每位首席技术官都需要了解的六种最佳人工智能工具

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在应用计算机科学的人工智慧民主革命中，许多民营企业Lizier，为执行官控制技术官提供更多的五种最差的人工智慧辅助工具Sonbhadra让她们在金融行业市场竞争中处在领先水平。责任编辑如是说了应用软件交货的每一应用领域中“同金融行业最差”的人工智慧辅助工具。

人工智慧现如今无所不在，其强悍的机能让现代人著迷，有时候也让人深感忧虑。对没选用人工智慧控制技术的项目组而言可能将Sonbhadra滞后于人。

做为执行官控制技术官(或工程建设相关人士)，其部份组织工作是鼓励现代人选用安全可靠和具备声望的人工智慧辅助工具。

责任编辑将为应用软件交货的每一应用领域优先选择“同金融行业最差”的工具或是最少是这些现阶段为她们构筑的能造成负面影响的人工智慧辅助工具。

下列如是说呵呵为应用软件设计挑选出的人工智慧。

人工智慧增添的“民主革命”

人工智慧将为各金融行业应用领域增添民主革命，这种说法并不夸张。人工智慧正在彻底改变应用计算机科学，各种机器学习算法和基于人工智慧的辅助工具和控制技术不断涌现，可以帮助开发人员改善组织工作流程，并提高效率。

从开发更准确的测试用例到创建更高效的代码，人工智慧在广泛的任务中具备真正的实际应用。开发人员可以使用支持人工智能的辅助工具将应用计算机科学中涉及的许多任务实现自动化，从而腾出更多天数专注于核心开发任务。基于人工智慧的应用软件测试是另一个令人兴奋的开发应用领域。在神经网络的帮助下，开发人员可以更彻底地测试她们的代码，并在它们成为重大问题之前识别潜在的漏洞和错误。

这也是改善开发者体验的一条捷径。人工智慧工程建设使民营企业的项目组能在开发过程中做更多她们真正喜欢的事情。

由于人工智慧和深度学习的强悍力量，应用软件设计的未来看起来比以往任何时候都更加光明。在这些控制技术的帮助下，开发人员可以简化她们的组织工作流程，提高她们的代码质量，并在较少人为干预的情况下保持领先水平。

(1)GitHub Copilot X：未来人工智慧配对程序员

这个无疑是这一榜单上最有名的、也是炒作最多的人工智慧辅助工具。

GitHub Copilot X现阶段还没问世。当它推出时，可能将会成为应用计算机科学中最受欢迎的人工智慧辅助工具。

现代人可能将熟悉GitHub Copilot及其机能，例如Copilot聊天，而X是基于GPT-4的更智能的继任者。它被定位为用户的人工智慧配对程序员，它集成到工程建设师组织工作流程的大多数部份。

下列是它应该能做的一些事情：

解释代码片段

修复错误

生成单元测试

编写拉取请求模板

写入CLI命令

当它推出时，将简化应用软件交货的大多数方面——直接处理代码的生命周期的任何部份。

(2)Sourcegraph Cody：使用人工智慧更快地编写代码

等不及Copilot X推出了吗？可以尝试使用Sourcegraph Cody。它可以帮助用户更快地阅读、编写和理解代码，据说其速度要快10倍。

Sourcegraph Cody可以阅读和理解用户的整个代码库，包括代码图和民营企业文档，并可以回答有关它的问题。

它还处在测试阶段(就像现在的许多人工智慧辅助工具一样)，并不总是能把事情做好，但它显然是Sourcegraph项目组的优选产品，该项目组表示，它的结果每天都在变得更好。

或是尝试选用：

Mutable.ai——Mutable.ai是另一种优先选择。可以做自动完成，编写代码块，以及快速驱动开发，现在还不能进行测试。

Codium——专门从事测试写作。

(3)Readable：不须要再写注释

现代人须要清晰、一致的文档。Readable AI能自动生成源代码注释的过程。

糟糕的(或缺失)文档可能将是应用计算机科学师面临的难题，对刚接触代码库或项目组的工程建设师而言，这尤其困难，并浪费了大量的天数。

Readable AI可以显著减少开发人员编写注释的天数，使她们能专注于更复杂的任务，并提高整体生产力。

Readable AI与开发项目组已经与IDE兼容，如VSCode、Visual Studio、IntelliJ和PyCharm，并且可以阅读大多数语言。

(4)Adrenaline AI：理解代码

对大多数工程建设项目组而言，花费大量的天数来研究Stack Overflow是每天都要面对的现实。

如果应用计算机科学师可以向完全如是说代码库的专家询问并立即得到答案，那会怎么样?

这就是Adrenaline AI所做的组织工作。它可以解释机能是如何组织工作的，定位实现的位置，或是通过调试指导它们。

它是使用静态分析、向量搜索和高级语言模型构筑的。

(5)Grit.io：自动化控制技术债务管理

如果代码迁移可以实现自动化会怎么样？如果可以让人工智慧处理依赖升级呢？

Grit.io是一种自动化的控制技术债务管理辅助工具，旨在轻松完成这一任务。它可以通过遵循最差实践自动生成处理细节的拉取请求，并且它有一个持续的雷达来检测回归。

开发者声称迁移能以10倍的速度完成，如果这句话只有一半成为现实(没证实这一点)，那么处理这些控制技术债务将不会消耗大量的天数和资源。

(6)Codeball AI：强化代码审查过程

厌倦了花费大量天数审查拉取请求？Codeball AI可以解决这个问题。

这个由人工智慧驱动的代码审查辅助工具可以评估拉取请求，突出风险，甚至可以根据民营企业的配置批准低风险的拉取请求。最终，它应该意味着民营企业可以更快、更有信心地发布产品。

它非常适合发现有风险的代码更改，已经在数百万个代码贡献中得到了训练。

经过数百万代码贡献的训练，Codeball AI可以识别有风险的代码更改，并提供更多可操作的、特定于项目组的见解。

它与GitHub Actions配合使用，支持20多种编程语言。人工智慧正在改变游戏规则，而这仅仅是对未来的一次尝试。

应用计算机科学的人工智慧将发挥重要作用，而跟上这一变化对许多控制技术项目组乃至她们所属的业务而言都是成败攸关的大事。如果做对了，有可能将找到人工智慧的许多实际潜在用途，真正将“加快10倍”从梦想变成现实。

因此，民营企业不要错过正在改变应用计算机科学的最新人工智慧进展。

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