¿Comprende la IA el desarrollo angular?Ponemos ChatGPT a la prueba

La inteligencia artificial (IA) es, de lejos, la tecnología de próxima generación más prometedora, que se encuentra como un faro de la innovación.

Un ejemplo destacado de esta innovación es ChatGPT, una solución generativa de IA desarrollada por OpenAI que innova completamente las búsquedas de información en línea y puede integrarse con software personalizado. Se puede utilizar como un chatbot para las interacciones de los usuarios, la asistencia de codificación, el suministro rápido de la información necesaria, etc. No es de extrañar que desde su lanzamiento, ChatGPT haya superado un millón de usuarios en solo 5 días.Servicios Generativos de Desarrolloy el uso de ChatGPT, en particular, puede llevar a garantizar el desarrollo rápido del software.

En este artículo, puede encontrar algunos consejos y ejemplos rápidos para codificar mejor con Angular.

Ventajas de usar ChatGPT para el desarrollo angular

Una encuesta revela que el 92% de los desarrolladores con sede en Estados Unidos ya están utilizando la IA para mejorar la codificación, mientras que el 70% de los desarrolladores afirman que tales herramientas de IA aumentan significativamente su eficiencia.

Desarrollo de software rápido

Las herramientas de IA como ChatGPT pueden generar rápidamente código de boilerplate y componentes reutilizables.Este enfoque ahorra tiempo y esfuerzo de los desarrolladores, acelerando el tiempo de comercialización de la solución.Esto es especialmente útil para proyectos donde la velocidad es la prioridad, como el desarrollo de prototipos, MVPs u otras aplicaciones que deberían ocupar un nicho de mercado en particular lo antes posible.

Mejora de la calidad y la coherencia del código

Las herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT utilizan las mejores prácticas de codificación para generar códigos angulares bien estructurados y optimizados. También se pueden utilizar para revisiones automáticas de códigos. Por ejemplo, ChatGPT puede ayudar a identificar y corregir errores mediante el análisis de mensajes de error. También puede proporcionar a los desarrolladores consejos útiles sobre la resolución de los problemas. Este enfoque reduce el tiempo de depuración mientras ayuda a los desarrolladores a mantener el código limpio y sostenible. La salida de tales esfuerzos es una aplicación estable que proporciona una experiencia de usuario consistente y satisfactoria, que es esencial para los negocios.

Reducción de los costes de desarrollo

Como se mencionó anteriormente, las herramientas de IA pueden automatizar tareas de codificación repetitivas, lo que reduce la necesidad de un trabajo manual extensivo.Con un enfoque asistido por IA, los desarrolladores pasan menos tiempo en tareas de rutina mientras se concentran en desarrollar algoritmos más complejos.

Mejor mantenimiento de software

Las herramientas de IA proporcionan a los desarrolladores muchos consejos útiles que impactan en la calidad general del producto final. En particular, ChatGPT puede sugerir estrategias de refactoring y orientación que ayuden a los equipos a producir código bien organizado y mantenible. Además, ChatGPT se puede utilizar para generar documentación de proyecto consistente e informativa, que ayuda al equipo en el mantenimiento del software y puede ser útil cuando se trata de actualizaciones de aplicaciones en curso.

Using ChatGPT: Common Challenges and Tips for Solving Them

Algunos desarrolladores son bastante escépticos sobre el valor de usar ChatGPT para la codificación mejorada. Las afirmaciones comunes incluyen la mala calidad de las salidas, las preocupaciones de seguridad y la incapacidad de la IA para entender las solicitudes correctamente, lo que también se traduce en salidas engañosas.

Poca calidad de la salida

ChatGPT no siempre es capaz de proporcionar la salida correcta. A veces, proporciona código ineficiente o puede no manejar tareas específicas de codificación en absoluto.

En primer lugar, es importante entender que hayDos versiones principales de ChatGPTDisponible para uso: la versión gratuita 3.5 y la versión premium 4. La versión gratuita 3.5 tiene limitaciones, en particular en su capacidad de escribir código de manera eficaz. También es importante notar que la versión 3.5 está restringida por diseño y no tiene la capacidad de buscar información en tiempo real o actualizar su base de datos más allá del año 2021. Por otro lado, por una tarifa mensual de $20, los usuarios pueden actualizar a la versión 4. Esta versión premium ofrece un rendimiento significativamente mejorado, especialmente en tareas de codificación, y regularmente introduce nuevas y útiles características, asegurándose de que permanece actualizada con los últimos avances y necesidades de los usuarios.

Una cuestión de seguridad

La confidencialidad es una preocupación común cuando se trata de usar Open AI. Incluso ChatGPT mismo recomienda a sus usuarios evitar introducir datos privados o sensibles. Además, al exponer datos sensibles a una plataforma de código abierto, los desarrolladores pueden violar las regulaciones de seguridad.

Por lo tanto, la mejor manera de permanecer en el lado seguro y permanecer conforme es tener cuidado con lo que envía a ChatGPT. Los desarrolladores no deben introducir datos específicos de la empresa o información confidencial ya que todo se registrará y probablemente se utilizará para el próximo entrenamiento de versión.

Incapacidad de entender correctamente la solicitud del usuario

Como ya se ha mencionado, ChatGPT puede no entender las solicitudes de los usuarios, lo que resulta en salidas pobres o engañosas.Aunque su versión 4 es mucho más potente que la versión gratuita 3.5, los desarrolladores todavía pueden enfrentar un desafío similar mientras lo utilizan.

Para mitigar este desafío y asegurar una salida de alta calidad, los usuarios deben escribir frases gramaticalmente correctas y completas que describan todo lo importante para obtener una respuesta de alta calidad. Una solicitud clara es vital para obtener una respuesta clara. También es útil proporcionar a ChatGPT ejemplos que ayuden a la IA a entender exactamente qué necesita el usuario. Como resultado, ChatGPT será capaz de ampliar los ejemplos existentes con los resultados adecuados. Además, los desarrolladores deben recordar que ChatGPT no puede ser tan bueno en el primer intento. A veces, una opción válida es pedir una generación de respuesta adicional. En muchos casos, ChatGPT proporcionará un resultado más satisfactorio o eliminará un posible error en el código.

De hecho, estos no son los únicos desafíos asociados con el uso de ChatGPT para codificación mejorada. Si bien los obstáculos mencionados anteriormente son muy comunes y a menudo se pueden resolver con el enfoque correcto, es importante recordar que ChatGPT no puede resolver todas las tareas de codificación, y el trabajo humano sigue siendo vital. Es útil aplicarlo para ayudar a los desarrolladores humanos pero nunca verlo como una solución universal y autónoma para la codificación.

Code generation prompt

Escribamos un prompt claro con instrucciones estrictas para que ChatGPT entienda todo el cuadro y nos dé exactamente lo que necesitamos.

de Pronto:Imagina que estás desarrollando un sitio web de la tienda.Tienes que dar a los usuarios la posibilidad de crear una cuenta donde tendrán información de pedido y métodos de pago.

Generar un componente de la página de inicio de sesión de la versión 16 de Angular. Utilice el enfoque de formulario reactivo y agregue validadores simples a cada campo. Saltar todo el proceso de configuración de la aplicación Angular y extraer sólo el archivo TypeScript. Explique el proceso y dé notas útiles.

import { Component, OnInit } from '@angular/core';
import { FormBuilder, FormGroup, Validators } from '@angular/forms';

@Component({
  selector: 'app-sign-up',
  templateUrl: './sign-up.component.html', // Ensure you link the correct template URL
  styleUrls: ['./sign-up.component.css'] // Optional if you have specific styles
})
export class SignUpComponent implements OnInit {
  signUpForm: FormGroup; // This will hold our form

  constructor(private fb: FormBuilder) { } // FormBuilder is injected here

  ngOnInit(): void {
    this.initForm();
  }

  private initForm(): void {
    this.signUpForm = this.fb.group({
      username: ['', [Validators.required, Validators.minLength(5)]],
      email: ['', [Validators.required, Validators.email]],
      password: ['', [Validators.required, Validators.minLength(8)]],
      confirmPassword: ['', Validators.required]
    }, {
      validator: this.mustMatch('password', 'confirmPassword') // Custom validator for password matching
    });
  }

  // Custom validator to check if two fields match
  private mustMatch(controlName: string, matchingControlName: string) {
    return (formGroup: FormGroup) => {
      const control = formGroup.controls[controlName];
      const matchingControl = formGroup.controls[matchingControlName];

      if (matchingControl.errors && !matchingControl.errors.mustMatch) {
        // return if another validator has already found an error on the matchingControl
        return;
      }

      // Set error on matchingControl if validation fails
      if (control.value !== matchingControl.value) {
        matchingControl.setErrors({ mustMatch: true });
      } else {
        matchingControl.setErrors(null);
      }
    };
  }

  onSubmit() {
    // Here you can handle form submission
    if (this.signUpForm.valid) {
      console.log('Form Data:', this.signUpForm.value);
      // Process data or send it over to a server
    }
  }
}

Aquí tenemos el ejemplo de unDesarrollo angularcomponente con todos los métodos necesarios, propiedades e inyecciones para el comienzo. También incluye comentarios informativos sobre cada cosa importante dentro, una explicación de los pasos, y notas con información útil. En caso de que no preguntamos sólo sobre el archivo TypeScript - ChatGPT sería describir todos los caminos con ejemplos de instalación del proyecto, paquetes de instalación, etc.

Test generation prompt based on example

Ahora, queremos añadir algunas pruebas de unidad a nuestro componente de la página de registro angular generado.Una prueba de unidad es una cierta manera de verificar la funcionalidad de los componentes o unidades individuales de código.

de Pronto:Generar pruebas de unidad para el siguiente componente de la página de registro angular.Componente: (pasar el código aquí)

Esta vez, vamos a poner en el código de componentes para obtener los resultados necesarios y verificar las posibilidades de chatbot para trabajar con ejemplos de código. La respuesta está dividida en categorías para que podamos elegir qué añadir:

1. Setup and Basic Test Configuration

import { ComponentFixture, TestBed } from '@angular/core/testing';
import { ReactiveFormsModule, FormBuilder } from '@angular/forms';
import { SignUpComponent } from './sign-up.component';

describe('SignUpComponent', () => {
  let component: SignUpComponent;
  let fixture: ComponentFixture<SignUpComponent>;

  beforeEach(async () => {
    await TestBed.configureTestingModule({
      declarations: [ SignUpComponent ],
      imports: [ ReactiveFormsModule ],
      providers: [ FormBuilder ]
    })
    .compileComponents();
  });

  beforeEach(() => {
    fixture = TestBed.createComponent(SignUpComponent);
    component = fixture.componentInstance;
    fixture.detectChanges();
  });

  it('should create', () => {
    expect(component).toBeTruthy();
  });
});	

2. Testing Form Initialization

it('form should be initialized with all fields', () => {
  expect(component.signUpForm.contains('username')).toBeTrue();
  expect(component.signUpForm.contains('email')).toBeTrue();
  expect(component.signUpForm.contains('password')).toBeTrue();
  expect(component.signUpForm.contains('confirmPassword')).toBeTrue();
});

it('should require all fields', () => {
  let username = component.signUpForm.get('username');
  let email = component.signUpForm.get('email');
  let password = component.signUpForm.get('password');
  let confirmPassword = component.signUpForm.get('confirmPassword');

  username.setValue('');
  email.setValue('');
  password.setValue('');
  confirmPassword.setValue('');

  expect(username.valid).toBeFalsy();
  expect(email.valid).toBeFalsy();
  expect(password.valid).toBeFalsy();
  expect(confirmPassword.valid).toBeFalsy();
});

3. Testing Validators

it('username should have minlength validator', () => {
  let username = component.signUpForm.get('username');
  username.setValue('abc');
  expect(username.errors['minlength']).toBeTruthy();
});

it('email field should have email format validator', () => {
  let email = component.signUpForm.get('email');
  email.setValue('test');
  expect(email.errors['email']).toBeTruthy();
});

it('password should have minlength validator', () => {
  let password = component.signUpForm.get('password');
  password.setValue('1234');
  expect(password.errors['minlength']).toBeTruthy();
});

4. Testing Custom Validators

it('should invalidate form if passwords do not match', () => {
  component.signUpForm.get('password').setValue('12345678');
  component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345679');
  expect(component.signUpForm.errors['mustMatch']).toBeTruthy();
  expect(component.signUpForm.valid).toBeFalsy();
});

it('should validate form if passwords match', () => {
  component.signUpForm.get('password').setValue('12345678');
  component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345678');
  expect(component.signUpForm.valid).toBeTruthy();
});

5. Test Form Submission

it('should not submit form if it is invalid', () => {
  component.signUpForm.get('username').setValue(''); // leave invalid
  spyOn(console, 'log');

  component.onSubmit();
  expect(console.log).not.toHaveBeenCalled();
});

it('should submit form if it is valid', () => {
  component.signUpForm.setValue({
    username: 'testuser',
    email: '[email protected]',
    password: '12345678',
    confirmPassword: '12345678'
  });
  spyOn(console, 'log');

  component.onSubmit();
  expect(console.log).toHaveBeenCalledWith('Form Data:', component.signUpForm.value);
});

Tenemos pruebas de unidad que cubren diversos aspectos de nuestra página de registro, asegurando que el formulario se inicia, valida correctamente y se comporta como se esperaba durante la presentación.No estoy seguro de que todo funcionará sin correcciones en el código, pero ya ahorramos mucho tiempo al saltar la parte de pensar en varios escenarios y preparar configuraciones de prueba básicas.

Code refactoring prompt

Imaginemos que tenemos algún componente y queremos refactor / revisarlo para mejorar la eficiencia del código, la legibilidad, o por cualquier otra razón.

de Pronto:Revisa y refactor el siguiente componente Angular. Dale sugerencias y recomendaciones. Componente: (paste el código aquí)

Como resultado, obtenemos puntos de problema, ejemplos de código y detalles.

@Component({
  selector: 'app-users',
  templateUrl: './users.component.html',
})
export class UsersComponent implements OnInit {
  public users: User[]; // Assuming User is a defined interface or class
  public activeUserId: number = 123; // Default ID initialized here, using a more descriptive name

  constructor() {}

  ngOnInit(): void {
    this.initializeActiveUser();
  }

  initializeActiveUser(): void {
    this.activeUserId = this.getDefaultUserId(); // Use a method to get default or specific user ID
  }

  onUserClick(userId?: number): void {
    this.activeUserId = userId || this.getDefaultUserId();
  }

  private getDefaultUserId(): number {
    return 123; // Centralized default user ID
  }
}

Esta práctica es muy útil, especialmente para los desarrolladores que no tienen mucha experiencia en codificación.El sistema no es tan bueno y no reemplaza la revisión del código humano, pero es una gran oportunidad para ahorrar tiempo a los revisores de código.

Our expertise in AI software development

Todas las ideas mencionadas anteriormente son el resultado de nuestra extensa investigación y experimentación con grandes modelos de lenguaje y otras tecnologías basadas en la IA. En particular, tenemos una experiencia exitosa de crear Leo, unSolución de respuesta automática de correo electrónicoen la parte superior de ChatGPT. Nuestra plataforma utiliza información de bases de datos cuidadosamente organizadas y categorizadas para proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a los correos electrónicos de los clientes y los formularios de envío de sitios web. Leo también califica y clasifica los líderes basados en el tipo de solicitud, la industria y la tecnología, lo que permite a nuestro equipo de ventas asegurar flujos de trabajo personalizados correspondientes a las categorías de líderes.

Gracias a nuestra exitosa experiencia enLa transformación corporativa, ya hemos empleado con éxito LLMs y algoritmos ML personalizados para crear empleados de IA. Por ejemplo:

y
• Leonardo, el asistente de recursos humanos basado en la IA de Leobit que ofrece respuestas a las preguntas frecuentes de los empleados recuperando la información relevante de la base de conocimientos curada de la empresa.
y
• Leora, nuestra asistente de ventas de IA vocalizada que utiliza la base de conocimientos de la compañía para proporcionar respuestas detalladas y personalizadas a los prospectos.
y

LeopardoLos equipos utilizan activamente ChatGPT para acelerar el desarrollo de software, aplicando mejores prácticas y recomendaciones personalizadas en nuestro flujo de trabajo.Aunque reconocemos sus limitaciones, particularmente con tareas técnicamente complejas, también vemos su potencial significativo para mejorar el desarrollo rápido y fiable.

Conclusions

ChatGPT representa un avance notable en el campo de las herramientas de desarrollo impulsadas por la IA. Acabamos de demostrar varios ejemplos de su implementación que pueden ayudar a un negocio a mejorar la velocidad del desarrollo de software, mejorar la calidad del código, reducir el coste del desarrollo y hacer que el software sea más mantenible. Además, ChatGPT puede manejar una amplia gama de otros flujos de trabajo de negocio, como crear documentos, proporcionar información sobre diferentes temas, traducir textos, proporcionar consejos y sugerencias para retos técnicos, etc. En general, ChatGPT es una herramienta poderosa para los desarrolladores de software y otros empleados dispuestos a mejorar la eficiencia del flujo de trabajo.Desarrollo de software customAbrazar la automatización.