人工智能 (AI)工具在软件开发中扮演着日益重要的角色。例如，AI 可以帮助生成新代码、审查和测试现有代码及应用程序，并使团队能够持续部署新的关键功能。AI 解决方案并非取代人类开发团队；相反，这些工具用于增强开发流程，从而打造更高效的团队和更强大的软件。

代码生成

生成式人工智能可以根据自然语言提示或代码上下文创建代码片段或完整函数。技术专家利用大规模语言模型 (LLM) 技术、自然语言处理(NLP) 和深度学习算法，在庞大的现有源代码数据集上训练生成式人工智能模型。通过训练，人工智能模型开始建立一套参数，使其能够理解编程语言、数据模式和各种关系。人工智能驱动的代码生成器可以从以下几个方面帮助开发人员：

自动补全

当开发者编写代码时，生成式人工智能工具可以分析代码及其上下文，并建议下一行代码。如果合适，开发者可以采纳此建议。显而易见的优势在于节省开发者的时间。对于那些不太熟悉或已经很久没用过的编程语言的开发者来说，这同样是一个非常有用的工具。

创建原创代码

开发者可以直接使用简洁明了的语言向人工智能工具发出指令。这些指令包括编程语言、语法以及开发者希望代码实现的功能等具体信息。生成式人工智能工具会生成部分代码或整个函数，然后开发者可以根据需要审查和编辑这些代码。这些修改有助于进一步训练模型。

代码翻译和应用程序现代化

生成式人工智能工具可以将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言，从而节省开发人员的时间并降低人为错误的风险。这在应用程序现代化改造中非常有用，例如将 COBOL 代码转换为 Java 代码。

AI 驱动的代码生成还可以帮助自动化将传统基础设施和软件迁移到云端过程中涉及的重复性编码任务。

测试

开发人员可以指示人工智能生成工具生成并运行现有代码的测试。这些人工智能工具能够比人类开发人员更快地创建覆盖更多场景的测试。人工智能驱动的监控工具还可以提供软件性能的实时洞察，并预测未来的错误。

此外，人工智能工具能够分析大型数据集，从而发现数据中的模式和异常情况，并识别潜在问题。当人工智能工具通过测试和监控检测到问题时，可以自动修复错误和漏洞。人工智能帮助开发人员主动解决代码和性能问题，并确保软件的流畅运行。