人工智能正在逐渐扮演开发和测试助手的角色

Netlify 工程高级副总裁 Dana Lawson 表示：“我们才刚刚开始意识到人工智能如何从整体上改善开发人员体验和软件。”

“TuringBots”——或者人工智能驱动的开发和测试助手——会让专业和公民开发人员的编程变得更加愉快吗？行业观察家一致认为，这些生成式人工智能机器人已经在重塑开发流程，并为开发流程注入更多生产力。与此同时，开发人员不能 100% 依赖人工智能——这个过程中需要有人的技能。

此类 AI 开发/测试助手的示例包括用于编码的 GitHub Copilot 和用于智能自动化测试的 Test Rigor。 Forrester 分析师 John Bratincevic 和 Diego Lo Giudice 在最近的一篇文章中表示，这些基于生成式人工智能和大型语言模型的助手“使自然语言成为整个软件开发生命周期中工具的关键创作机制”。

他们预测，这些开发/测试助手的使用“将极大地提高低代码的采用率”。 “对于公民发展来说尤其如此，”他们补充道。这些助理“将使非技术人员更好、更快、更容易地成为公民开发人员”。

有了这种编写代码的简便性，编写代码的速度就变得令人难以置信。 “我们的一位平台工程师没有编写前端 Web 应用程序的经验，但他能够利用生成式 AI 为电子表格提供数据，并在几分钟内创建一个易于使用的内部 Web 应用程序，”Mike Lempner 回忆道，金融科技公司 Mission Lane 的工程和技术主管。 “即使是最有经验的前端工程师也需要花费几个小时才能编写代码、测试和部署这种性质的东西。”

Lempner 表示，还有一个额外的好处，“自动化编写代码可以让工程师将更多时间集中在设计和架构上”。 “仍然需要良好的设计和架构来使生成式人工智能能够为您的环境构建正确的解决方案。”

Salesforce 产品和行业营销执行副总裁帕特里克·斯托克斯 (Patrick Stokes) 表示，生成式人工智能代表了这一旅程中向前迈出的一大步，“因为几乎任何人都可以要求人工智能生成一个功能程序”。 “结果比他们尝试自己编写代码要快几个数量级。他们可以花时间测试代码、保护代码并调整其界面，以最好地满足用户的需求，而不是花费数小时编写代码。结果是由人们在更短的时间内开发出更高质量的应用程序，这将不可避免地更加接近最终用户的体验。”

斯托克斯补充道，基于人工智能的生成式开发扭转了人机界面的动态。它不是“要求人类像计算机一样思考”，而是“让人类像人类一样编写代码，使更多的人能够更快地构建事物”。

Netlify 工程高级副总裁 Dana Lawson 表示同意，我们才刚刚开始“认识到人工智能如何从整体上改善开发人员体验和软件”。 “人工智能可以自动化软件开发中繁琐但必要的任务，这样真正的人类开发人员就可以有更多的时间专注于有影响力的、创造性的工作。”

劳森补充道，开发人员“已经在尝试将人工智能添加到他们的工作流程中，以执行诸如审查拉取请求、清理文档和创建项目大纲之类的事情。” “人工智能的实验很有趣，如果以正确的方式应用，它可以为开发人员体验带来切实的好处。”

Bratancevic 和 Lo Giudice 观察到，自然语言处理正在演变成低代码功能的关键推动者，从最初的提示开始，到看到结果。他们补充说，低代码供应商正在将自然语言提示构建到他们的产品中。 “自然语言提示将成为与所需视觉工具交互的正常、补充方法。”

基于人工智能的生成编码也有助于减少冗余。 Atrium 技术副总裁 Leon Kallikkadan 表示：“它可以成为开发人员的助手，并且可以扩展他们自己的人类能力。” “例如，如果开发人员不想自己实际编写代码，他们可以用简单、自然的人类语言告诉人工智能编写代码，说明其功能是什么以及需要做什么。人工智能可以逐行创建它。您可以使用 AI 编写代码、运行代码、查找错误、修复代码、进行更多修复并开发可接受的代码。”

作为助手，生成人工智能“可以建议替代方法、替代代码来使用，”卡利卡丹继续说道。 “从业务角度来看，主要好处之一是人工智能可以开发统一的最佳编码实践。根据您使用的开发人员或开发商店，他们可能会产生不同的编码原则。借助人工智能，您现在可以如果这些最佳实践是代码编写方式的基础，就能够获得标准化的人工智能生成代码。”