Бүтээгдэхүүн Үйлдвэрлэгчид AI-ийн үүсгэсэн кодээс дээш үзэх эхэлдэг бөгөөд илүү их асуултуудыг хүсч байна: Эдгээр хэрэгсэл нь одоо байгаа зүйлсийг мэдэгдэхэд туслах болно уу? Зарим хэлний загварууд нь сайн структурирован, найдвартай кодд ихэвчлэн харуулсан төрөл бүрийн загварыг мэдэгдэхыг суралцаж байна. LLM-ийн агуулгыг хэрхэн мэдэгдэх нь шилдэг системийг бий болгохын тулд чухал байж болох бөгөөд энэ нь хатуу код, технологийн борлуулалт, эсвэл логик нь маш их агуулсан биш юм. AI-ийн бүлэгдэд структурын хязгаарлагдмал кодыг үзэх, эсвэл гүнзгий асуудлуудыг харуулгахын тулд дэлхий даяар загварын загварыг харуулсангүйгээр ягаан туяаны эх үүсвэрийг олгодог. Гэсэн хэдий ч, энэ систем нь дурдсан хэлбэрийг уншсаж, чухал контекст, эсвэл бодисоо асуудалгүй байж болох юм. Нөхцөлгүй кодны хатуу зардал Та сайжруулсан код баазтай, бүх хэлбэрээс нисэх үйл ажиллагаа явуулж байгаа бөгөөд "ямар ч байтугай очиж байх ёстой" зүйлстэй багцтэй байдаг. Гэхдээ ямар ч хүн танд эхлэх вэ, эсвэл код нь ямар нэг хэсэг нь байнга асуудал болж байна. Бид Copilot гэх мэт хэрэгсэл үзнэ үү, тавтай морилно уу код санал болгож чадна, шинэ платформ нь тавтай морилно уу дээр суурилсан функцийг үүсгэхийн тулд найдвартай байх болно. Гэхдээ AI нь багасгах, одоо байгаа зүйлсийг сканийг сайжруулах, сонгох үнэтэй зүйлсийг шийдвэрлэхэд тусалдаг бол юу вэ? Үнэлгээний систем нь бүрэн кодыг шалгах, файлуудыг найдвартай байх болно. Энэ нь зүгээр л форматийг эсвэл синтаксийг суурилсан биш бөгөөд хязгаарлагдмал логик, хязгаарлагдмал загварууд, зүйлүүд нь хязгаарлагдмал эхэлж байгаа газарүүдийг харуулдаг. ChatGPT гэх мэт том хэлний загварууд нь код чанарын сигналыг идентичлэхэд үнэхээр үр дүнтэй боломжийг харуулдаг бөгөөд энэ нь өндөр нөлөөтэй асуултуудыг хамардаг хэрэгсэл, илүү төвлөрсөн, үр ашигтай хөгжүүлэх үйл явцыг дэмждэг. Code Workflows-д AI-ийн хөгжил Энэ нь автокомплет нь шинж чанарыг санал болгож, функцийг нэрлэгддэг, хөгжүүлэгчид хэвлэхэд синтаксийг хуваалцдаг. Гэхдээ тавтай морилно уу гэж эхэлсэн зүйл нь хурдан илүү их байсан. AI нь кодируулсан үйл явц нь хязгаарлагдмал байдаггүй байна, гэхдээ энэ нь хөгжүүлэгчидтай харьцуулахад ажиллаж байна. GitHub Copilot, Tabnine, Sourcegraph Cody гэх мэт AI-ийн кодийн ажилтнууд програмууд нь кодтай холбоо барина. OpenAI-ийн Codex загвар дээр суурилсан Copilot нь байгалийн хэлний өгөгдлийг ашиглан бүрэн код блок үүсгэх боломжтой. Tabnine-ийн олон тэрбум шугам нь албан ёсны кодээс оюутнуудыг ашигладаг. Cody, Sourcegraph-аас, мөн өөр нэг зүйлийг хийж байна. Гэрэл сургалтын өгөгдөлээс олж нь, энэ нь таны документын, таны функц, таны түүх гэх мэт таны кодын бааз дээр байгаа зүйлийг ажиллуулж байна. Энэ контекст нь санал болгож буй зөвлөмжүүд нь шаблон гэх мэт харьцуулахад илүү тавтай морилно уу. Энэ нь та үүсгэгдсэн зүйл, хэрхэн үүсгэгдсэн гэж мэддэг бөгөөд энэ нь санал болгож буй зөвлөмжүүд нь танд хэрэглэгддэг зүйлс нь илүү ойролцоогоор ирж байна. Тавтай морилно уу, энэ арга хэрэгсэл нь үйл явцд нэгтгэсэн байх болно. Тэд VS Code болон JetBrains гэх мэт мэдлэгтэй редакторуудтай байдаг бөгөөд код бичдэг үед дэмжлэг санал болгож байна. Хэрэв энэ нь урт скрипт эсвэл бүрэн хүрээтэй онцлог юм бол эдгээр арга хэрэгсэл хэвлэх үйл явцад идэвхтэй байх болно. Гэсэн хэдий ч энэ нь үйл явцыг үзүүлэхийн тулд цаг хугацаатай бөгөөд энэ нь тогтвортой, үр дүнтэй байж болох зүйлсийг хэмнэх үед тэд тусалж чадахгүй. Эдгээр асуултууд нь хөгжүүлэгчтэй байх болно. Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан. Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан. Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан. Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан. Хэрхэн AI нь код чанарын түвшинг сонирхолтой байна Код суурилуулалтын талаархи төвлөрөлтийн талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи Эдгээр системд ихэвчлэн ач холбогдолтой байдаг. Цааш хугацааны дараа, хялбар байдал бий болгож байна. Хэрэглэгчид явах, контекст явах, анхны архитектур нь үргэлж бүтээгдэхүүний боловсролын талаар тохиромжтой биш юм. Эдгээр тохиолдолд, туршлагатай баг нь зүйлсийг нэгтгэхийн тулд ямар ч зүйлийг мэдэгдэж, ямар ч зүйлийг тавтай морилно уу. Энэ нь байршуулалтын систем нь үнэхээр үнэ цэнэтэй санал болгож чадна. AI-ийн хэрэгцээ нь хэрэгцээтэй газар дээр анхаарахыг туслах боломжтой. Энэ нь одоо ч байтугай тогтвортой байх болно. Энэ нь логик, дараахыг харьцуулахад хялбар структурууд, эсвэл системийн хэрхэн ажиллуулах гэж нэрлэдэг гэж нэрлэдэг хэсэгүүд юм. Эдгээр зорилго нь хүний асуултуудыг өөрчилж биш бөгөөд энэ асуултуудыг ашиглахыг харьцуулах болно. Гэсэн хэдий ч, энэ нь үйл ажиллагаа явуулахын тулд AI нь загварууд, токейн тооцооээс гадна чанарыг үнэлгээ авахын тулд арга хэрэгтэй. Энэ нь шинж чанар, логик, түүхэн хэрэглээг шинж чанартай сигналуудыг хамардаг. Энэ нь ChatGPT-ийн түншлэл, том хэлний загварууд нь бүтэц, контекст, ач холбогдол нь чухал зүйлийг хэрхэн шийдвэрлэх талаар мэдэгдэхэд эхлэнэ. Олон улсын аж ахуйн нэгжүүдийн 80%-ээс дээш нь AI-д суурилсан түншлэлтэй агуулгыг ашигладаг. Энэ системүүд хамгийн чухал зүйлсийг хамардагын тулд үр дүнтэй байж болох юм. Код нь анагаах загваруудтай байдаг. Энэ нь логик, хатуу, хэрэглээний түүхтэй загваруудтай байдаг. Эдгээр системд үйл ажиллагаа явуулж болно илүү контекст, тэдний output нь илүү ашигтай байх болно, ялангуяа кодыг маш их байдаг бөгөөд энэ бүх зүйлсийг ручноо шалгах хязгааргүй байдаг. Ямар ч LLM-ийг кодыг анхаарах үед "харах" LLMs нь кодыг хүн шиг мэддэггүй, тэд токенов, хавтгай, загварыг үздэг. Энд энэ нь юу вэ: Tokenization, бүтэц, баглаа боодол Хэрэв та код нь загварыг хангах үед энэ нь мэдэгдэж буй нэгж, эсвэл токенд хуваалцах хэрэгтэй. Эдгээр нь түлхүүр үг байж болно (аж, гэхдээ), нунтаг ({, };), эсвэл тэр ч байтугай ID-ийн хэсгүүд. Modern LLM tokenizers байт-паир кодийг эсвэл субвормоны токенизаци гэх мэт арга хэрэгсэл ашиглах нь өөрчилсөн нэр, өөрчилсөн ID-ийн үр ашигтай удирдах. Код tokenized дараа, энэ нь вэцсийн гэж нэрлэдэг вектор хэлбэрээр хуваалцаж байна. Эдгээр нь бүрийн хэсэгт бүрийн бүтэц, хэлбэр, байгаль орчинд харах. Тиймээс хоёр функцийг харин өөр өөр харуулж байгаа бол, хэлбэл, def add(a, b): a + b болон def sum(x, y): x + y-ийг дамжуулахын тулд загварууд нь тэдгээрийг хамаарна. Ямар ч LLM-ийг олж авах, тэд ямар ч Эдгээр загварууд нь нарийвчлалтай бүтэц, загварын загварууд, дугуй бүтэц, нэшсэн нөхцөл, модуль бүтэц нь маш сайн байдаг. Тэд код бааз хооронд ерөнхийдөөж, загварууд өөрчлөн болгон олж болно. Гэсэн хэдий ч, LLM-ийн үндсэн бизнесийн логик, санаа, эсвэл гүнзгий архитекторын асуултууд нь найдвартай байх болно. Хэрэв функц нь аюулгүй байдлын баталгаажуулахад зориулагдсан бол энэ нюанс загварыг унтраах болно. Mapping Insights нь Ranking Хэрэв загварыг кодыг олж авах боломжтой бол, энэ нь илүү их нарийвчлалтай, хатуу түншүүд, эсвэл зүгээр л тохиромжтой биш бол загварууд юм бол энэ нь эдгээр газард илүү их хүч чадал өгдөг. Өнгөрсөн түвшинд бүх зүйлийг тэмдэглэх нь, AI нь нормуудыг хуваалцах эд ангид үзэх болно. Galla (Graph-Aligned Language Models for Code) гэх мэт судалгаа нь AST хоорондын болон хяналтын дамжуулалтын график гэх мэт структурын контекст, загварыг сайжруулдаг. Гэрэлттэй контекст нь AI-ийн кодыг харуулсан талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи. Ажлын хэрэгслүүд нь Code Scoring-ийг дэмждэг хэд хэдэн хэрэгсэл нь статик анализ, AI, бодит цаг хугацааны хаяг ашиглан код чанарыг сайжруулах арга замыг туршиж байна. Ихэнх нь "код тоног төхөөрөмж" -ийг явдалтайгаар ашигладаггүй боловч тэд програмууд нь зөв асуултуудыг хурдан сайжруулах, үйл явцад шулуун багасгахын тулд тусалдаг. Mutable AI нь нэг жишээ юм. Энэ нь жинхэнэ код үүсгэхийн тулд контекст мэдлэгтэй нэгтгэсэн бөгөөд та бичсэн үед кодыг шинэчлэх, эсвэл цэвэрлэх зорилготой юм. Түүний зөвлөмжүүд нь алдартай байдал, хадгалах боломжийг сайжруулах зорилготой бөгөөд зүгээр л синтаксийг сайжруулах биш юм. Синтаксийн дээр структурын дээр төвлөрөх нь гадаргуу доор үйл ажиллагаа явуулж буй илүү гүнзгий анализыг харуулж байна. Codacy нь илүү уламжлалт арга замыг ашигладаг боловч автоматжуулалтын давхарга нэмнэ. Энэ нь олон төрлийн хэл дээр статик код шинжилгээг ажиллуулдаг. Энэ нь алдартай байдалтай, багц тодорхойлолттай стандарттай харьцуулах. Энэ нь шууд хэлний загварууд дээр суурилсан биш боловч энэ нь гүйцэтгэл, аюулгүй байдал, унтраах боломжийг найдвартай болгон нөлөөлж буй зүйлсийг харуулдаг. Үүнээс гадна, Sourcegraph-ийн Cody нь контекст мэдрэгчтэй санал болгодог. Хэвлэлтийн одоогийн код, документын болон хэрэглээний загварууд нь Cody-ийг тусгай төслүүдэд өөрчилж өгдөг. Энэ нь ихэвчлэн шилдэг код мэдрэгчдэд зориулсан үр дүнтэй шагнал юм. Цоди нь файлуудыг, багц хооронд приоритетүүд өөр өөрчлөн байдаг. Эдгээр хэрэгслүүд нь боломжийг харуулдаг: AI-ийн зүгээр л ширээний эсвэл ширээний ширээний талаархи ач холбогдолгүй байхын тулд ирээдүйн талаархи тодорхойлолт хийхэд туслахыг хүсч байна. Автоматизацийн код судлах хатуу AI ашигтай сигнал санал болгож болно, гэхдээ код чанарыг судлахын тулд энэ нь ризиктай байдаг. том хэлний загварууд нь загварууд дээр боловсруулсан бөгөөд энэ нь хэзээ ч санаа зовохгүй бөгөөд энэ нь ихэвчлэн харьцуулагддаг загваруудтай харьцуулагддаг. Энэ нь хязгаарлагдмал, харин зөв аргаар давуу сайжруулдаг. Галлюцинацины бусад асуултууд юм. LLM нь анхны харьцуулалттай харьцуулахад харьцуулагдсан код санал болгож байгаа гэж нэрлэдэг боловч үргэлж хүлээгдэж байгаа бол ажиллаж байгаа биш юм. Эдгээр асуултууд нь ихэвчлэн хэтэрхий байдаг, магадгүй нэг нөхцөл биш, эсвэл жижиг ширээний тохиолдолд унтраах болно. Код зөв харьцуулахад энэ нь хялбар байдаг. Ангилаагүй хяналтгүйгээр, энэ төрлийн алдаа үйлдвэрлэлд хамарсан бөгөөд дараа нь дараах хугацааны хугацаатай байх болно. Тодорхойлолт бас хязгаарлагдмал байдаг, Хэрэв загварыг функцийг хязгаарлагддаг бол хөгжүүлэгчид үүнийг мэдэх хэрэгтэй. Гэхдээ ихэнх систем нь энэ түвшинг хэрхэн тодорхойлогдсон гэж үздэггүй бөгөөд тэднийг итгэхийн тулд хязгаарлагдмал, үйл ажиллагаа явуулж болно. Over-Reliance эрсдэл Статикийн анализ нь LLM-д суурилсан мэдлэгийг нэмж болно, гэхдээ эдгээр мэдлэгийг хязгаарлагдмал биш юм. Хамгийн сүүлийн үеийн судалгаагаар харуулж байна гэж ч байтугай зөвлөж байгаа үед, загварууд одоо ч бас үндсэн логик, Off-by-one алдаа, хэзээ ч хязгаарлагдмал нөхцөлд бодож байна. Эдгээр хэрэгслүүд үйл явцыг дэмждэг, гэхдээ тэд энэ үйл явцыг өөрчилж чадахгүй байна. Бүтээгдэхүүний Feedback Loop бий болгох AI нь бодит интеракцийн талаар суралцах үед илүү үнэ цэнэтэй байх болно. Хамгийн алдартай хандлаганы эх үүсвэр нь өгөгдлийн хөгжүүлэгчид ч бас хувилбарны түүх үүсгэдэг, хүсэлтийг санал болгож, үр дүнд үзэх юм. Open-source төслүүд үзүүлэгчдийн хүлээн зөвшөөрөх, өөрчлөх, эсвэл хүлээн зөвшөөрөх талаар дэлгэрэнгүй сигналийг хадгалж байна. Энэ өгөгдлийн олборлолт загварууд нь кодыг хүлээн зөвшөөрөх талаархи ихийг мэдэгдэхэд тусалдаг. Inline comments, approval rates, or request-for-changes notes гэх мэт сигналийг сургалтын зөвлөмжүүд болж байна. Бүтээгдэхүүний талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаар Үзүүлэлтийг сайжруулахын тулд Graphite-ийн open-source AI код хэрэгсэл талаарх гарын авлага нь анализ загварууд нь одоо ч байтугай боловсруулсан төслийн стандартыг хэрхэн тохируулж байна. Эдгээр хэрэгслүүдийг ашигладаг баг нь шилдэг кодыг сайжруулдаг, дэлгэрэнгүй, контекст мэдлэгтэй санал болгодог. Загварын хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлб Фокус хийх илүү сайн арга AI нь ашигтай байхын тулд тойм үйл явцыг хүлээн авах шаардлагатай биш юм. Энэ нь зүгээр л хөгжүүлэгчдэд төвлөрүүлэхэд туслах хэрэгтэй. Ихэнх багц нь өгөгдлийн хязгаартай байдаггүй, тэд эхлэхэд тусалдаг. Модел нь кодын баазын зөв хэсгүүдтэй, хязгаарлалттай, эсвэл системийн хэрхэн ажиллуулахыг хүсч байгаа бол, энэ нь багц нь хамгийн сайн арга замыг олгодог. Энэ нь зөвхөн загварыг зөв сигналууд дээр сургаж байгаа бол ажилладаг. Зөвхөн синтаксийн загварууд биш, энэ нь үр дүнтэй санал болгож байна: юу хүлээн зөвшөөрсөн, юу шинэчлэгдсэн, юу үзүүлэгчдэд олон удаа тэмдэглэж байна. Цааш нь, энэ төрлийн хоолой нь AI-ийг тодорхой баг дээрх чист, найдвартай код гэж мэдэгдэхэд туслах болно. Энэ нь өдөр тутмын ажлын үйл явцыг нэг хэсэг болгон байх боломжтой. Хэрэв энэ нь IT-ийн хоолой, орон сууцны тавилга, код шалгалт дамжуулалтыг ашиглах хэрэгслүүдтэй суурилсан бол, Ranking нь үр дүнтэй шийдлийг туслахыг туслах боломжтой. Цааш хугацааны дараа, энэ нь тав туслахыг хялбарч, шалгалт шугамээс багасгах, техникийн борлуулалтыг сайжруулахын тулд багтаамж нь илүү сайн үр дүнтэй байх болно. Эдүүлбэр нь автоматжуулалт нь түүний хувьд биш юм, энэ нь энгийн ягаан туяаны юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд илүү хурдан, илүү найдвартай үйлчлэхэд туслах, хэзээ ч чухал зүйлс дээр тэдний цаг хугацааг хуваалцах тусалдаг.
