به‌عنوان توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و دانشمندان داده، هفته‌های کاملی را با تعمیر و نگهداری از پایگاه کد سپری کرده‌ایم. ما در پایگاه کد خود باگ هایی داشته ایم که به زمانی باز می گردد که اولین پروژه git خود را انجام دادیم. ما با چالش های زیادی مواجه شده ایم که با حفظ و بهبود پایگاه های کد پیچیده همراه است. با گذشت زمان، سیستم‌های نرم‌افزاری ما بدهی‌های فنی را جمع‌آوری می‌کنند و بهره‌وری، مقیاس‌پذیری و قابلیت نگهداری را کاهش می‌دهند.
ببینید، بازآفرینی کد هوش مصنوعی مولد. این نه تنها بهبود در کد ما را خودکار می کند، بلکه بینش کمی و کیفی را در مورد کیفیت کد ما نیز ارائه می دهد. در این وبلاگ، به این موضوع می پردازیم که چگونه بازآفرینی کد هوش مصنوعی به سفر توسعه دهندگان ما کمک می کند.
اولاً، بازآفرینی کد هوش مصنوعی مولد چیست؟ ChatGPT را در نظر بگیرید، اما به طور خاص برای تجزیه و تحلیل و تولید کد ایجاد شده است. بازآفرینی کد هوش مصنوعی از شبکه های عصبی برای بازسازی کد موجود بدون تغییر رفتار خارجی آن استفاده می کند. تغییراتی را در ساختار داخلی ایجاد می کند و در عین حال وضوح و قابلیت نگهداری را بهبود می بخشد. با آموزش کد استاندارد صنعت و اصلاحات کدهای گذشته، بازآفرینی AI مولد کدهای مشکل ساز را شناسایی می کند، خوانایی کد را بهبود می بخشد، پیچیدگی را کاهش می دهد، افزونگی را حذف می کند و توسعه پذیری را ارتقا می دهد.
چگونه می توانیم از این موضوع بهره مند شویم؟
قابلیت نگهداری بهبود یافته
ما زمان زیادی را صرف اشکال‌زدایی می‌کنیم، یا کسی را وادار می‌کنیم که این کار را انجام دهد (متاسفم کوین) و اگر شما کوین هستید (یا می‌خواهید زندگی کوین را بهتر کنید)، بازسازی هوش مصنوعی کدها و الگوریتم‌های پیچیده را ساده می‌کند و درک و نگهداری آن را آسان‌تر می‌کند. با حذف بدهی های فنی و بوی کد، زمان کمتری را برای عیب یابی و زمان بیشتری برای افزودن ارزش از طریق ویژگی ها و بهینه سازی های جدید صرف خواهیم کرد.
مقیاس پذیری پیشرفته
همه ما مجبور شده‌ایم کد را دوباره دنبال کنیم و بازنویسی کنیم تا یک ویژگی جدید و مهم کار کند. بازسازی هوش مصنوعی کد ما را بهبود می بخشد تا پایه ای محکم برای مقیاس پذیری ایجاد کند. با جایگزینی کد پیچیده فعلی با کد ساده، تمیز و ماژولار، نرم افزار ما انعطاف پذیرتر و سازگارتر با رشد و تغییر نیازهای کسب و کار است.
افزایش بهره وری توسعه دهندگان
همه ما کسی را می شناسیم که عاشق نوشتن کدهای پیچیده (بدون نامگذاری) است… و ما زمان زیادی را صرف درک و اشکال زدایی کدهای پیچیده می کنیم. AI refactoring خوانایی کد را بهبود می بخشد و همکاری بهتر بین اعضای تیم را تسهیل می کند. در حال حاضر نیز سریع‌تر کردن فرد جدید آسان‌تر است و اکنون می‌توانیم کد با کیفیت بالا را در زمان بسیار کمتری تولید کنیم.
پیشگیری از اشکال
هیچ کس اشکالات را دوست ندارد. AI Refactoring باگ ها و آسیب پذیری های احتمالی در پایگاه کد را شناسایی و از بین می برد. با حذف بوی کد، بهبود مدیریت خطا، و اجرای بهترین شیوه های صنعت، می توانیم خرابی ها و نقض های نرم افزار را کاهش دهیم.
چرا از یک سرویس قابل اعتماد بازسازی هوش مصنوعی Generative استفاده کنیم؟
تجربه و تخصص
برای اجرای یک الگوریتم موفق، یک سرویس بازسازی هوش مصنوعی مولد باید مدتی در صنعت باشد. تیم آنها دارای تخصص عمیق در زبان های برنامه نویسی مختلف، طراحی الگوریتمی و بهترین شیوه ها خواهد بود. سرویس refactoring آنها پایگاه کد ما را به طور گسترده و جامع تجزیه و تحلیل می کند.
چشم انداز عینی
یک سرویس بازسازی هوش مصنوعی ثالث، دیدگاه جدیدی را به پایگاه کد ما می‌آورد. می‌تواند مسائل پنهان را شناسایی کند، راه‌حل‌های خلاقانه را پیشنهاد کند و بینش‌های ارزشمندی در مورد بهبود کیفیت کد ارائه دهد.
به حداقل رساندن اختلال
خدمات بازسازی هوش مصنوعی را می توان در جریان کاری شما ادغام کرد. با یک پسوند ساده، refactoring کد را می توان در کل پایگاه کد ما اعمال کرد.
ارزش بلند مدت
سرمایه گذاری در یک سرویس بازسازی هوش مصنوعی در درازمدت جواب می دهد. هوش مصنوعی همراه با ما رشد می کند و آداب کدنویسی ما را یاد می گیرد و دقت آن را بهبود می بخشد. ما در زمان و منابع صرفه جویی می کنیم و در عین حال از قابلیت نگهداری نرم افزار شما اطمینان می دهیم.
قابلیت سفارشی سازی
سرویس‌های بازسازی هوش مصنوعی معمولاً با پارامترهایی برای تنظیم الگوریتم‌های حساس‌تر یا کمتر ارائه می‌شوند. هوش مصنوعی همچنین می تواند مطابق با نیازهای کدنویسی ما سفارشی شود.
چند ابزار رایگان برای استفاده از هوش مصنوعی مولد چیست؟
Metabob از شبکه های عصبی گراف اختصاصی برای شناسایی مشکلات و LLM برای توضیح و حل آنها استفاده می کند. شبکه‌های عصبی گراف متابوب (GNN) از مکانیزم توجه برای درک هر دو نشانگر معنایی و رابطه‌ای استفاده می‌کنند که در نتیجه نمایش کامل‌تری از ورودی ارائه می‌شود. مدل‌های زبان بزرگ متابوب (LLM، مانند GPT) مدل‌های یادگیری عمیقی هستند که از میلیاردها پارامتر و مکانیزم توجه برای پیش‌بینی محتمل‌ترین نشانه برای پیروی از یک ورودی داده شده استفاده می‌کنند.
Metabob نسخه‌های توسعه‌دهنده فردی را با استفاده رایگان ارائه می‌دهد و در حال حاضر در VScode به عنوان یک افزونه در دسترس است. آنها را در اینجا در پیوند VScode خود امتحان کنید.
