推出时，将简化软件交付的大多数方面——直接处理代码的生命周期的任何部分。

(2)Sourcegraph Cody：使用人工智能更快地编写代码

等不及Copilot X推出了吗?可以尝试使用Sourcegraph Cody。它可以帮助用户更快地阅读、编写和理解代码，据说其速度要快10倍。

Sourcegraph Cody可以阅读和理解用户的整个代码库，包括代码图和企业文档，并可以回答有关它的问题。

它还处于测试阶段(就像现在的许多人工智能工具一样)，并不总是能把事情做好，但它显然是Sourcegraph团队的优选产品，该团队表示，它的结果每天都在变得更好。

或者尝试采用:

• Mutable.ai——Mutable.ai是另一种选择。可以做自动完成，编写代码块，以及快速驱动开发，现在还不能进行测试。
• Codium——专门从事测试写作。

(3)Readable：不需要再写注释

人们需要清晰、一致的文档。Readable AI能自动生成源代码注释的过程。

糟糕的(或缺失)文档可能是软件工程师面临的难题，对于刚接触代码库或团队的工程师来说，这尤其困难，并浪费了大量的时间。

Readable AI可以显著减少开发人员编写注释的时间，使他们能够专注于更复杂的任务，并提高整体生产力。

Readable AI与开发团队已经与IDE兼容，如VSCode、Visual Studio、IntelliJ和PyCharm，并且可以阅读大多数语言。

(4)Adrenaline AI：理解代码

对于大多数工程团队来说，花费大量的时间来研究Stack Overflow是每天都要面对的现实。

如果软件工程师可以向完全了解代码库的专家询问并立即得到答案，那会怎么样?

这就是Adrenaline AI所做的工作。它可以解释功能是如何工作的，定位实现的位置，或者通过调试指导它们。

它是使用静态分析、向量搜索和高级语言模型构建的。

(5)Grit.io：自动化技术债务管理

如果代码迁移可以实现自动化会怎么样?如果可以让人工智能处理依赖升级呢?

Grit.io是一种自动化的技术债务管理工具，旨在轻松完成这一任务。它可以通过遵循最佳实践自动生成处理细节的拉取请求，并且它有一个持续的雷达来检测回归。

开发者声称迁移能够以10倍的速度完成，如果这句话只有一半成为现实(没有证实这一点)，那么处理这些技术债务将不会消耗大量的时间和资源。

(6)Codeball AI：强化代码审查过程

厌倦了花费大量时间审查拉取请求?Codeball AI可以解决这个问题。

这个由人工智能驱动的代码审查工具可以评估拉取请求，突出风险，甚至可以根据企业的配置批准低风险的拉取请求。最终，它应该意味着企业可以更快、更有信心地发布产品。

它非常适合发现有风险的代码更改，已经在数百万个代码贡献中得到了训练。

经过数百万代码贡献的训练，Codeball AI可以识别有风险的代码更改，并提供可操作的、特定于团队的见解。

它与GitHub Actions配合使用，支持20多种编程语言。人工智能正在改变游戏规则，而这仅仅是对未来的一次尝试。

软件工程的人工智能将发挥重要作用，而跟上这一变化对许多技术团队乃至他们所属的业务来说都是成败攸关的大事。如果做对了，有可能找到人工智能的许多实际潜在用途，真正将“加快10倍”从梦想变成现实。

因此，企业不要错过正在改变软件工程的最新人工智能进展。