ИИ сервисы помогающие в написании кода в 2024 году

Разобрали 7 интересных ИИ сервисов, которые облегчат работу над проектом команде разработчиков
🕒 Время прочтения: 5 минут

Нейронные сети становятся всё более крутым и мощным инструментов, как в обычной жизни, так и в жизни разработчиков… Это значит, игнорировать их — всё равно что стать луддитом и выступать против внедрения станков в производство. Конечно, можно провозгласить нейронки изобретением сатаны и таким образом отмахнуться от них. Однако факт остаётся фактом: кто не использует их в работе, теряет карьерные возможности.

Поэтому мы решили составить список из семи лучших «умных» нейросетей, которые помогут разработчикам писать код быстрее — а иногда даже с лучшим качеством.

1️⃣ Copilot

Что умеет:
Писать код по текстовому описанию на всех популярных языках программирования, также переводит код с одного языка программирования на другой, предлагает автодополнение больших фрагментов кода: можно генерировать готовые методы и тому подобное...

Copilot — это одна из первых нейросетей, которая позарилась на работу программистов. Она использует модель OpenAI Codex, обученную на миллиарде строк кода, чтобы с нуля создавать целые функции и даже готовые алгоритмы в режиме реального времени.

У нейросети есть плагины для популярных сред разработки:

- Visual Studio;
- Code, Visual Studio;
- Neovim и IDE от JetBrains

Выглядеть её работа может так: мы написали имя класса, а Copilot предложил для него готовый метод.

Единственная проблема — стоимость подписки 10 долларов в месяц. Однако взамен вы получите удобный инструмент для ускорения работы с кодом.

Какие задачи можно решать:
практически все, которые связаны с программированием.

Вот несколько примеров того, что Copilot умеет делать:

дополнение кода — помогает разработчикам дописывать блоки кода за них, учитывая контекст программы;
генерация кода — может генерировать фрагменты кода или создавать целые функции по текстовым описаниям;
рефакторинг — предлагает варианты, как улучшить структуру кода;
оптимизация кода — знает, как, например, заменить циклы на встроенные функции;
исправление багов — умеет проводить диагностику и предлагать способы исправления ошибок.

Ещё Copilot можно использовать при изучении новых языков программирования. Делается это просто: выбираете язык и просите нейросеть показать пример кода, а затем пишете его самостоятельно, чтобы закрепить знания.

💬 «Copilot может генерировать большие участки кода по текстовому описанию. Его можно использовать, например когда нужно написать код для соединения разных сервисов с СУБД (MongoDB и Redis).

Полезно это будет тем, кто до этого не работал с этими СУБД, поэтому нейросеть напишет всё сама. И даже если вам нужно написать довольно базовые функции, порадует то, что не придеться долго изучать документацию и тратить на это время».

Как начать пользоваться:
перейти на официальный сайт и оформить пробный период, чтобы протестировать все возможности нейросети.

2️⃣ Tabnine

Что умеет:
Дописывает код за разработчика, обучаясь на его старом коде.

Tabnine — альтернатива Copilot. Эта сеть умеет подстраиваться под стиль и частые задачи конкретного программиста, чтобы в дальнейшем писать код, похожий на то, что человек написал бы сам. Для этого нейросеть постоянно анализирует, как вы объявляете переменные, описываете методы и тому подобное.

Ещё нейросеть способна упростить жизнь разработчикам, которые применяют несколько языков программирования: она помогает быстро переключаться между ними и предлагает рекомендации для каждого из них.

Tabnine можно встроить в популярные среды разработки.
Вот список поддерживаемых IDE и редакторов кода с официального сайта проекта

Какие задачи можно решать:
Те же, что и при помощи Copilot.
Например:

дополнять код и учитывать стиль разработчика;
генерировать код — создавать фрагменты кода и целые функции по текстовому описанию;
исправлять синтаксис, чтобы не приходилось тратить время на поиск ошибок;
рефакторить код — делать проект более аккуратным и структурированным;
оптимизировать код — убирать лишние переменные и улучшать алгоритмы.

И конечно, Tabnine тоже можно использовать как инструмент для изучения новых языков программирования и фреймворков.

💬 «В основном используют Tabnine для дополнения кода.
Обычно нейросеть даёт очень хорошие советы — например, предлагает имена недавно объявленных переменных, чтобы не прописывать их руками, а также показывает, какие операции можно с ними совершить.

Бесплатная версия не может сама написать большой кусок кода и иногда совершает ошибки. Поэтому бесплатно нейросеть можно использовать просто как инструмент, который автоматизирует несложные операции».

3️⃣ ChatGPT

Что умеет:
Делает за программиста практически всё — например, пишет приложения с нуля, находит информацию в интернете и объясняет сложные вещи простыми словами.

ChatGPT — это один из самых полезных инструментов для программистов. Нейросеть представляет собой чат-бота на основе ИИ. Она умеет писать код и объяснять, как работают его отдельные части. А ещё ChatGPT помогает находить ошибки в коде и, например, генерировать документацию.

Возможности ChatGPT ограничиваются только вашим воображением. Вы можете попросить её написать нейросеть, которая будет отличать кошек от собак. А можете попросить объяснить вам, как работает та или иная функция в Python. И всё это на русском языке!

Одна из важных особенностей ChatGPT — что она запоминает всё, о чём вы общались. И дальнейшие ответы генерирует, учитывая весь ваш диалог и его контекст.

Какие задачи можно решать:
От написания простых функций до решения задач по программированию. ChatGPT может сделать практически всё, чем занимается джун.

💬 «Много использовался ChatGPT для задач в data science направлении разработки — например, размечают с помощью него данные.

Обращаются к нему, когда нужно разобраться со сложными алгоритмами, и иногда просят объяснить, как работает какая-нибудь функция из неизвестного фреймворка. А можно попросить переписать скрипт с C++ на Python».

Как начать пользоваться:
Зарегистрировать аккаунт в OpenAI и получить доступ к чат-боту.

4️⃣ Fig

Что умеет:
Генерировать команды терминала по текстовому описанию...

Fig — это инструмент, который помогает программистам ускорить процесс написания кода. Работает он следующим образом: когда вы начинаете печатать код, Fig анализирует уже написанный код и предлагает подходящие варианты завершения строки.

Нейросеть обучили на миллионах строк кода, поэтому она знает огромное количество шаблонов функций и методов. Это полезно для новичков, которые ещё не знают всех доступных функций в языках программирования и сложившихся паттернов разработки.

Встроить нейросеть можно в терминалы Bash, Zsh и Fish. Кроме того, Fig может работать с некоторыми популярными языками программирования — например, Python, JavaScript, TypeScript, PHP и Ruby.

Какие задачи можно решать:
Сокращать число команд, которые вы вводите вручную.

Ещё Fig снижает количество ошибок в коде, выдавая рекомендации на основе уже существующего кода. Это особенно полезно, когда вы работаете с большими проектами, где простая ошибка может привести к критическим проблемам.

💬 «Fig сокращает число операций, которые совершает программист. Инструмент предоставляет удобный интерфейс, в котором можно выбирать нужные пути до файлов, быстро дописывать команды в терминале и в целом ускорять свою работу».

Как начать пользоваться:
Скачать бесплатную версию с официального сайтаи интегрировать нейросеть в свой терминал.

5️⃣ Documatic

Что умеет:
Писать документацию к коду...

Documatic — это инструмент, который по текстовым запросам пользователей генерирует документацию к коду. Ещё он умеет строить зависимости и отвечать на любые вопросы по вашему коду, например о том, как работают определённые функции.

Чтобы создавать документацию, нейросеть анализирует комментарии к коду и его структуру. А если необходимо, она может сама описать, как код работает.

Какие задачи можно решать:
Автоматически генерировать описания функций, классов, методов и всего прочего.

Ещё Documatic может улучшить качество уже существующей документации, поскольку он обучен на большой кодовой базе и способен обеспечить более точные и последовательные описания, которые могут оказаться полезными для других разработчиков.

Как начать пользоваться:
Перейти на официальный сайт нейросети, залогиниться и следовать инструкциям.

6️⃣ Mintlify

Что умеет:
Писать документацию для кода...

Mintlify — это ещё один инструмент для автоматической генерации документации. Он очень простой и при этом поддерживает 12 языков программирования — например, Python, JavaScript и PHP.

Чтобы создать описание функции, нужно всего лишь выделить её и кликнуть на кнопку Generate Docs. Дальше нейросеть напишет, что это за функция, какие параметры она принимает и учтёт другие необходимые нюансы.

Единственное ограничение Mintlify — она доступна только в VS Code и IntelliJ IDEA. Для других IDE плагинов пока нет.

Какие задачи можно решать:
Быстро генерировать документацию для любых фрагментов кода. Или, как говорят создатели Mintlify: «Писать документацию — отстой. Позвольте Mintlify сделать это за вас. Просто выделите код и узрите магию».

Как начать пользоваться:
Перейти на официальный сайт и выбрать подходящую версию инструмента. После этого установите плагин и пользуйтесь им.

7️⃣ Snyk Code

Что умеет:
Анализировать код и искать в нём уязвимости...

Snyk Code — это нейросеть для быстрого анализа кода на уязвимости. Она может проверять не только написанный вами код, но и обнаруживать проблемы в безопасности в сторонних библиотеках и фреймворках. Это может быть особенно полезно для больших проектов, где используется много внешних библиотек.

Ещё Snyk Code можно применять в командной разработке, чтобы проверять код коллег на уязвимости и вместе быстрее исправлять их.

Какие задачи можно решать:
Быстро обнаруживать уязвимости и исправлять их до того, как они попадут в продакшен. Ещё нейросеть Snyk Code можно интегрировать в процесс разработки и использовать его в качестве постоянного инструмента для тестирования.

Бесплатная версия Snyk Code позволяет проводить до 200 проверок в месяц. А платная версия снимает это ограничение и добавляет интеграцию с Jira.

Как начать пользоваться:
Перейти на официальный сайт, залогиниться в свой аккаунт и интегрировать его в свой GitHub-аккаунт.

💬 Резюме

Мы хотим донести одну простую мысль — не надо бороться с ИИ, надо уже сейчас учиться встраивать его в свои процессы разработки, учиться вводить качественные запросы, подстраивать и обучать под свои задачи.

Это уже не будущее, а настоящее.