Нейросети для написания кода
Нейронки для программирования. Эти сервисы помогут кодить более комфортно, а где-то даже исправят ваши ошибки и чему-то научат. Не лезть же на StackOverflow при каждом затыке.
t.me/ai_machinelearning_big_data — огромное количество уроков, бесплатных нейросетей , Python гайдов и другого крутого материала в моем телеграм канале.
Adrenaline — нашумевшая тулза, которая вылечит код и подробно расскажет об ошибках. Ссылка тут.
Tabnine — предсказывает следующие строки кода и дописывает их за вас. Поддерживает все популярные языки. Ссылка тут.
CodePal — помощник, который поможет писать код по текстовому запросу, оптимизировать, находить баги и ревьювить код. Ссылка тут.
Code GPT — решение на основе нейронки от OpenAi, Втыкается прямо в VSCode и сочиняет вам код по текстовому запросу. Ссылка тут.
Autobackend — поможет с бэкендом. Сервису достаточно одного-двух предложений на английском. Ссылка тут.
Codesnippets — генерит код из текстовых запросов. Есть отладка, рефакторинг и сохранение кода для остальной команды. Сервис платный, но есть бесплатная версия. Ссылка тут.
Buildt AI — поисковик для VSCode, который ищет готовый код по общедоступным базам данных. Ссылка тут.
Какие есть нейросети для программирования
ChatGPT стал настоящим мейнстримом, напугал всех джунов и задал тренд по использованию нейросетей. С искусственным интеллектом мы поняли, что без работы точно не останемся, но можем эффективно оптимизировать рабочее время, быстрее выполнять таски и генерировать классные идеи для проектов. Мир нейросетей пополняется с каждым днем: ИИ для обучения, написания CV или кодирования. В этом материале мы хотим поговорить о последнем пункте, ниже ты найдешь полезные нейросети, которые могут написать за тебя код, исправить баги или помочь с backend-частью.
Adrenaline
Открывает нашу подборку нейросеть, которая с легкостью поможет тебе объяснить, как работает код, как он реализован, а еще может обнаружить и исправить ошибки в режиме реального времени. Что для этого нужно сделать? Всего только добавить информацию в репозиторий GitHub, GitLub или вписать фрагмент кода. Лучше всего ИИ работает с такими языками как Python, Javascript и Typescript.
Tabnine
Этому искусственному интеллекту доверяют такие гиганты как LG, Samsung и ReasonLabs. Нейросеть Tabnine может изучить всю кодовую базу, допустимый открытый исходный код, дать все ответы на вопросы из Stack Overflow, а также сгенерировать и задокументировать код прямо в твоей IDE.
CodePal
Этот ИИ может сгенерировать код на более чем 30 языках программирования, например, Java, C#, Python, JavaScript, Swift, Scala, TypeScript — и это только маленькая часть. Также нейросеть может исправить баги, объяснить твой код и написать ревью. Хочешь, чтобы твой код имел конфиденциальный статус? Можешь приобрести платную версию, там есть много дополнительных функций.
Code GPT
Code GPT — это плагин для VSCode (редактора исходного кода). С его помощью можно использовать бот ChatGPT для работы с кодом, а именно: генерировать код, создавать файлы Readme, получать справку из StackOverflow, искать баги, делать рефакторинг кода и документировать его. CodeGPT работает с API ChatGPT и API Google PaLM 2.
Autobackend
Нейросеть, которая может оптимизировать работу всех backend-разработчиков и тех, кто только учится этому направлению. Как работает программа? В одном или двух предложениях нужно описать свой запрос по backend-разработке и программа все сгенерирует самостоятельно, если тебе не понравится результат, ты можешь отредактировать описание.
Codesnippets
Главная функция нейросети — генерация кода с помощью текстовых запросов. Также в программе можно создавать документацию, рефакторинг и искать ошибки одним нажатием кнопки. Программа работает с ChatGPT, GPT-4, PaLM2 и Claude и идеально подойдет для команды разработчиков.
Buildt AI
Это быстрая магическая палочка, которая выполняет функцию поисковика для VSCode. Пока Buildt AI может найти любой готовый код в интернете, а со временем будут доступны и другие функции: генерация кода, рефакторинг кодовой базы, удаление устаревшего кода и не только.
Заключение
В этом материале мы рассказали о 7 нейросетях, которые могут сгенерировать код, найти баги, помочь с поиском готового кода, делать рефакторинг и документировать его. Советуем протестировать и использовать эти нейросети для оптимизации рабочего процесса!
9 ИИ-сервисов в помощь разработчику: используем возможности нейросетей на полную
Недавно мы публиковали статью «Плагины ChatGPT, которые помогут в работе — и не только программистам». В ней говорилось о плагинах ChatGPT, которые серьёзно облегчают жизнь большинству специалистов, связанных с IT. Сегодня давайте обсудим сервисы, которые предназначены для помощи исключительно программистам. С каждым днём таких сервисов всё больше, и наиболее интересные из них мы разместили в новой подборке.
StarCoder
Этого ИИ-помощника обучили на коде GitHub, в результате он стал «специалистом» по коду сразу 80 языков программирования. В целом, команда проекта называет его аналогом GitHub Copilot с открытым исходным кодом, со своими плюшками. В частности, авторы считают, что StarCoder превосходит большинство прочих помощников разработчиков.
При обучении нейронки специалисты использовали огромный объём кода, технической документации плюс issues с GitHub. Таким образом, ассистент в курсе практически любых вопросов, которые так либо иначе связаны с разработкой. Если нужно что-то дополнительное, помощника можно доучить, настроив его под себя.
Blackbox AI
Этот помощник программиста работает с более чем 20 языками программирования, включая такие популярные ЯП, как Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, SQL, PHP, Go, TypeScript, Kotlin, MATLAB, R, Swift, Rust, Ruby, Dart и Scala. Правда, в отличие от предыдущего ассистента, этот проект платный. Стоимость его относительно небольшая — от $2,99 до $49,99 в год. Перед оплатой ИИ-ассистента можно протестировать его без денег в течение 5 дней.
Он совместим с VS Code, Github Codespaces, Jupyter Notebook, Paperspace. Если есть дополнительные вопросы, нейронка окажет помощь в чате.
По словам команды проекта, Blackbox AI может обеспечить:
- интеллектуальное автодополнение кода
- генерацию кода на лету — достаточно задать вопрос в комментарии
- поиск по 100+ млн репозиториев
- извлечение кода из любых видео
Судя по отзывам, с некоторыми задачами помощник справляется не очень хорошо, но в большинстве случаев он способен упростить жизнь разработчику.
Toolbuilder
Специфический ИИ-помощник, который «заточен» под генерацию приложений и сервисов на базе искусственного интеллекта. С его помощью можно, например, быстро создать чат-бота — в личных целях или для компании. Команда проекта предлагает достаточно много интересных решений, которые доступны по этой ссылке. В качестве примера можно привести:
- подборку персонализированных подарков для определённого человека
- поиск коктейлей под настроение: хочется порелаксировать — нейронка подберёт один коктейль, повеселиться — другой
- генератор контента для блога
- создание детального сюжета для фильма или клипа
- генерация описаний товаров
Metabob
Ещё один специализированный помощник, который разработан для поиска и исправления багов и уязвимостей в написанном разработчиком коде. Проект совместим с GitHub, BitBucket и GitLab плюс поддерживает большинство популярных языков, включая Python, Javascript, Typescript, C++, C и Java. Он предлагает следующие возможности:
- рекомендации по оптимизации кода
- поиск уязвимостей
- поиск и исправление ошибок
- автоматизация рефакторинга кода
Wolverine
Ассистент, который предназначен для дебага Python-скриптов. Он базируется на ChatGPT 4, но если есть необходимость, можно перейти на ChatGPT 3.5. Ассистент запускает скрипты. Если обнаружена какая-то проблема, то идёт проверка скрипта при помощи нейросети. Затем, если проблема локализована, помощник вносит правки. Достоинство ассистента в том, что скрипт будет проверяться и правиться до тех пор, пока он не заработает.
Bugasura
Весьма достойный проект, который тестирует код разработчика Android-приложений. Он проверяет написанный код при помощи специализированного плагина для Chrome. Совместим с JIRA, Github, Slack и Zendesk, в ходе работы генерирует отчёты с графиками по запросу пользователя. Всё это можно экспортировать в Excel/Google Sheet в один клик.
Сильная сторона помощника в его бесплатности — если в компании меньше 5 программистов, то платить не нужно. Если больше, взимается плата в размере всего $5 за месяц.
ExplainDev
Помощник в состоянии объяснять нюансы сложного кода — например, если нужно быстро разобрать чужой код. Авторы проекта говорят, что ассистент пригодится как начинающим, так и опытным разработчикам. Особенно он полезен для тех, кто начинает работать с новым для себя языком или фреймворком. Работать с ним можно в двух ипостасях — в качестве плагина либо для VS Code, либо для браузера Chrome.
Совместим со StackOverflow и GitHub, способен «запоминать» участки кода для будущей работы. Весьма полезный проект, попробуйте!
AI Website Builder
А этот помощник очень пригодится тем разработчикам, кому нужно быстро создать веб-приложение или сервис на базе популярнейшей CMS WordPress и редактора Elementor. Ассистент реализован в виде конструктора, который по запросу (текстовые указания) может сгенерировать сайт вместе с контентом — как текстом, так и картинками.
Затем, если что-то нужно «допилить», в ход идёт ИИ-версия Elementor. Предлагает проект и виджеты, увеличивающие функциональность веб-приложения или сервиса. Кроме того, конструктор может сгенерировать собственную тему WordPress, взяв за пример понравившийся пользователю сайт.
AutoDraw
Последний на сегодня ИИ-помощник, который будет крайне полезен дизайнерам. Он может по небольшому наброску, буквально по детскому рисунку создать стильную иконку. Загрузив свой эскиз, пользователь получает несколько десятков сгенерированных помощником вариантов рисунка. После чего можно выбрать понравившийся и при необходимости доработать.
Ну а на сегодня всё. Если у вас есть собственные варианты ИИ-помощников для разработчиков, расскажите о них в комментариях — для всех нас такая информация может оказаться крайне полезной.
- Блог компании МТС
- Облачные сервисы
- Искусственный интеллект
7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше
Экономим время с помощью искусственного интеллекта — повышаем свою квалификацию, эффективность и стоимость на рынке труда.
Иллюстрация: GPT-4 / Open AI / Simone Hutsch / Unspalsh / Annie для Skillbox Media
Дмитрий Зверев
Любитель научной фантастики и технологического прогресса. Хорошо сочетает в себе заумного технаря и утончённого гуманитария. Пишет про IT и радуется этому.
Арина Пучкова
Занимается NLP в стартапе Ex-Human.
Нейросети становятся всё более крутыми и мощными, а значит, игнорировать их — всё равно что стать луддитом и выступать против внедрения станков в производство. Конечно, можно провозгласить нейронки изобретением сатаны и таким образом отмахнуться от них. Однако факт остаётся фактом: кто не использует их в работе, теряет карьерные возможности.
Поэтому мы решили составить список из семи лучших «умных» нейросетей, которые помогут разработчикам писать код быстрее — а иногда даже с лучшим качеством.
Copilot
Что умеет: писать код по текстовому описанию на всех популярных языках программирования, переводить код с одного языка программирования на другой, предлагать автодополнение больших фрагментов кода: генерировать готовые методы и тому подобное.
Copilot — это одна из первых нейросетей, которая позарилась на работу программистов. Она использует модель OpenAI Codex, обученную на миллиарде строк кода, чтобы с нуля создавать целые функции и даже готовые алгоритмы в режиме реального времени.
У нейросети есть плагины для популярных сред разработки: Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и IDE от JetBrains. Выглядеть её работа может так: мы написали имя класса, а Copilot предложил для него готовый метод.
Единственная проблема — стоимость подписки 10 долларов в месяц. Однако взамен вы получите удобный инструмент для ускорения работы с кодом.
Какие задачи можно решать: практически все, которые связаны с программированием.
Вот несколько примеров того, что Copilot умеет делать:
- дополнение кода — помогает разработчикам дописывать блоки кода за них, учитывая контекст программы;
- генерация кода — может генерировать фрагменты кода или создавать целые функции по текстовым описаниям;
- рефакторинг — предлагает варианты, как улучшить структуру кода;
- оптимизация кода — знает, как, например, заменить циклы на встроенные функции;
- исправление багов — умеет проводить диагностику и предлагать способы исправления ошибок.
Ещё Copilot можно использовать при изучении новых языков программирования. Делается это просто: выбираете язык и просите нейросеть показать пример кода, а затем пишете его самостоятельно, чтобы закрепить знания.
«Copilot может генерировать большие участки кода по текстовому описанию. Я использовала его, когда нужно было, например, написать код для соединения разных сервисов с СУБД (MongoDB и Redis). До этого мне не приходилось работать с ними, поэтому нейросеть писала всё сама. И хотя функции нужно было написать довольно базовые, радует то, что не пришлось долго изучать документацию и тратить на это время».
Арина Пучкова,
дата-сайентист, автор телеграм-канала «я обучала одну модель»
Как начать пользоваться: перейти на официальный сайт и оформить пробный период, чтобы протестировать все возможности нейросети.
Tabnine
Что умеет: дописывает код за разработчика, обучаясь на его старом коде.
Tabnine — альтернатива Copilot. Эта сеть умеет подстраиваться под стиль и частые задачи конкретного программиста, чтобы в дальнейшем писать код, похожий на то, что человек написал бы сам. Для этого нейросеть постоянно анализирует, как вы объявляете переменные, описываете методы и тому подобное.
Ещё нейросеть способна упростить жизнь разработчикам, которые применяют несколько языков программирования: она помогает быстро переключаться между ними и предлагает рекомендации для каждого из них.
Tabnine можно встроить в популярные среды разработки. Вот список поддерживаемых IDE и редакторов кода с официального сайта проекта:
Какие задачи можно решать: те же, что и при помощи Copilot. Например:
- дополнять код и учитывать стиль разработчика;
- генерировать код — создавать фрагменты кода и целые функции по текстовому описанию;
- исправлять синтаксис, чтобы не приходилось тратить время на поиск ошибок;
- рефакторить код — делать проект более аккуратным и структурированным;
- оптимизировать код — убирать лишние переменные и улучшать алгоритмы.
И конечно, Tabnine тоже можно использовать как инструмент для изучения новых языков программирования и фреймворков.
«В основном я использую Tabnine для дополнения кода. Обычно нейросеть даёт очень хорошие советы — например, предлагает имена недавно объявленных переменных, чтобы не прописывать их руками, а также показывает, какие операции можно с ними совершить.
Бесплатная версия не может сама написать большой кусок кода и иногда совершает ошибки. Поэтому бесплатно нейросеть можно использовать просто как инструмент, который автоматизирует несложные операции».
Арина Пучкова,
дата-сайентист, автор телеграм-канала «я обучала одну модель»
Как начать пользоваться: установить нейросеть себе прямо в IDE по инструкции на официальном сайте.
ChatGPT
Что умеет: делает за программиста практически всё — например, пишет приложения с нуля, находит информацию в интернете и объясняет сложные вещи простыми словами.
ChatGPT — это один из самых полезных инструментов для программистов. Нейросеть представляет собой чат-бота на основе ИИ. Она умеет писать код и объяснять, как работают его отдельные части. А ещё ChatGPT помогает находить ошибки в коде и, например, генерировать документацию.
Возможности ChatGPT ограничиваются только вашим воображением. Вы можете попросить её написать нейросеть, которая будет отличать кошек от собак. А можете попросить объяснить вам, как работает та или иная функция в Python. И всё это на русском языке!
Мы, например, попросили ChatGPT рассказать простым языком, как работают нейросети:
Одна из важных особенностей ChatGPT — что она запоминает всё, о чём вы общались. И дальнейшие ответы генерирует, учитывая весь ваш диалог и его контекст.
Какие задачи можно решать: от написания простых функций до решения задач по программированию. ChatGPT может сделать практически всё, чем занимается джун.
«Я много использовала ChatGPT для задач в data science — например, размечала с помощью неё данные. Обращалась к ней, когда нужно было разобраться со сложными алгоритмами, и иногда просила объяснить, как работает какая-нибудь функция из неизвестного для меня фреймворка. А ещё просила переписать скрипт с C++ на Python».
Арина Пучкова,
дата-сайентист, автор телеграм-канала «я обучала одну модель»
Как начать пользоваться: зарегистрировать аккаунт в OpenAI и получить доступ к чат-боту.
Fig
Что умеет: генерировать команды терминала по текстовому описанию.
Fig — это инструмент, который помогает программистам ускорить процесс написания кода. Работает он следующим образом: когда вы начинаете печатать код, Fig анализирует уже написанный код и предлагает подходящие варианты завершения строки.
Нейросеть обучили на миллионах строк кода, поэтому она знает огромное количество шаблонов функций и методов. Это полезно для новичков, которые ещё не знают всех доступных функций в языках программирования и сложившихся паттернов разработки.
Встроить нейросеть можно в терминалы Bash, Zsh и Fish. Кроме того, Fig может работать с некоторыми популярными языками программирования — например, Python, JavaScript, TypeScript, PHP и Ruby.
Какие задачи можно решать: сокращать число команд, которые вы вводите вручную.
Ещё Fig снижает количество ошибок в коде, выдавая рекомендации на основе уже существующего кода. Это особенно полезно, когда вы работаете с большими проектами, где простая ошибка может привести к критическим проблемам.
«Fig сокращает число операций, которые совершает программист. Инструмент предоставляет удобный интерфейс, в котором можно выбирать нужные пути до файлов, быстро дописывать команды в терминале и в целом ускорять свою работу».
Арина Пучкова,
дата-сайентист, автор телеграм-канала «я обучала одну модель»
Как начать пользоваться: скачать бесплатную версию с официального сайта и интегрировать нейросеть в свой терминал.
Documatic
Что умеет: писать документацию к коду.
Mintlify — это ещё один инструмент для автоматической генерации документации. Он очень простой и при этом поддерживает 12 языков программирования — например, Python, JavaScript и PHP.
Чтобы создать описание функции, нужно всего лишь выделить её и кликнуть на кнопку Generate Docs. Дальше нейросеть напишет, что это за функция, какие параметры она принимает и учтёт другие необходимые нюансы.
Единственное ограничение Mintlify — она доступна только в VS Code и IntelliJ IDEA. Для других IDE плагинов пока нет.
Какие задачи можно решать: быстро генерировать документацию для любых фрагментов кода. Или, как говорят создатели Mintlify: «Писать документацию — отстой. Позвольте Mintlify сделать это за вас. Просто выделите код и узрите магию».
Как начать пользоваться: перейти на официальный сайт и выбрать подходящую версию инструмента. После этого установите плагин и пользуйтесь им.
Snyk Code
Что умеет: анализировать код и искать в нём уязвимости.
Snyk Code — это нейросеть для быстрого анализа кода на уязвимости. Она может проверять не только написанный вами код, но и обнаруживать проблемы в безопасности в сторонних библиотеках и фреймворках. Это может быть особенно полезно для больших проектов, где используется много внешних библиотек.
Ещё Snyk Code можно применять в командной разработке, чтобы проверять код коллег на уязвимости и вместе быстрее исправлять их.
Какие задачи можно решать: быстро обнаруживать уязвимости и исправлять их до того, как они попадут в продакшен. Ещё нейросеть Snyk Code можно интегрировать в процесс разработки и использовать его в качестве постоянного инструмента для тестирования.
Бесплатная версия Snyk Code позволяет проводить до 200 проверок в месяц. А платная версия снимает это ограничение и добавляет интеграцию с Jira.
Как начать пользоваться: перейти на официальный сайт, залогиниться в свой аккаунт и интегрировать его в свой GitHub-аккаунт.
Итоги
Мы хотим донести одну простую мысль — не надо бороться с ИИ, надо уже сейчас учиться встраивать его в свои процессы разработки, учиться вводить качественные запросы, подстраивать и обучать под свои задачи. Это уже не будущее, а настоящее.
Спасибо Арине Пучковой за подборку полезных нейросетей и помощь в написании статьи. Обязательно подписывайтесь на её телеграм-канал, чтобы узнать больше о мире data science на практике.
Читайте также:
- Что такое нейросеть и как она работает
- Тест: рэпер, классик или нейросеть?
- История чат-ботов: от Shoebox до ChatGPT