Как ИИ-помощники оптимизируют процесс написания кода
ИИ-помощники для написания кода постепенно переходят от экспериментальных решений к повседневным инструментам разработки. Они встраиваются в рабочую среду программиста, учитывают контекст задачи и помогают на разных этапах работы. В крупных IT-компаниях такие инструменты становятся частью инфраструктуры, позволяя ускорять работу и перераспределять нагрузку внутри команд. Фактически, это эволюция от простых редакторов с подсветкой синтаксиса к интеллектуальным системам, способным понимать намерения разработчика. Примером может служить интеграция ИИ-ассистентов в IDE (Integrated Development Environment), таких как Visual Studio Code, IntelliJ IDEA и другие, где они предлагают подсказки, автодополнение и даже автоматическую генерацию кода. Это значительно сокращает время, затрачиваемое на рутинные задачи, и позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных и креативных аспектах разработки.
В Авито такие помощники применяются в нескольких сценариях:
- В разработке (занимает около 40% времени разработчика) ИИ помогает с автодополнением кода, генерацией тестов, проверкой соответствия стандартам и разбором чужого кода. Например, система может предложить варианты завершения строки кода на основе контекста, автоматически генерировать модульные тесты для новых функций или проверять соответствие кода корпоративным стандартам, предупреждая о потенциальных ошибках или нарушениях. Разбор чужого кода, который может быть сложным и трудоемким процессом, также значительно упрощается. ИИ-инструменты могут анализировать код, находить зависимости, объяснять логику работы и предлагать рефакторинг, что ускоряет процесс понимания и адаптации кода.
- В проектировании (около 18% времени) — ускоряет поиск нужных сервисов и функций среди сотен компонентов: задачи, которые раньше занимали до двух недель, теперь решаются за часы. Представьте себе ситуацию, когда разработчику нужно найти определенную функцию в огромном кодовом базе. Раньше это требовало тщательного изучения документации, поиска по ключевым словам и анализа кода. Теперь ИИ-помощник может быстро проанализировать структуру проекта, понять намерения разработчика и предложить релевантные сервисы и функции, сокращая время поиска и повышая эффективность работы. Это особенно актуально в больших компаниях с разветвленной инфраструктурой, где поиск нужного компонента может быть критически важным для выполнения задач.
- В поддержке и устранении проблем — помогает анализировать тесты надёжности, находить ответы в документации на типовые вопросы и сжимать длинные обсуждения в чате до короткой выжимки. ИИ-инструменты могут анализировать результаты тестов, выявлять закономерности в ошибках, предлагать решения и даже автоматически создавать отчеты о проблемах. Кроме того, они могут быстро находить ответы на часто задаваемые вопросы в документации, что значительно сокращает время, затрачиваемое на поиск информации. Например, ИИ может проанализировать длинный чат разработчиков, выделить ключевые моменты, предложить решения и создать краткий summary, что позволяет быстро понять суть проблемы и принять необходимые меры. Это особенно полезно в ситуациях, когда необходимо быстро решить проблему и предотвратить ее повторение.
Как устроена техническая архитектура таких помощников и как они встраиваются в рабочий процесс? Читайте на сайте: https://casinobonusfreebest.site/
Фото: istock
Подписаться на https://lenta-novosti-rossii.ru/ в | Читать нас в MAX
About the Author
