她写了一条评论: “实施一个函数来验证用户输入并清理特殊字符”。 几乎神奇地,Copilot在几秒钟内填写了该函数。“实施一个函数来验证用户输入并清理特殊字符。 已经过去了,开发人员花了几个小时来搜索 Stack Overflow 或挖掘过时的文档,像 GitHub Copilot、Tabnine 和 ChatGPT 这样的 AI 工具的出现改变了我们写代码的方式。 在R Systems,数字化转型是我们精神的核心,我们不断探索以人工智能为导向的解决方案,以提高开发人员的生产力。 R Systems 的工程团队看到了实实在在的好处. 在最近的一项涉及传统系统迁移的项目中,Copilot 建议优化 SQL 查询和高效的 API 集成,大大缩短了开发时间。 软件开发中最大的生产力杀手之一是背景切换,当开发人员不断地在IDE、文档和论坛之间切换时,他们会失去宝贵的专注时间。 举例来说,人工智能驱动的代码解释,如果开发人员遇到一个复杂的regex模式,他们没有写,而不是手动解析它,他们可以要求人工智能工具用简单的英语解释它,这不仅节省了时间,还促进了团队之间的知识共享。 在R Systems,我们拥抱这种协同效应,我们的团队利用人工智能驱动的工具,同时保持人力监督,以确保代码质量,创新和战略决策仍然是最重要的。 对于正在进行数字化转型的组织,如R Systems,采用人工智能驱动的开发不是可选的 - 这是必须保持前进的必要性。 当Satya承诺她的代码并将其推向存储库时,她反思了软件开发的程度。 在R Systems,我们不仅适应了这种变化,我们正在引领它,人工智能正在重新定义开发人员的生产力,那些接受它的人将塑造软件开发的未来。 代码可能不会完全写自己,但随着人工智能,它变得非常接近。《hr》 本文由 Gangumolu Satyasri 作为 R Systems 博客书第 1 轮的选手:第 1 章 这篇文章由 Gangumolu Satyasri 被列为 R Systems 博客:第 1 章的第 1 轮。 《hr》
AI驱动发展的崛起
AI 作为一对程序员
传统上,配对编程涉及两个开发人员共同工作 - 一个编写代码,而另一个审查。GitHub Copilot,一个AI配对程序员,将这个概念提升到一个全新的水平。
减少开发者疲劳 & 背景切换
质量与安全:人工智能在编写更安全的代码中的作用
在R Systems,安全是首要任务,人工智能工具有助于开发人员提早捕捉漏洞。
人为人工智能协同效应
尽管其强大,但人工智能并不能取代人类开发人员,它不能取代创造力、建筑决策或深度解决问题。
AI在软件开发中的未来
未来的复制 Copilot 和类似工具将更深入地与 CI/CD 管道、自动测试和预测调试集成。
结论
