面向开发人员的生成式人工智能：真正的生产力提升，而非炒作
面向开发人员的生成式人工智能正在切实且可衡量地改变我们构建软件的方式。 2024年， 97% 的工程团队 据报道使用某种形式的 软件开发中的人工智能，其结果也难以忽视。 在软件开发中使用人工智能的团队 正在完成任务 快 2 倍, 提高代码质量，加快交付速度，且不会增加复杂性。简而言之，人工智能和软件开发如今齐头并进。
但这种转变 并不是要取代工程师, 这是为了扩大其影响力。 积极将生成式人工智能融入其开发工作流程的组织正在看到 开发人员效率提高 30–50%尤其是在管理大型单一存储库、自动化基础设施配置或运行安全 CI/CD pipelines.
让我们探索现实世界的团队如何使用这些工具更快、更安全、更智能地解决问题。
“使用人工智能辅助编码来构建软件原型是快速探索许多想法和发明新事物的重要方法。”
为什么开发人员的生成式人工智能是 DevOps 的盟友
软件开发中的人工智能已经帮助团队减少瓶颈并提高从代码到云的各个阶段的一致性。
1. 更快地编写干净的代码
开发人员可以通过提示 AI 助手生成一致、安全的代码来避免重复的样板代码。例如，Node.js 后端开发人员无需手动编写相同的 CRUD 逻辑，只需提示：
“生成一个 Express.js 路由，用于用户注册并进行输入验证。”
几秒钟内，他们就能获得一个符合项目惯例、结构良好的函数，从而专注于业务逻辑，而非语法。这就是人工智能与软件开发融合，提升实际生产力的地方。
2. 生成 IaC 具有最佳实践的模板
DevOps 工程师经常需要快速启动基础设施。现在，他们无需再费力地查阅 Terraform 文档或 Stack Overflow，而是可以：
“为启用私有访问、加密和日志记录的 S3 存储桶创建 Terraform 模板。”
人工智能输出符合内部合规规则的安全、可用于生产的配置，从而节省时间并减少错误配置。
3.按需创建单元测试
人工智能与软件开发的一个关键交集是测试，通过分析函数的结构、输入/输出和边缘情况来进行。例如，Python 开发人员可以将一个函数放入他们的 IDE 中，并询问：
“为该函数编写 pytest 单元测试，包括边缘情况。”
结果如何？可维护、可测试的代码可提高覆盖率，而无需在冲刺截止日期前浪费数小时。
4. 加速新开发人员的入职
AI工具可以充当交互式代码导师。当初级开发人员加入新的代码库并看到不熟悉的功能时，他们可以提示：
“解释一下这个函数的作用以及它是如何工作的。”
作为回应，人工智能分解了逻辑、上下文和依赖关系，使得理解代码库和快速做出贡献变得更加容易。
5. 轻松改进文档
文档通常落后，但人工智能可以帮助团队迎头赶上。例如，在构建新的 API 端点后，开发人员可以询问：
“使用 markdown 格式的输入/输出示例为该端点生成 README 部分。”
人工智能生成可发布的文档，其中包含使用示例、curl 命令和预期响应，因此团队不会跳过这个关键步骤。
面向软件开发人员的最佳 AI 工具
如果您正在探索面向开发者的生成式 AI，这些工具将引领潮流，帮助团队构建更快、更简洁、更安全的代码。从自动生成单元测试到编写基础架构模板，它们旨在无缝集成到现代 DevOps 工作流程中。
- GitHub 副驾驶：直接在 IDE 中简化日常编码、测试生成和建议。
- 增强代码： 在软件开发中提供上下文感知的人工智能，通过 IDE 和 Slack 集成针对大型、不断发展的代码库进行定制。
- Devin 的认知：作为一名独立的软件工程师，可以规划和执行任务、推动 PR 并完成范围内的问题。
- 亚马逊 CodeWhisperer：用于在 AWS 上进行安全、云原生开发的可靠 AI 助手。
- 聊天GPT专业版：协助调试、解释代码以及根据需要生成文档或基础模板。
充分利用生成式人工智能的最佳实践
为了确保软件开发中的人工智能为您服务，而不是相反，devops 团队正在养成一些基本习惯。
1. 从目标用例开始
从用例开始 协调 影响是直接的，风险较低： CI/CD 脚本， IaC 生成或测试脚手架。这种受控方法有助于团队在将AI迁移到核心开发循环之前建立信任和信心。
2. 合并前检查所有建议
把人工智能想象成一个初级开发人员，它需要监督。 始终运行测试, 审查变更和 合并前评估建议。这有助于维护安全性、性能和可维护性。
3.自动化安全和代码质量检查
随着 AI 生成的代码进入你的仓库，像 西吉尼 提供关键 guardrails 通过标记漏洞、许可证风险和错误配置。 申请方法如下 SAST 在发货前使用 AI 生成的代码。例如，如果 AI 引入第三方库，Xygeni 可以检测已知的 CVE 并推荐更安全的替代方案，确保安全的设计开发。
4.保持输出一致
一致性很重要。 将格式化程序和 linters 集成到您的 pipeline （例如 ESLint 或 Prettier） standard规范风格并防止代码审查期间的摩擦，尤其是当不同的团队成员合并多个 AI 输出时。
5. 教授快速工程
提示现在是一项开发技能。 写出清晰、重点突出的提示，既能提高准确性，又能更好地理解上下文。询问“生成 Python Flask login 基于会话的身份验证和密码哈希路由” 的结果比“写一篇 login 功能。
最后的想法：在软件开发中拥抱生成式人工智能
从长远来看，面向开发者的生成式人工智能的兴起正在重塑现代团队构建和维护软件的方式。曾经被视为潮流的这一理念如今正在带来真正的价值——从代码生成到 CI/CD 自动化和安全的基础设施配置。
最重要的是，这种转变并非为了取代人才，而是为了让团队能够更聪明地工作，而不是更辛苦地工作。软件开发中的人工智能有助于减少瓶颈、简化工作流程并提高代码质量，而不会破坏团队现有的工具或流程。
同样重要的是，人工智能如今与软件开发齐头并进。如果经过深思熟虑地采用，它们可以创建更快的反馈循环，提高测试覆盖率，并在开发的每个阶段为开发人员提供支持。 SDLC.
也就是说，将人工智能融入软件开发可以为团队带来切实的益处，例如自动生成测试、编写合规的基础设施代码或按需改进文档。因此，这将缩短交付周期、减少技术债务并增强安全态势。
总而言之，无论您是刚刚起步还是在整个组织范围内扩大采用， 生成式人工智能对于开发人员来说是一个强大的盟友。 从小事做起，建立信任，让人工智能处理繁重的工作——这样您的团队就可以专注于真正重要的事情：构建出色的软件。
常见问题解答人工智能和软件开发
AI会取代程序员吗？
人工智能不会取代程序员， 但它将改变他们的工作方式。虽然人工智能驱动的工具可以自动执行重复的编码任务、生成模板并协助调试，但它们缺乏经验丰富的开发人员所具备的创造力、批判性思维和解决问题的能力。
在实践中， AI 通过以下方式增强程序员 提高生产力, 减少手动工作量并让团队专注于更高层次的挑战，例如系统设计、架构和创新。最成功的开发者将是那些学会与人工智能合作，将其视为强大助手而非竞争对手的人。
未来软件开发人员会被人工智能取代吗？
不会，但角色会演变。 采用 AI 工具的开发者将变得更高效、更具战略性。他们将不再编写样板代码，而是更加专注于设计、性能优化、安全和创新，而这些领域是人类洞察力无法替代的。
人工智能将如何改变软件开发和应用？
人工智能将简化 SDLC, 从编写和测试代码到管理 CI/CD pipeline并生成文档。它还 引入新功能 喜欢 预测调试, 智能代码搜索和 自动化基础设施配置总体而言，人工智能既提高了开发速度，也提高了软件质量。
人工智能如何帮助软件开发？
人工智能通过以下方式帮助开发人员 自动化重复性任务，提高代码一致性， 识别漏洞, 生成测试用例并提供实时建议。对于 DevOps 团队来说，它还可以帮助实现基础设施即代码 (IaC)、异常检测和性能监控。
如何利用人工智能进行软件开发？
先从 GitHub Copilot 等工具开始，获取编码建议；使用 ChatGPT 进行文档编写或调试；或使用 Amazon CodeWhisperer 进行安全的云原生开发。为了获得最佳效果，将 AI 集成到您现有的工作流程中 （例如，在你的 IDE 中或 CI/CD) 并始终审查 AI 输出的准确性和安全性。
