Tag: codice

Gli strumenti di sviluppo e codice basati sull’intelligenza artificiale (AI) stanno diventando sempre più diffusi e utilizzati dagli sviluppatori per migliorare l’efficienza e la qualità del processo di sviluppo del software.

Ecco alcuni esempi di come l’AI viene integrata negli strumenti di sviluppo e codice:

1. Assistenza alla scrittura di codice: Gli editor di codice come Visual Studio Code, PyCharm e altri integrano funzionalità AI che offrono suggerimenti intelligenti durante la scrittura del codice. Questi suggerimenti possono includere completamento automatico del codice, correzione automatica degli errori di sintassi, suggerimenti per ottimizzare il codice e molto altro ancora.
2. Generazione automatica di codice: Alcuni strumenti AI possono generare codice automaticamente in base ai requisiti specificati o agli esempi forniti dall’utente. Questo può aiutare a velocizzare lo sviluppo di determinate parti del software e ridurre il rischio di errori umani.
3. Debugging automatico: Alcuni strumenti AI sono in grado di individuare e correggere automaticamente gli errori di codice, o addirittura prevedere potenziali bug prima che si verifichino. Questo può aiutare gli sviluppatori a risolvere i problemi più rapidamente e a mantenere un codice più pulito e affidabile.
4. Ottimizzazione delle prestazioni: Gli strumenti AI possono analizzare il codice sorgente e identificare aree che possono essere ottimizzate per migliorare le prestazioni del software. Questo può includere suggerimenti per ottimizzare algoritmi, ridurre la complessità computazionale e altro ancora.
5. Automatizzazione dei test: Gli strumenti AI possono automatizzare la creazione e l’esecuzione di test software, identificare automaticamente i casi di test più rilevanti e generare dati di test realistici. Questo può aiutare a ridurre i tempi di sviluppo e migliorare la qualità del software.
6. Analisi del codice: Gli strumenti AI possono analizzare il codice sorgente per identificare dipendenze, vulnerabilità di sicurezza, pratiche di codice non ottimali e altro ancora. Queste analisi possono aiutare gli sviluppatori a migliorare la manutenibilità, la sicurezza e la stabilità del software.

Strumenti di sviluppo

• co:here – Cohere fornisce l’accesso a modelli linguistici di grandi dimensioni avanzati e strumenti di PNL.
• Haystack – Un framework per la creazione di applicazioni NLP (ad esempio agenti, ricerca semantica, risposta a domande) con modelli linguistici.
• Keploy – Strumento open source per convertire il traffico degli utenti in casi di test e stub di dati.
• LangChain – Un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici.
• gpt4all : un chatbot addestrato su un’enorme raccolta di dati puliti dell’assistente tra cui codice, storie e dialoghi.
• LMQL – LMQL è un linguaggio di query per modelli linguistici di grandi dimensioni.
• LlamaIndex : un framework di dati per la creazione di applicazioni LLM su dati esterni.
• Phoenix : strumento open source per l’osservabilità ML eseguito nell’ambiente notebook, di Arize. Monitorare e ottimizzare modelli LLM, CV e tabulari.
• Prediction Guard : integra perfettamente funzionalità LLM (Large Language Models) private, controllate e conformi.
• Portkey : piattaforma LLMOps full-stack per monitorare, gestire e migliorare le app basate su LLM.
• OpenAI Downtime Monitor : strumento gratuito che tiene traccia dei tempi di attività e delle latenze dell’API per vari modelli OpenAI e altri provider LLM.
• ChatWithCloud : CLI che ti consente di interagire con AWS Cloud utilizzando il linguaggio umano all’interno del tuo terminale.

Codice

• GitHub Copilot : GitHub Copilot utilizza OpenAI Codex per suggerire codice e intere funzioni in tempo reale, direttamente dal tuo editor.
• OpenAI Codex – Un sistema di intelligenza artificiale di OpenAI che traduce il linguaggio naturale in codice.
• Ghostwriter – Un programmatore di coppia basato sull’intelligenza artificiale di Replit.
• Amazon CodeWhisperer : crea applicazioni più velocemente con il compagno di codifica basato sul ML.
• tabnine : codifica più velocemente con completamenti di codice a riga intera e con funzioni complete.
• Stenografia – Documentazione automatica del codice.
• Mintlify : scrittore di documentazione basato sull’intelligenza artificiale.
• Debuild : strumento low-code basato sull’intelligenza artificiale per app Web.
• AI2sql : con AI2sql, ingegneri e non ingegneri possono scrivere facilmente query SQL efficienti e prive di errori senza conoscere SQL.
• CodiumAI : con CodiumAI, ti vengono suggeriti test non banali direttamente nel tuo IDE, così rimani sicuro quando spingi.
• PR-Agent : strumento basato sull’intelligenza artificiale per analisi PR automatizzate, feedback, suggerimenti e altro ancora.
• MutableAI – Sviluppo software accelerato dall’intelligenza artificiale.
• TurboPilot : un clone copilota self-hosted che utilizza la libreria dietro llama.cpp per eseguire il modello Salesforce Codegen da 6 miliardi di parametri in 4 GB di RAM.
• Interfaccia utente GPT-Code : un’implementazione open source dell’interprete ChatGPT Code di OpenAI.
• MetaGPT – Il framework multi-agente: dato un requisito di una riga, restituisci PRD, progettazione, attività, repository
• Marblism : genera un boilerplate SaaS da un prompt.

In sintesi, gli strumenti di sviluppo e codice basati sull’AI offrono una serie di funzionalità avanzate che possono migliorare l’efficienza, la qualità e la sicurezza del processo di sviluppo del software. Questi strumenti stanno diventando sempre più importanti nella pratica degli sviluppatori e sono destinati a svolgere un ruolo sempre più significativo nel futuro dello sviluppo software.