本质上，虚拟专家扮演着技术主管的角色，提供指导，完成一些常见任务，进行代码审查，并验证软件质量。人工智能在整个软件开发生命周期（SDLC）中如何协助开发过程，可以分为三大类。

1. 自动化

人工智能辅助开发能够自动执行重复且耗时的常见操作，包括测试。基于数百万匿名模式的机器学习 (ML) 模型可以建议甚至选择开发过程中的后续步骤。如果应用程序测试失败，人工智能还可以向开发人员提供反馈，指出需要改进的地方。因此，开发人员的工作效率和积极性更高，新手也能从类似编程项目中汲取经验教训。

2. 验证

AI辅助开发包含多种发现工具，这些工具可以分析应用程序依赖关系，识别违规行为，并“标记”那些位置错误的元素（操作、屏幕、实体）。它们能够强制执行实践，识别重复代码，同时帮助团队跟上不断加快的生产进度。

3. 指导

在应用程序开发过程中，开发人员有时会遇到难题。人工智能辅助开发可以帮助他们找到所需信息，并更快地回到正轨。例如，从开发环境访问的上下文相关搜索功能可以显示有助于完成当前任务的在线资源。此外，后续步骤建议可以引导开发人员完成逻辑流程。

人工智能辅助开发示例

人工智能辅助开发的例子包括：

自动化代码分析：一种利用人工智能分析源代码以识别漏洞、缺陷或错误的工具。这可以减少人工代码审查所需的时间，并使开发人员能够更快地解决问题。

自动化测试框架：这些框架利用人工智能技术，自动执行 Web 应用、移动应用和其他软件产品的测试。开发人员可以更频繁地运行测试，并在缺陷演变成重大问题之前将其识别出来。

预测分析：利用人工智能预测未来事件或趋势，帮助企业更好地了解客户和市场需求，从而构建合适的软件。

自然语言处理（NPL）：人工智能的这一分支使计算机能够理解和解释自然语言。开发者可以更轻松地与他们的应用程序进行交互，并且可以构建能够理解客户服务对话中人们所说内容的聊天机器人。

计算机视觉：这种人工智能技术使机器能够识别图像或视频中的物体。该技术可用于各种开发任务，例如人脸识别、物体识别，甚至自动驾驶汽车。

自动化机器学习：当机器学习实现自动化时，模型能够快速准确地训练完成。自动化减少了模型开发所需的时间，并帮助企业在更短的时间内创建更精确的模型。

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