人工智能已经在技术行业中发挥了革命性的作用。在过去的几年中，AI不仅仅是流行语。我们可以看到它从创造数百万个新工作来发展软件开发的运作方式方面变得有多大。有许多AI驱动的工具可以重塑公司的构建和扩展应用程序的方式。由于AI站在技术转型的核心，让我们看一些可以改变技术行业的工具。

AI在软件开发中的兴起

AI辅助编码：

借助高级自然语言处理（NLP），工具现在可以自动生成的样板代码。他们可以提出整个功能，也可以缺陷漏洞。人工智能可以理解开发人员工作的背景，并提供结构良好的建议。

端到端自动化

现在，您可以使用工具从端到端自动化所有任务。 AI已成为这些任务的首选。 CI/CD管道越来越多地与AI集成，以预测任何构建失败，优化资源使用情况并加快发行版。

更智能的调试和维护

有些工具可用于调试和监视，否则这些工具是繁琐的任务。这些AI驱动的工具可以利用模式识别和异常检测来识别任何可能的错误原因。这减少了在手动误差上花费的时间。 AI系统还可以生成有见地的日志，并通过较少的开发人员干预提供根本原因分析。

开发人员的顶级AI工具

github副标士

Github Copilot于2021年推出，此后已经进化了很多，它是开发人员饮食中的主食。在大型语言模型中，它提供了实时代码建议，这些建议远远超出了自动完成。开发人员所要做的就是用简单的语言描述一个功能，Copilot将对所给出的上下文更改功能性代码段。它之所以受欢迎，是因为其快速原型跨越了几个高级功能，例如内置自动化测试建议，代码重构等等。

tabnine

Tabnine的另一位支持多种编程语言的AI驱动的编码助手因其轻巧的足迹和效率而获得了突出。它提供了上下文感知的代码完成，并与各种IDE（集成开发环境）和文本编辑器集成在一起。这是另一个支持许多编程语言的AI驱动的编码工具。它以其轻巧的足迹和效率而受欢迎。从代码完成到文本编辑器，Tabnine是开发人员的强大工具。它提供了多语言支持，内置的协作建议以及更多令人兴奋的功能。

风筝

风筝是AI驱动的工具，专注于Python。通过深度IDE集成，它列出了相关的代码完成。它具有很高的精度，并且可以将APIS和库的内联文档弹出窗口弹出。

AI驱动的测试工具

测试是软件开发周期中耗时的活动。 MABL，TESTIM和功能化使用AI来理解和分析用户流，识别瓶颈并生成自我修复的测试脚本。它们是减少手动测试负载，自动检测片状测试以及更多功能的流行工具。

AI驱动自动化的好处

提高开发人员的生产率

由于AI工具为开发人员提供了编码，文档，搜索堆栈溢出的全部帮助，因此他们可以提高生产力，因为他们可以在更少的时间内完成更多的工作。对于想要更快地生产和释放产品的初创公司，这一优势非常有益。当工具执行重复性任务时，开发人员可以更多地专注于集思广益的新功能和用户体验。

更快的上市时间

通过自动化，软件开发生命周期的几个手动检查点被压缩。这使新兴的企业可以更快地发布其MVP（最低可行产品）。如果MVP更快地发布，他们可以在市场上获得竞争优势，这每天都会发布新产品。

更高的代码质量和可靠性

AI工具可以更快地确定代码中的差异和漏洞，因此可以在产品中提供良好的质量保证。在较早的阶段检测到异常。因此，解决这些错误变得更加容易，更便宜。早期检测有助于维持代码质量并遏制部署后出现问题的风险。

从长远来看节省成本

尽管最初的投资用于部署这些工具，但使用AI工具的长期成本节省非常大。最终，通过自动化来减少重复任务的劳动时间，从而降低了成本。在开发格局中，这些工具可以通过及早捕获错误和错误来节省昂贵的生产中断。当我们想到更大的情况时，由于这些工具的安装量达到了很大，因此节省了成本。

改善了开发人员的经验

开发人员从这些AI工具中获得可靠的帮助，并最终提高了他们的士气。这些工具可以补充他们的工作并提高速度，从而促进了开发人员可以专注于创新的环境。开发人员凭借有意义的任务，报告了更高的工作满意度和更好的职业增长机会。

将AI集成到您的技术堆栈中

识别高影响力的用例

要将AI集成到您的技术堆栈中，请先确定可能存在一些差距或瓶颈的区域。例如，如果您的质量检查周期非常长并且容易出错，则可以使用AI驱动的测试工具，可以立即获得好处。

投资合适的人才

选择工具时，还要考虑要投资的人才。这些工具的使用有时可能超越传统软件工程。因此，雇用数据科学家，机器学习工程师和其他精通本领域的专业人员。还考虑投资于船上开发人员的培训和提高技能。

选择正确的平台和框架

您要确保为使用的AI框架和平台选择正确的生态系统。选择应基于您决定的可伸缩性要求，兼容性和预算。由于这是一项艰巨的任务，因此不要急于进入该过程。花点时间明智地选择。

采用增量部署

选择您希望部署的AI工具后，请慢慢将其推出。增量部署 – 您从小型试点项目或有限的用户群开始的位置将使您了解员工是否能够适应工具。这样，您可以避免大规模的失败。

监视和迭代

确保连续监视您的AI系统。这些工具不是“设置并忘记它”解决方案，需要在初始阶段进行一些监督。随着时间的流逝，可能会有一些发展可以提高模型再培训和微调的需求。

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对科技公司的AI预测

超个性化的开发人员工具

根据开发人员的需求，对AI工具的需求不断增长会导致定制的增加。模型将能够根据使用的语言或框架来量身定制自己，还可以根据每个开发人员及其偏好的编码方式进行定制。这些工具的个性化将带来无缝的编码体验。

用于全产品生命周期管理的AI

将来，AI不仅会用于编码或协助测试。相反，它们将成为产品生命周期背后的手。 AI将能够统一许多任务，并使诸如用户故事生成之类的任务以接受测试。这可能会缩短几周到几天或几个小时的释放周期。

人工智能发展的民主化

您可以预期，未来的初级开发人员将不必使用任何编程知识来构建工作原型。低代码，无代码平台的追求以及以AI为中心的逻辑生成将发生爆炸。有了它，在很少有编程知识的企业中，利益相关者可以设计和开发原型，从而快速交付同样的创新和迭代。

不断发展的安全范例

基于AI的攻击（例如对抗机器学习）将会增加并变得更加复杂，从而导致同样复杂的防御性AI成为必要。最后，它将成为网络安全上的猫和鼠标游戏。从第一天起，处理大量数据的公司将不得不安装强大的AI解决方案。

结论

AI驱动的工具已成为各地开发人员的完美补充。有了他们所带来的好处，明智的做法是部署这些工具以保持竞争力并使您的公司在市场上获得优势。自动化也改变了开展业务的方式。因此，坐下来观看人工智能彻底改变了科技行业！

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