6 нейросетей для написания кода

Adrenaline

Как использовать. Нейросеть доступна в двух форматах: чат-бот и рабочая зона. В первом можно задавать вопросы, оптимизировать код и работать с контекстом проекта. Во втором — отдавать задачи по созданию кода. И в этом есть проблема: рабочая зона не знает контекста, поэтому часто предлагает тот же вариант, который вы разработали сами, или усложняет существующий.

Tabnine — AI-инструмент для автодополнения кода с интеграцией в различные IDE. Программа подходит для командной работы в компании, где уже есть готовая база для обучения. Если такой базы нет, то ИИ использует базы GitHub. Поддерживает C#, C, Python, PHP, Ruby, Kotlin.

AskCodi — чат-бот, который поможет написать код с помощью нейросети. Все важные функции доступны в браузере, а развертывать или интегрировать систему не нужно. Нейросеть поддерживает Python, C, Java, JavaScript, Lua и Rust. AskCodi не напишет полноценный код, но сделает хорошую основу.

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.

Fig улучшает командную строку с помощью автодополнения и подсказок. Работает так: начинаете писать код, нейросеть его анализирует и предлагает варианты продолжения. А вы можете выбрать любой из предложенных вариантов в зависимости от его проработки или функции.

В первом случае получится только доработать код с помощью ИИ и интегрировать программу с IDE. В платном тарифе есть более интересные функции: полное и частное развертывание на SaaS, персонализация кодовой базы и рекомендации кода, составленные только с помощью лицензированной кодовой базы.

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.

Как использовать. Бесплатную нейросеть для написания кода Codeium используют на сайте или с помощью интеграции в IDE — среду разработки и текстовые редакторы, например VSCode и IntelliJ. Чтобы использовать нейронку на сайте, напишите запрос на английском или вставьте в редактор готовый код, в котором нужно найти ошибку.

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.

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.

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.

Все нейросети для работы с кодом обучаются на массивах данных. Это необходимо для того, чтобы нейросеть научилась понимать разнообразие синтаксиса, стилей и практик написания кода. Средний объем данных — миллиард строк. Информацию собирают из открытых репозиториев Хранилище данных на платформах типа GitHub, учебных материалов, документации к библиотекам и фреймворкам с образовательных ресурсов. А если есть разрешения — из кода корпоративных проектов. Потом полученную информацию перерабатывают: из огромного массива удаляют дубликаты, ошибки, классифицируют данные. Это нужно, чтобы дать нейросети точный путь для обучения — алгоритмы анализируют очищенные данные, чтобы выявить закономерности и шаблоны. Нейросеть учится распознавать синтаксис, структуры и логику кода, чтобы потом делать это самостоятельно. После обучения нейросеть тестируют на данных, которые не использовались при обучении. Если находят ошибки, то модель корректируется и обучается заново. Это продолжается до тех пор, пока разработчиков не устроит качество работы программы. Нейросеть, пишущая код, анализирует запрос, контекст и выдает тот вариант, который, по ее мнению, решает проблему. Ответ составляется с помощью тех баз, на которых ИИ учился. Вариантов ответа несколько — это может быть завершение строки кода, предложение функции или целого класса, исправление ошибок.

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.

ИИ пишет и оптимизирует код, а еще может перевести его с одного языка на другой и предложить дополнения, если видит пробелы или возможные ошибки. Если только начинаете изучать программирование, используйте GitHub Copilot как тренажер: попросите нейросеть написать пример и повторите его.

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.

Когда нужно что-то закодить, а все программисты заняты, используйте нейросети — они помогут написать код, а еще объяснят, как он работает и где затесалась ошибка. В статье разбираем шесть нейросетей для кода — расскажем, чем они отличаются и как правильно использовать их в работе.