软件工程师使用人工智能的 10 种主​​要方式

莎拉·金

人工智能 (AI) 正在极大地改变几乎所有行业，软件工程也不例外。从自动化重复性任务到解决复杂问题，人工智能正在改变软件的设计、开发和部署方式。随着机器学习、自然语言处理和预测分析的进步，软件工程师正在利用人工智能来提高效率、提高代码质量并创建创新应用程序。

在软件工程中采用人工智能不仅仅是为了实现工作流程自动化，而是让工程师能够应对以前被认为无法克服的挑战。人工智能工具正在实现更准确的预测、更智能的算法以及增强机器与人类之间的协作。通过集成人工智能，软件工程师正在构建能够学习、适应和进化的系统，使软件更具弹性和智能。

在本文中，我在 ChatGPT 的研究协助下，探讨了软件工程师使用 AI 突破技术极限的 10 种关键方法。这些方法凸显了人工智能不仅是提高效率的工具，而且是软件开发中创新和创造力的催化剂。

软件工程师如何使用人工智能

1. 代码生成和完成

GitHub Copilot 和 Tabnine 等人工智能驱动的工具通过生成代码片段和完成代码行来帮助软件工程师，从而显着加快开发过程。

• 为什么它有价值：减少编写重复代码所花费的时间。
• 流行工具：GitHub Copilot、Cursor、Tabnine 和 Amazon CodeWhisperer。
• 上下文建议：人工智能分析现有代码以提供相关的补全。
• 使用案例：非常适合样板代码、API 集成和快速原型设计。
• 限制：需要人工监督以确保代码的准确性和安全性。
• 影响：提高开发人员的工作效率并减少认知负担。

2. 调试与错误检测

人工智能工具通过分析代码库并提供解决错误的建议来帮助软件工程师识别和修复错误。

• 为什么它有价值：加快调试过程并减少人为错误。
• 示例：DeepCode、Snyk 和 SonarQube。
• 工作原理：人工智能扫描漏洞、语法错误和逻辑缺陷。
• 好处：提高代码质量并确保更好的安全实践。
• 限制：可能会错过边缘情况或引入误报。
• 影响：缩短解决关键错误的时间。

3. 软件开发中的预测分析

人工智能使软件工程师能够使用预测分析来预测项目时间表、识别潜在风险并有效地分配资源。

• 为什么它有价值：通过及早识别风险来增加项目成功的可能性。
• 示例：Pluralsight Flow（以前称为 GitPrime）、LinearB、Jellyfish、Azure DevOps Analytics（具有自定义 ML 模型）、IBM 的 Engineering Insights（在 ELM Suite 中）
• 应用：分析项目数据以预测项目结果。
• 好处：帮助规划冲刺、估算成本和管理截止日期。
• 限制：依靠高质量的历史数据来确保准确性。
• 影响：增强软件项目管理的决策能力。

4. 自动化测试

人工智能驱动的测试工具可以自动生成并执行测试用例，确保软件满足质量标准，无需人工干预。

• 为什么它有价值：节省时间并提高测试覆盖率。
• 流行工具：Testim、Applitools 和 Selenium AI 集成。
• 测试类型：功能、回归、性能和 UI 测试。
• 好处：减少测试用例创建和执行中的人为错误。
• 限制：可能需要针对自定义场景进行初始设置和培训。
• 影响：加快发布周期，同时保持软件质量。

5. 用于文档的自然语言处理（NLP）

由 NLP 支持的 AI 工具可以自动生成、更新和组织文档，使团队更容易保持清晰度和一致性。

• 为什么它有价值：减少编写文档所需的手动工作量。
• 流行工具：Glean，OpenAI 的 GPT 进行总结。
• 应用：API 文档、用户手册和内部知识库。
• 好处：加强沟通，减少误解。
• 限制：可能会难以应对高技术性或利基内容。
• 影响：通过提供清晰且易于访问的文档来提高团队生产力。

6. 智能DevOps自动化

AI 正在集成到 DevOps 工作流程中，以自动化部署管道、监控系统性能并预测潜在故障。

• 为什么它有价值：简化软件交付生命周期。
• 示例：Ansible AI、Harness 和 IBM Watson AIOps。
• 应用：持续集成/持续部署（CI/CD）、日志分析。
• 好处：减少停机时间并增强可扩展性。
• 限制：初始设置和人工智能培训可能会占用大量资源。
• 影响：提高软件系统的可靠性和效率。

7. 通过人工智能增强安全性

人工智能驱动的安全工具分析模式以实时检测漏洞和潜在威胁，帮助工程师构建更安全的软件。

• 为什么它有价值：加强对网络攻击的防御。
• 流行工具：Darktrace、CrowdStrike 和 Palo Alto Networks AI 集成。
• 工作原理：人工智能识别用户行为或系统活动的异常情况。
• 好处：在风险升级之前主动降低风险。
• 限制：需要定期更新以应对不断变化的威胁。
• 影响：增强软件安全性并保护敏感数据。

8.人工智能驱动的设计原型

软件工程师使用人工智能来创建用户界面的快速原型，从而改善与设计师和利益相关者的协作。

• 为什么它有价值：加快设计和反馈过程。
• 流行工具：Figma 与 AI 插件，Adobe Sensei。
• 应用：生成模型和线框图。
• 好处：帮助团队在编码开始之前可视化设计。
• 限制：原型可能缺乏手工设计的深度。
• 影响：弥合设计和开发之间的差距。

9.遗留代码现代化

人工智能工具可帮助工程师重构旧代码库或将其迁移到现代框架，确保它们保持高效和可维护。

• 为什么它有价值：延长现有软件系统的使用寿命。
• 示例：CodeAI 和 IBM 的应用程序现代化解决方案。
• 工作原理：人工智能可以识别过时的代码模式并提出优化建议。
• 好处：减少技术债务并提高性能。
• 限制：复杂的迁移可能需要额外的手动工作。
• 影响：使遗留系统与现代技术兼容。

10.人工智能增强的协作工具

人工智能驱动的协作工具可以帮助软件团队通过总结讨论、确定行动项目甚至调解冲突的想法来更有效地沟通。

• 为什么它有价值：提高团队生产力和一致性。
• 示例：Slack AI 集成、Microsoft Teams AI 和 Notion AI。
• 应用：会议转录、任务分配和团队分析。
• 好处：减少沟通不畅并确保问责制。
• 限制：数据共享可能会引起隐私问题。
• 影响：在分布式和混合工作环境中促进更好的团队合作。

人工智能在软件工程中的作用不断发展

人工智能已将软件工程转变为创新与自动化相遇的领域。从生成代码到增强安全性，人工智能工具使开发人员能够专注于解决复杂问题，同时自动执行日常任务。这些进步不仅提高了效率，还为软件实现的功能开辟了新的可能性，突破了创造力和功能的界限。

随着人工智能的不断发展，它在软件工程中的作用只会扩大。通过采用这些技术，工程师可以构建更智能、更快、更安全的系统，塑造软件开发的未来。无论您是经验丰富的开发人员还是刚刚起步的开发人员，利用人工智能都不再是可选的，而是在快速变化的行业中保持竞争力的必要条件。

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关于作者

Sarah King 是一位软件和技术领导者、企业家和人工智能创新者，拥有超过 15 年的经验，其中包括 7 年管理高绩效工程团队的经验。她利用人工智能和机器学习推动各个垂直领域的创新——从自动驾驶汽车和数据平台到教育科技和金融科技。她拥有学士学位。哈维穆德学院计算机科学专业。Sarah 曾在 Netflix、Ripple 和 Cruise Automation 等领先组织指导人工智能驱动的工程计划。与她联系领英寻求合作机会和对变革性人工智能解决方案的见解。