HARMONYOS NEXT IDE برنامه نویسی هوشمند: هوش مصنوعی انقلاب کارآیی توسعه را توانمند می کند

در زمینه توسعه Harmonyos در مرحله بعد ، هوش IDE نقش مهمی در کارآیی توسعه دهندگان ایفا می کند. توانمندسازی هوش مصنوعی که در فرآیند توسعه زبان Cangjie یکپارچه شده است ، توسعه دهندگان را به یک تجربه برنامه نویسی بی سابقه تبدیل کرده است. به عنوان یک تکنسین که عمیقاً در توسعه پروژه های مرتبط درگیر است ، من در مورد چگونگی نقش آفرینی در مورد توسعه و ترویج Revelopmentivence of Revelopments در ایدید توضیح می دهم.

1 سناریوهای برنامه نویسی با کمک AI

(i) تکمیل تک خط در مقابل نسل آگاهی از متن (تعامل نمودار)

در طول توسعه زبان Cangjie ، توابع برنامه نویسی با کمک AI عمدتاً در تولید کد تک خطی و تولید قطعه کد آگاه از متن منعکس می شوند.

عملکرد تولید کد تک خطی سرعت ورودی کد را تا حد زیادی بهبود می بخشد. وقتی توسعه دهنده وارد می شود “(الف:” ، IDE به طور خودکار تولید کد را ایجاد می کند و کلید TAB را برای تکمیل کد فشار می دهد. این عملکرد مبتنی بر یادگیری AI از نحو زبان Cangjie و الگوهای کد مشترک است و می تواند به طور دقیق اهداف توسعه دهنده را پیش بینی کند.

تولید کد آگاهی از متن باهوش تر است. این نه تنها به کد موجود در حال حاضر بستگی دارد ، بلکه به طور جامع ساختار کد قبلی ، تعریف متغیر و سایر اطلاعات را نیز در نظر می گیرد. به عنوان مثال ، پس از تعریف متغیرهای متعدد ، هنگامی که توسعه دهنده کلید Enter را فشار می دهد ، مدل تولید کد باعث ایجاد قطعه کد های بعدی در موقعیت فعلی بر اساس انواع این متغیرها و GraysCale می شود و در GraysCale نمایش می دهد و در Grayscale نمایش می دهد. توسعه دهنده می تواند آن را از طریق تکمیل کلید Tab یا کلید ESC لغو کند.

برای نشان دادن وضوح بیشتر روند تعامل این دو عملکرد ، در اینجا یک نمودار جریان تعامل ساده وجود دارد:

graph TD;
A[Start enter code] --> B{Whether to trigger a single line completion rule (such as input "(a:")};
B -- Yes --> C[Show single line completion suggestions];
C --> D[Press the tab key to complete the code or continue to enter];
B -- No --> E[Enter end (such as press Enter)];
E --> F[Analyze context information];
F --> G [Generate context-aware code snippet (grayscale display)];
G --> H [press the tab key to complete the code or Esc key to cancel];

همانطور که از نمودار جریان مشاهده می شود ، برنامه نویسی با کمک AI می تواند در مراحل مختلف ورودی کد کمک به موقع و مؤثر ارائه دهد و روند برنامه نویسی توسعه دهنده را نرم تر کند.

2. تمرین تولید کد

(i) کد DSL نماینده کامل را از نظرات تولید کنید (نمونه تظاهرات)

با کمک توانمندسازی هوش مصنوعی IDE ، می توان کد DSL کامل عامل را از نظرات تولید کرد ، که روند توسعه را تا حد زیادی تسریع می کند.

// @agent class, used for task scheduling
// @prompt[pattern=ScheduleTask] (
// action: "Schedule tasks based on task priority and resource conditions",
// purpose: "Improve task execution efficiency and ensure priority execution of important tasks",
// expectation: "Rational arrangement of task execution order and allocate resources"
// )

بر اساس این حاشیه نویسی ها ، عملکرد AI IDE می تواند به طور خودکار چارچوب کد DSL Agent را تولید کند:

@agent class TaskScheduler {
    @prompt[pattern=ScheduleTask] (
action: "Schedule tasks based on task priority and resource conditions",
purpose: "Improve task execution efficiency and ensure priority execution of important tasks",
expectation: "Reasonably arrange task execution order and allocate resources"
    )
// Here the developers need to further implement the specific logic of task scheduling
    func schedule(tasks: [Task], resources: [Resource]): [Task] {
// Code to be implemented
        return [];
    }
}

توسعه دهندگان فقط نیاز به تکمیل کد منطق تجاری خاص بر اساس چارچوب تولید شده دارند. این روش تولید کد از نظرات بسیاری از کارهای نوشتن کد تکراری را کاهش می دهد و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بیشتر روی اجرای منطق اصلی تجارت تمرکز کنند.

3 چشم انداز آینده

(i) امکان ادغام عمیق بین مدل های بزرگ و IDE

با توسعه مداوم فن آوری با مدل بزرگ ، ادغام عمیق با IDE از پتانسیل بسیار خوبی برخوردار است. در آینده ، IDE ها ممکن است از درک معنایی قدرتمند و قابلیت های تولید مدل های بزرگ برای دستیابی به کد های دقیق تر و تشخیص خطا استفاده کنند.

به عنوان مثال ، هنگامی که یک توسعه دهنده با خطای تلفیقی روبرو می شود ، IDE نه تنها می تواند محل خطا را به آن اشاره کند ، بلکه از مدل بزرگ برای تجزیه و تحلیل علت خطا استفاده می کند و پیشنهادات تعمیر دقیق را ارائه می دهد. با استفاده از فرآیند نوشتن کد ، مدل بزرگ می تواند به طور مستقیم ماژول های کد کامل را بر اساس نیازهای عملکردی که توسط توسعه دهنده توصیف شده است ، تولید کند و بیشتر کارآیی توسعه را بهبود بخشد.

علاوه بر این ، مدل بزرگ می تواند ساختار کد کل پروژه را تجزیه و تحلیل کند و پیشنهادات بهینه سازی را برای کمک به توسعه دهندگان برای نوشتن کارآمدتر و آسان تر برای حفظ کد ارائه دهد. اگرچه این کارکردها هنوز در مرحله قابل تصور هستند ، با پیشرفت مداوم فناوری ، من معتقدم که در آینده نزدیک ، ادغام عمیق مدل های بزرگ و IDE باعث می شود تا توسعه دهندگان یک محیط برنامه ریزی هوشمندانه تر و کارآمدتر باشند.

In the development of HarmonyOS Next, the AI ​​​​empowerment of IDE has brought significant efficiency improvements to developers.From single-line code generation to context-aware code generation, to the deep integration of future big models and IDEs, AI has broad application prospects in the field of programming.As developers, we should actively embrace these changes, make full use of AI technology to improve development efficiency, and contribute more excellent applications to the development of the HarmonyOS Next اکوسیستم