Давайте поговорим об искусственном интеллекте - не об антиутопическом голливудском варианте, а о том, который незаметно преобразует мир разработки программного обеспечения. Слышали ли вы когда-нибудь о OpenAI или ChatGPT? Если нет, не волнуйтесь. Мы собираемся погрузиться в глубины искусственного интеллекта в индустрии программирования, особенно сосредоточившись на том, как он может помочь в завершении кода и исправлении ошибок.
Во время нашего путешествия по этому технологическому ландшафту мы снабдим вас полезными советами, знаниями и практическими примерами, которые обогатят ваше понимание и позволят вам включить ChatGPT в свой набор инструментов для программирования. Независимо от того, опытный вы разработчик или начинающий программист, вы можете извлечь много пользы из понимания синергии между искусственным интеллектом и кодированием.
Индустрия разработки программного обеспечения находится в состоянии постоянной эволюции, и чтобы не отставать от нее, часто приходится использовать инновационные инструменты, методики и технологии. Примером такого развития может служить GitHub Copilot - мощный помощник по работе с кодом на основе искусственного интеллекта, который уже давно завоевал популярность в сообществе разработчиков. Как рассказывается в этой статье, GitHub Copilot построен на базе модели OpenAI Codex, родственной GPT-4, и уже успел зарекомендовать себя в различных сценариях написания кода.
Оглавление
Понимание ChatGPT-4 в контексте программирования
Представьте себе: вы пишете роман. А что, если бы каждый раз, когда вы набираете предложение, инструмент предлагал следующее? Именно так работает ChatGPT, но с существенным отличием. Он предназначен для предсказания текста на основе того, что он уже видел. Но что, если научить его кодировать, а не писать истории?
Есть и хорошие, и плохие новости. ChatGPT, современная языковая модель, разработанная OpenAI, не знает языков программирования. Вы не можете попросить ее отладить ваш код. Но при правильном обучении она вполне может адаптироваться к синтаксису и семантике кодирования.
Использование ChatGPT-4 для автозаполнения кода
Вы когда-нибудь сталкивались с проблемой, когда не можете вспомнить функцию или оператор? Вот тут-то и приходит на помощь функция завершения кода. Это похоже на автозаполнение на клавиатуре телефона, только для программирования.
Самое интересное, что ChatGPT можно обучить заполнению кода. Если предоставить ему достаточно большой массив данных с хорошо написанным кодом, он сможет выучить шаблоны и предсказать, что вы напечатаете дальше. Вам больше не нужно искать ту самую неуловимую функцию, ChatGPT предлагает ее после нескольких нажатий клавиш. Это все равно что иметь приятеля-кодера, который видел гораздо больше кода, чем Вы!
Давайте рассмотрим это на примере:
# Let's assume you are trying to remember the Python function for squaring a number
print(pow
# After typing 'pow', ChatGPT suggests the rest
print(pow(2, 2))
ChatGPT не безупречен. Он может предложить функцию Python, в то время как вы глубоко погружены в JavaScript. Но когда он работает, это просто волшебство. Несколько разработчиков, использовавших ChatGPT для завершения кода, сообщили, что это значительно ускорило их работу и даже подсказало решения, о которых они и не подозревали!
Отладка с помощью ChatGPT-4
Никто не любит ошибок - ни на кухне, ни, тем более, в коде. Но они являются неизбежной частью разработки программного обеспечения. Некоторые ошибки похожи на поиск иголки в стоге сена, а другие - на мышь в темной комнате. Вы знаете, что она там есть, но просто не можете ее увидеть.
Интересно, что ChatGPT может помочь пролить свет на эти досадные ошибки. Изучив тысячи примеров исправления ошибок, он может научиться находить похожие паттерны в новом коде. Это не означает, что ChatGPT заменит вашу команду QA. Однако он может помочь выявить потенциальные ошибки и сэкономить драгоценное время.
Известны случаи, когда ChatGPT обнаруживал пропущенную точку с запятой или неинициализированную переменную, которая доставляла много часов головной боли. Но помните, что он хорош лишь настолько, насколько хороши данные, на которых он был обучен.
Для наглядности приведем практический пример:
// Incorrect code
if (let i = 0; i < 5; i++)
console.log(i)
// Syntax error: 'let' keyword is not valid in an 'if' condition
// Corrected code generated by GPT-4
for (let i = 0; i < 5; i++){
console.log(i);
}
Рефакторинг кода с помощью ChatGPT-4
Рефакторинг является неотъемлемой частью программирования. Это процесс реструктуризации существующего кода без изменения его внешнего поведения. Цель - улучшить структуру, дизайн или реализацию кода, сделав его более читаемым, удобным для сопровождения и эффективным.
GPT-4 может помочь программистам в процессе рефакторинга, предлагая более эффективные реализации или паттерны проектирования. Он может просканировать существующий код и, основываясь на своих знаниях, полученных в ходе обучения, предложить возможные варианты рефакторинга. Вот пример:
# Original Code
def calculate_area(radius):
return 3.14 * radius * radius
# After using GPT-4 for code refactoring
import math
def calculate_area(radius):
return math.pi * math.pow(radius, 2)
В данном случае GPT-4 преобразовал исходный код в более питонический способ вычисления площади круга с помощью модуля ‘math’. Пока GPT-4 улучшает ваш код за счет рефакторинга, изучите раздел ”Плагины ChatGPT для разработчиков” для получения дополнительных инструментов и ресурсов, ориентированных на разработчиков.
Использование GPT-4 для анализа кода
Одним из важнейших аспектов программирования является процесс рецензирования кода. В ходе этого процесса другие разработчики просматривают ваш код, проверяя его на наличие потенциальных проблем, улучшений или альтернативных решений.
GPT-4 может помочь в этом процессе, автоматизировав первый этап рецензирования кода. Он может указать на очевидные ошибки, предложить улучшения и даже обеспечить соблюдение стандартов кодирования. Однако, как и любой другой инструмент, он не заменяет человеческий анализ, но может значительно ускорить процесс.
Вот потенциальный сценарий проверки кода с помощью GPT-4:
// Original Code
public class Main {
public static void main(String[] args) {
for(int i=0;i<5;i++)
System.out.println(i);
}
}
// GPT-4 Suggestions:
1) Use Braces for Control Structures: Always use braces ({}) in control structures, even if they are not technically required for single statements. This improves readability and helps to avoid potential errors in future modifications.
2) Spacing and Indentation: Use consistent spacing and indentation to improve readability.
3) Naming Conventions: Although your class name is appropriate for a basic example, in larger projects, class names should be more descriptive.
// After GPT-4 Assisted Code Review
public class NumberPrinter {
public static void main(String[] args) {
printNumbers(5);
}
private static void printNumbers(int limit) {
for (int i = 0; i < limit; i++) {
System.out.println(i);
}
}
}
GPT-4: мощный помощник в мире программирования
ChatGPT - это мощный, увлекательный инструмент, который может изменить наш подход к разработке программного обеспечения, но он не является серебряной пулей. Как и любой другой инструмент, он хорош лишь настолько, насколько хорош человек (или данные), использующий его. Роль искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения растет, и думать о потенциале таких инструментов, как ChatGPT, очень интересно. Возможно, они не напишут следующий алгоритм Facebook или Google, но они могут сделать жизнь тех, кто этим занимается, немного проще.
В заключение хочу сказать, что, хотя ChatGPT - это эволюционное достижение, важно подходить к нему с реалистичной точки зрения. Это помощник, ассистент, инструмент, а не замена сложного, творческого, а иногда и грязного процесса написания кода.