معرفی بهترین ابزار کدنویسی با هوش مصنوعی

برنامه نویسی ستون فقرات توسعه نرم افزار مدرن است که باعث ایجاد نوآوری در برنامه‌ها و سیستم‌ها شده و به دنیای دیجیتال قدرت می‌بخشد. با این حال، فرآیند کدنویسی می‌تواند پیچیده و چالش برانگیز باشد، و به توسعه‌دهندگان نیاز دارد که سینتکس پیچیده، مدیریت پایگاه‌های کد بزرگ و عیب‌یابی خطاها را انجام دهند. ابزارهای کدنویسی به کمک هوش مصنوعی به عنوان همراهان ارزشمندی ایجاد شده‌اند تا چشم انداز برنامه نویسی را متحول کرده و تجربه کدنویسی توسعه دهندگان را افزایش دهند.

در این مطلب، بهترین دستیار کدنویسی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم، ویژگی‌ها، مزایا، و تاثیر تغییردهنده آن‌ها بر توسعه‌دهندگان را بررسی می‌کنیم و به آنها امکان می‌دهیم کد بهتری بنویسند، در زمان صرفه‌جویی کنند و پتانسیل کامل کدنویسی خود را آزاد کنند. ابتدا، اجازه دهید در مورد تعریف کدنویسی به کمک هوش مصنوعی بحث کنیم.

دستیار کدنویسی هوش مصنوعی چیست؟

دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی یک ابزار نرم‌افزاری پیچیده است که از فناوری هوش مصنوعی (AI) مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای کمک به توسعه‌دهندگان در فرآیند نوشتن، ویرایش، اشکال‌زدایی، تست و مستندسازی کد استفاده می‌کند.
به عنوان یک همراه مجازی عمل کرده و پیشنهادات، توصیه‌ها و کمک‌های خودکار را برای بهینه سازی فرآیند توسعه نرم افزار و افزایش بهره وری ارائه می‌نماید.

چالش برای برنامه نویسان

برنامه نویسان و توسعه دهندگان هنگام نوشتن کد با چالش های مختلفی روبرو می‌شوند. در ادامه  چندین چالش متداول که توسط توسعه دهندگان تجربه شده است را ذکر می‌کنیم

• سینتکس و پیچیدگی زبان: زبان‌های برنامه نویسی اغلب قوانین نحوی پیچیده و منحنی یادگیری تند دارند. درک و استفاده از سینتکس صحیح می‌تواند چالش برانگیز باشد، به خصوص برای مبتدیان یا هنگام کار با زبان‌های ناآشنا.

• اشکالات و خطاها: اشکال زدایی بخشی ضروری از فرآیند کدنویسی است. شناسایی و رفع اشکالات و خطاها می‌تواند زمان‌بر و از نظر ذهنی سخت باشد. این مورد نیاز به تجزیه و تحلیل دقیق رفتار کد، ردیابی متغیرها و درک جریان اجرا دارد.
• بهره‌وری و کارایی کد: نوشتن کدی که کارآمد، بهینه شده و عملکرد خوبی داشته باشد می‌تواند یک چالش باشد. توسعه دهندگان باید پیچیدگی الگوریتمی، مدیریت حافظه و استفاده از منابع را در نظر بگیرند تا اطمینان حاصل کنند که کد آنها به طور روان اجرا می‌شود، به خصوص در محیط‌های با محدودیت منابع.
• سازگاری و یکپارچگی: ادغام اجزای مختلف، کتابخانه‌ها یا API های شخص ثالث می‌تواند چالش‌های سازگاری را ایجاد کند. اطمینان از کار یکپارچه همه قطعات و مدیریت صحیح داده‌ها به صورت متقابل می‌تواند پیچیده باشد.
• مقیاس‌پذیری و نگهداری: با رشد پروژه‌ها، مدیریت و مقیاس‌بندی کد چالش‌برانگیزتر می‌شود. حصول اطمینان از اینکه کد قابل نگهداری، ماژولار و مقیاس پذیر باقی می‌ماند می نیازمند تصمیم گیری‌های دقیق طراحی و رعایت بهترین شیوه‌ها است.
• همکاری و کنترل نسخه: هماهنگی تلاش‌ها، مدیریت تغییرات کد، و حل تضادها می‌تواند چالش‌های مهمی در هنگام کار در تیم باشد. اطمینان از کنترل نسخه مناسب و همکاری موثر برای حفظ یک گردش کار سازگار و سازنده بسیار مهم است.
• محدودیت‌های زمان: توسعه‌دهندگان اغلب تحت ضرب‌الاجل‌های محدود کار می‌کنند و به فرآیند کدنویسی فشار می‌آورند. متعادل کردن سرعت و کیفیت ضروری است و ارائه کد در بازه‌های زمانی مشخص می‌تواند چالش برانگیز باشد.
• همگام با پیشرفت‌های فناوری: چشم انداز فناوری به طور مداوم در حال تکامل است و فریمورک‌ها، زبان‌ها و ابزارهای جدید به طور منظم در حال ظهور هستند. یادگیری و انطباق مستمر چالش‌های مداومی را برای توسعه‌دهندگان در سفر حرفه‌ای‌شان ایجاد می‌کند.
• مستندسازی  و خوانایی کد: نوشتن کد واضح، مختصر و مستند برای همکاری یکپارچه و سهولت نگهداری در آینده ضروری است. اطمینان از خوانایی و قابل فهم بودن کد می‌تواند چالش برانگیز باشد، به خصوص زمانی که پایگاه‌های کد بزرگ و پیچیده می‌شوند.
• امنیت و کاهش آسیب پذیری: ایجاد نرم افزار ایمن مستلزم بررسی دقیق آسیب پذیری‌های احتمالی و اجرای اقدامات امنیتی مناسب است. پرداختن به نگرانی‌های امنیتی، محافظت در برابر تهدیدات سایبری و اطمینان از حفظ حریم خصوصی داده‌ها می‌تواند جنبه های چالش برانگیز کدنویسی باشد.

حال بیایید ببینیم که چگونه این نوع ابزار می تواند به توسعه دهندگان کمک کند تا از این چالش‌ها اجتناب کنند.

مزایای ابزار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی

• کاهش پیچیدگی سینتکس و زبان: این ابزارها به برنامه نویسان کمک می‌کنند تا با ارائه پیشنهادات و اصلاحات بلادرنگ (real-time) برای خطاهای سینتکس، با پیچیدگی زبان‌های برنامه نویسی مقابله کنند که به شناسایی و اصلاح اشتباهات رایج مانند از دست دادن براکت، نقطه ویرگول، یا پرانتز کمک می‌کند.
• تکمیل خودکار و پیشنهادات کد هوشمند: در تکمیل خودکار تکه-کدها یا اسنیپت‌ها برتری دارد و در زمان و تلاش توسعه‌دهندگان صرفه‌جویی می‌کند. آنها زمینه کد نوشته شده را تجزیه و تحلیل کرده و پیشنهادهای هوشمندانه‌‎ای برای تکمیل دستورات کد، متغیرها، نام متدها یا پارامترهای تابع ارائه می‌دهند. این پیشنهادات از نظر زمینه‌ای مرتبط هستند و می‌توانند به طور قابل توجهی روند کدنویسی را سرعت ، اشتباهات تایپی را کاهش و دقت کد را بهبود دهند.
• کمک تشخیص خطا و دیباگ: دستیاران کد هوش مصنوعی می‌توانند در شناسایی و رفع خطاهای کد کمک کنند. آنها کد را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرده، خطاها یا اشکالات احتمالی را علامت گذاری می‌کنند و پیشنهاداتی برای رفع آنها ارائه می‌دهند. این ابزارها با ارائه بینش در مورد دلایل اصلی خطاها، پیشنهاد راهکارهای بالقوه، یا ارائه لینک به داکیومنت مربوطه، دیباگ را تسهیل و به برنامه نویسان کمک می‌کنند تا مسائل را به طور موثرتری شناسایی و حل کنند.
• کارایی کد و بهینه سازی عملکرد: این ابزارها می توانند به برنامه نویسان در بهینه سازی کد برای کارایی و عملکرد کمک کنند. آن‌ها می‌توانند تکه‌های کد را تجزیه و تحلیل کرده و حوزه‌هایی را که می‌توان بهبود بخشید شناسایی کنند مانند الگوریتم‌های ناکارآمد، حلقه‌های اضافی، یا ساختار داده‌های غیربهینه. با پیشنهاد بازآفرینی کد یا پیاده سازی جایگزین، توسعه دهندگان کد کارآمدتری می‌نویسند که منابع کمتری مصرف کرده و عملکرد بهتری دارند.
• پشتیبانی سازگاری و یکپارچه سازی: این نوع ابزار می‌تواند با پیشنهاد کتابخانه‌ها یا API های سازگار بر اساس نیازهای پروژه کمک کند. آن‌ها همچنین می‌توانند به تکه‌های کد کمک کنند یا یکپارچه‌سازی عملکردهای خاص را راهنمایی کنند. این پشتیبانی یکپارچگی نرم‌تر اجزای مختلف را تضمین می‌کند، مشکلات احتمالی سازگاری را کاهش می‌دهد و در زمان و تلاش توسعه‌دهندگان صرفه‌جویی می‌کند.
• پیشنهادات اصلاح و بهبود کد: می تواند پایگاه‌های کد موجود را تجزیه و تحلیل کرده و اصلاح و بهبود کیفیت کد را پیشنهاد دهد. آن‌ها می‌توانند بخش‌هایی از کد را شناسایی کنند که درک آن‌ها مشکل است یا بهترین شیوه‌ها را نقض می‌کنند. از این طریق، برنامه نویسان قابلیت نگهداری، خوانایی و عملکرد کد را با پیشنهاد جایگزین‌های خوانا، ماژولار یا بهینه‌تر افزایش می‌دهند.
• مدیریت همکاری و کنترل نسخه: کاربران می‌توانند با سیستم‌های کنترل نسخه ادغام شوند و پیشنهادات حل تعارض را برای به حداقل رساندن تداخل در طول ادغام کد ارائه دهند. آنها همچنین می‌توانند در ردیابی تغییرات، برجسته کردن تغییرات ایجاد شده توسط اعضای مختلف تیم و اطمینان از همکاری روان در یک پروژه کمک کنند.
• بهبود مستندسازی و خوانایی کد: این ابزارها می توانند به بهبود مستندسازی و خوانایی کد کمک کنند. آنها می توانند از توسعه دهندگان بخواهند کانت اضافه کنند، الگوهای مستندات را ارائه دهند یا نام متغیرها و توابع دقیق تری را پیشنهاد کنند. این ابزار با تشویق شیوه‌های مستندسازی ثابت و ترویج کد خوانا، می‌تواند درک کد، قابلیت نگهداری و سهولت توسعه آینده را ممکن کند.
• یادگیری و همگامی با پیشرفت تکنولوژی: این ابزارها می‌توانند به عنوان همراه یادگیری برای برنامه نویسان عمل کنند. آن‌ها می‌توانند مراجع مستندات، نمونه‌های کد یا آموزش‌هایی را برای کمک به توسعه‌دهندگان در درک مفاهیم، فریمورک‌ها یا کتابخانه‌های جدید برنامه‌نویسی ارائه کنند. بنابراین توسعه‌دهندگان می‌توانند با آخرین پیشرفت‌های فناوری به‌روز باشند و پایگاه دانش خود را گسترش دهند.
• امنیت و کاهش آسیب پذیری: می‌تواند به برنامه نویسان کمک کند تا با ارائه پیشنهادات و بهترین شیوه‌ها برای کدنویسی ایمن، نگرانی‌های امنیتی را برطرف کنند. آن‌ها می‌توانند آسیب‌پذیری‌های امنیتی بالقوه، مانند حملات injection یا قرار گرفتن در معرض داده‌های حساس را علامت‌گذاری (flag) کنند و راهنمایی‌هایی برای کاهش آن‌ها ارائه دهند.

زمان آن رسیده است که ابزارهای محبوب و پرطرفدار AI Code Assistant را که در بازار برای برنامه نویسان و توسعه دهندگان در دسترس هستند، بررسی کنیم.

بهترین دستیار کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی

GitHub Copilot

GitHub Copilot که توسط GitHub با همکاری OpenAI توسعه یافته است، قصد دارد تجربه کدنویسی را با ویژگی‌ها و قابلیت‌های پیشرفته خود متحول کند. از پتانسیل هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای افزایش کارایی برنامه نویسی توسعه دهندگان استفاده کرده و ویژگی‌های مختلفی را برای تسهیل نوشتن کد کارآمدتر ارائه می‌دهد.

امکانات:

• ادغام با IDE های محبوب: با IDE های محبوب مانند Visual Studio، Neovim، Visual Studio Code و JetBrains یکپارچه می‌شود تا یک تجربه توسعه روان داشته باشید.
• پشتیبانی از چندین زبان: پشتیبانی از زبان‌های مختلف مانند TypeScript، Golang، Python، Ruby و غیره.
• پیشنهاد کد و تولید توابع: پیشنهادات کد هوشمند را در حین نوشتن کد، ارائه قطعات یا عملکردهای کامل برای تسریع فرآیند کدنویسی و بهبود کارایی ارائه می‌دهد.
• پیمایش تکمیل خودکار آسان: چندین پیشنهاد تکمیل خودکار را به آسانی طی کنید و به آنها اجازه دهید گزینه‌های مختلف را بررسی کنند و مناسب‌ترین پیشنهاد را برای کد خود انتخاب کنند.

در حالی که Github Copilot دارای این ویژگی ها است، دارای نقاط ضعفی است که باید هنگام استفاده از آن در نظر گرفته شود.

• تکرار کد: GitHub Copilot بر اساس الگوهایی که از منابع مختلف آموخته است، کد تولید می‌کند که می‌تواند منجر به تکرار کد شود، جایی که توسعه دهندگان ممکن است ناخواسته از بخش های کد مشابه یا یکسان در بخش‌های مختلف پروژه خود استفاده کنند.
• کد ناکارآمد: گاهی اوقات کدهای نادرست یا ناکارآمد تولید می‌کند که می‌تواند مشکل ساز باشد، به خصوص برای توسعه دهندگان بی تجربه که ممکن است نتوانند خطاها را تشخیص دهند.
• تولید نمونه آزمایشی ناکافی: هنگام نوشتن کدهای بزرگتر، توسعه دهندگان ممکن است ارتباط خود را با کد از دست بدهند. بنابراین تست کد امری ضروری است. Copilot ممکن است توانایی تولید تعداد کافی تست برای کدهای بزرگتر را نداشته باشد که می‌تواند شناسایی و دیباگ مشکلات و اطمینان از کیفیت کد را دشوارتر کند.

Tabnine

Tabnine تجربه کدنویسی را با تکمیل کد هوشمند، تشخیص و رفع خطا، کمک به بازسازی و مستندسازی کد خودکار افزایش می‌دهد و به توسعه‌دهندگان در نوشتن کد کارآمد و با کیفیت کمک می‌کند.

امکانات:

• کمک به بازآفرینی کد: Tabnine راهنمایی و پیشنهادهایی را برای بازسازی، بهبود خوانایی، کارایی و قابلیت نگهداری کد ارائه می‌دهد.
• کد لینتینگ: ویژگی کد لینتینگ را ارائه می‌کند که خطاهای احتمالی را شناسایی و راه‌حل‌هایی را پیشنهاد می‌کند و از کد تمیز و بدون خطا اطمینان می‌دهد.
• اسناد کد خودکار: به طور خودکار اسناد کد را برای افزایش درک و همکاری بین توسعه دهندگان ایجاد می‌کند.
• تکمیل کد هوشمند: Tabnine تکمیل کد هوشمند را بر اساس مجموعه داده گسترده ای از کد متن‌باز ارائه و به توسعه دهندگان با پیشنهادات دقیق و مرتبط کمک می‌کند.

Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhisperer سرعت و دقت برنامه نویسی توسعه دهندگان را افزایش داده و امکان نوشتن کد سریعتر و دقیق تر را فراهم می‌کند. فناوری هوش مصنوعی آمازون به آن قدرت می‌دهد و می‌تواند کد، عملکردهای کامل و تولید اسناد را پیشنهاد دهد.

امکانات:

• پیشنهاد کد: تکه‌های کد، توابع و حتی کلاس‌های کامل را بر اساس زمینه کد ارائه می‌کند. این امر به صرفه جویی در زمان و کاهش خطاها کمک کرده و در نتیجه فرآیند کدگذاری کارآمدتر و قابل اعتمادتر است.
• تکمیل تابع: با پیشنهاد خط کد زیر یا با پر کردن کل بدنه تابع به تکمیل توابع کمک می‌کند.
• تولید اسناد: اسنادی را برای کد ایجاد می‌کند، از جمله خلاصه عملکرد، توضیحات پارامترها و مقادیر بازگشتی.
• اسکن امنیتی: کد را اسکن می‌کند تا آسیب پذیری‌های امنیتی احتمالی را شناسایی کند. که به پیشگیری نگرانی‌های امنیتی و جلوگیری از مشکلات احتمالی کمک می‌کند.
• پشتیبانی از زبان: برای زبان‌های برنامه نویسی مختلف از جمله Python، JavaScript، C#، Rust، PHP، Kotlin، C، SQL و غیره موجود است.
• ادغام با IDE: می توان از JetBrains IDE، VS Code و موارد دیگر استفاده کرد.

CodeT5

CodeT5 یک ابزار پیشرفته متخصص در تولید متن به کد(text-to-code)، ترجمه کد به کد(code-to-code) و خلاصه سازی کد است که به توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد تا شکاف بین دستورالعمل‌های زبان طبیعی و کد اجرایی را پر کنند، ترجمه زبان را تسهیل کرده و درک کد را ساده می‌نماید.

امکانات:

• تولید متن به کد: CodeT5 در تولید قطعات کد یا توابع از توضیحات زبان طبیعی برتری دارد و به توسعه دهندگان امکان می‌دهد دستورالعمل‌های متنی را به کد اجرایی تبدیل کنند.
• ترجمه کد به کد: ترجمه کد بین زبان‌های برنامه نویسی مختلف را تسهیل و تغییر زبان یا همکاری در بین موانع زبان را برای توسعه دهندگان آسان‌تر می‌کند.
• خلاصه‌سازی کد: خلاصه‌های مختصری از تکه‌های کد ارائه می‌کند، درک کد را بهبود می‌بخشد و درک و کار با پایگاه‌های کد پیچیده را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند.

OpenAI Codex

این ابزار راه‌اندازی سریع، تکمیل کد مبتنی بر هوش مصنوعی و درخواست زبان طبیعی را ارائه می‌دهد، که نوشتن کد به‌طور کارآمد و مؤثر در حین تعامل با هوش مصنوعی با استفاده از دستورالعمل‌های ساده انگلیسی را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند.

امکانات:

• راه‌اندازی سریع: OpenAI Codex یک فرآیند راه‌اندازی کاربرپسند و کارآمد را فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا از این ابزار به سرعت و یکپارچه استفاده کنند.
• ابزار تکمیل کد هوش مصنوعی: Codex تکمیل کد پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌کند و پیشنهادات دقیق و مرتبط با زمینه را برای تسریع فرآیند کدنویسی و بهبود بهره‌وری ارائه می‌دهد.
• درخواست زبان طبیعی: با درخواست زبان طبیعی، Codex به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که به طور مستقیم با هوش مصنوعی تعامل داشته باشند، دستورالعمل ها و دریافت پیشنهادات کد بر اساس توضیحات ساده انگلیسی را ارائه می دهند.

ChatGPT

شاید شناخته شده‌ترین ابزار هوش مصنوعی، ChatGPT برای پاسخ به سوالات شما، پرسیدن سوالات بعدی، به چالش کشیدن ایده‌های نادرست و رد درخواست‌های نامناسب طراحی شده است. بنابراین، از برخی جهات، کار با ChatGPT مانند بیرون کشیدن ایده‌های یک همکار باهوش است.
از آنجایی که هدف اصلی آن پاسخ به سوالات شماست، می‌توانید آن را در موارد متعددی به کار ببرید - از نوشتن کد گرفته تا دیباگ و برنامه‌ریزی فرآیند توسعه محصول  و در حالی که ChatGPT ممکن است اشتباهات کمتری نسبت به سایر ابزارهای کد هوش مصنوعی مرتکب نشود، به گونه ای برنامه ریزی شده است که اشتباهات خود را بپذیرد، بنابراین برای فروتنی به آن امتیاز می دهیم. 
این فناوری هوش مصنوعی همچنین به مدل GPT-4 ارتقا یافته است. در مقایسه با GPT-3، می‌تواند دستورالعمل‌های پیچیده‌تری را دنبال، سینتکس پیچیده‌تری را درک و مسائل دشوارتر را حل کند.

بهترین ویژگی‌های ChatGPT

• انعطاف پذیری: شما می توانید از این چت ربات هوش مصنوعی برای خیلی بیشتر از کدنویسی استفاده کنید. از آنجایی که یک ابزار پرسش و پاسخ است، می تواند گردش کار را در هر نقشی در سازمان شما ساده کند.
• سوالات بعدی: برخی از مولدهای کدنویسی هوش مصنوعی با درک نکردن متن کامل سوال شما در اولین مانع شکست می‌خورند. از آنجایی که ChatGPT سوالات بعدی را می پرسد، می تواند به شما کمک کند اطلاعاتی را که برای دریافت پاسخ دقیق باید ارائه دهید شناسایی کنید.
• بررسی کد: ChatGPT به ویژه در شناسایی خطاهای کد شما و کمک به تصحیح آنها مهارت دارد.

محدودیت‌های ChatGPT

• زمینه محدود: برخی از کاربران شکایت دارند که در مکالمات طولانی تر، این چت بات تمایل به از دست دادن چارچوب دارد. ممکن است اطلاعاتی را که قبلا در مکالمه به آن داده‌اید فراموش کند و پاسخ‌های منسجمی ارائه نکند
• پاسخهای عمومی: برخی می‌گویند که این برنامه تمایل دارد که پاسخ ‌های بویلرپلیت (boilerplate) یکسانی را بارها و بارها ارائه دهد، حتی زمانی که زمینه متفاوت است.

PolyCoder

یک ابزار کد متن‌باز برای رقیب Codex است و با سایر ابزارهای متن‌باز متفاوت است زیرا نه تنها هوش مصنوعی به صورت رایگان در دسترس عموم است، بلکه تمام داده‌های آموزشی نیز وجود دارد. بنابراین هرکسی که می‌خواهد به مجموعه داده اضافه یا آن را بهبود بخشد، می‌تواند این کار را انجام دهد 
محققان دانشگاه Carnegie Mellon آن را بر اساس زبان OpenAI GPT-2 طراحی کردند و ادعا می‌کنند که این هوش مصنوعی در نوشتن کد به زبان C بهتر از هر هوش مصنوعی دیگری در زمینه یادگیری ماشینی و تولید کد است.
این هوش مصنوعی در مجموع با 12 زبان برنامه نویسی بر اساس 2.7 میلیارد پارامتر آموزش داده شد.

بهترین ویژگی‌های PolyCoder

• یادگیری مداوم: هر کسی می‌تواند PolyCoder را با آموزش زبان‌های برنامه جدید، تغذیه مجموعه داده‌های آن از مخازن کدنویسی اضافی، یا بهبود درک زبان طبیعی آن، بهبود بخشد، و این را به یکی از هیجان‌انگیزترین پروژه‌های متن‌باز از زمان وردپرس تبدیل می‌کند.
• کدنویسی زبان C: در حالی که PolyCoder به 12 زبان برنامه تسلط دارد، در زبان C قوی ترین است. سایر ابزارهای کد AI ممکن است در جاوا، پایتون یا SQL بهتر عمل کنند، اما همیشه می توانید PolyCoder را برای بهبود قابلیت‌های آن در زبان دلخواه خود آموزش دهید.

محدودیت‌های PolyCoder

آسیب‌پذیری‌های بزرگ‌تر: به دلیل متن‌باز بودن، سازندگان PolyCoder می‌ترسند که برنامه‌نویسان بتوانند رفتار مخرب را به هوش مصنوعی آموزش دهند یا آسیب‌پذیری‌های امنیتی را در سورس کد وارد کنند.

Cody

Cody (با AskCodi اشتباه نشود)، ابزار هوش مصنوعی Sourcegraph، یک دستیار کدنویسی جامع است. کل پایگاه کد شما را می‌فهمد، به پرسش‌ها پاسخ می‌دهد و کد می‌نویسد. فراتر از راهنمایی، Cody توضیحات کد مفصلی را ارائه می‌دهد، اجزای خاص را مکان یابی کرده و مشکلات احتمالی را با اصلاحات پیشنهادی شناسایی می‌کند. Cody به طور مستقیم در کد VS با اکستنشن کار می‌کند.
توسعه دهندگان cody معتقدند در حال ساختن تنها دستیار کدنویسی هوش مصنوعی هستیم که کل پایگاه کد شما را می شناسد کودی به سوالات فنی پاسخ می دهد و کد را مستقیم در IDE شما می نویسد و از نمودار کد شما برای زمینه(context) و دقت استفاده می کند.

• تکمیل خودکار: Cody تکمیل خودکار کدهای مبتنی بر زمینه را ایجاد کرده و می‌تواند خطوط منفرد یا کل توابع را در هر زبان برنامه‌نویسی، فایل پیکربندی یا اسناد تکمیل کند.
• چت: سوالات Cody را در نمای چت یا درون خط کد بپرسید و از نمودار کد Sourcegraph برای پاسخگویی با استفاده از دانش پایگاه کد شما استفاده خواهد کرد.
• دستورات: Cody دستورات سریعی برای اقدامات معمول دارد، مانند افزودن اسناد کد، تولید تست‌های واحد و تشخیص بوی کد(Code smell)

نتیجه

با پیشرفت فناوری، دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی نقش مهمی را در صنعت توسعه نرم افزار ایفا می کنند. با یادگیری و بهبود مستمر، این ابزارها پتانسیل تغییر شکل تجربه کدنویسی، پرورش نوآوری، همکاری و تعالی کد را دارند. توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان با استفاده از قدرت دستیاران کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بر چالش‌های کدنویسی غلبه کنند، مهارت‌های خود را افزایش دهند و راه‌حل‌های نرم‌افزاری با کیفیت بالا برای یک چشم‌انداز دیجیتالی به سرعت در حال تحول ایجاد کنند.