Рассказываем о топовых нейронах, которые пригодятся программистам в 2025 году.
060 открытий219 показов
Программистам важно всегда быть в курсе всех тенденций из мира IT. Ведь для того, чтобы справляться с новыми вызовами, нужно работать с современными инструментами. В этой статье мы расскажем о лучших нейросетях для программирования, которые стоит изучить в 2025 году.
Такие инструменты помогают автоматизировать ежедневные простые задачи, улучшать качество кода. Да и в целом, с помощью внедрения AI-инструментов ускоряется процесс разработки — от написания программы до ее тестирования и развёртывания.
№1 — GitHub Copilot
GitHub Copilot — помощник на основе искусственного интеллекта, созданный на основе API OpenAI Codex. Инструмент интегрируется с редактором кода и помогает писать быстрее и лучше с помощью функций автодополнения и генерации.
Обзор AI-ассистентов в написании кода: от ChatGPT до Copilottproger.ru
К плюсам этой нейросети для программирования можно отнести 3 основных особенности: Copilot предложит продолжение строк кода на основе контекста вашего файла, предложит варианты внедрения функций и алгоритмов, основываясь на названиях функций. Ещё один плюс — поддержка всех языков программирования: от джавы, пайтона и тайпскрипта до самых малоизвестных и новых языков.
Рассмотрим на примере принцип работы Copilot. У нас есть задача — настроить автодополнение функции.
Решение:
def find_max(numbers): max_value = numbers[0] for number in numbers: if number > max_value: max_value = number return max_value
Здесь Copilot использует функцию find_max и переменную numbers.
Задача — создать функцию для вычисления Фибоначчи чисел до n
Решение:
def fibonacci(n): if n <= 0: return [] elif n == 1: return [0] sequence = [0, 1] while len(sequence) < n: sequence.append(sequence[-1] + sequence[-2]) return sequence
Ограничения:
- Иногда предложения искусственного интеллекта могут быть неуместными или неэффективными.
- Могут возникнуть проблемы безопасности данных — инструмент обучается на тех промтах, которые находит в открытом доступе. Всё же нужно понимать, что это особенность любой системы на базе искусственного интеллекта.
GitHub Copilot — классный инструмент для быстрого создания кода и поиска новых решений. Но всё-таки писать всё с помощью искусственного интеллекта может быть не очень хорошей идеей, потому что предложения Copilot могут быть малоэффективными при развертывании кода.
№2 — Tabnine
Tabnine — ещё один инструмент для автодополнения кода на основе искусственного интеллекта. Он может предлагать целые фрагменты, функции и даже классы, что в разы ускорит разработку и уменьшит количество возможных ошибок.
Основная задача Tabnine — создать для разработчиков «интуитивные подсказки» на основе контекста и стиля написания кода. С помощью ML Tabnine изучает поведение программиста. Он рассматривает примеры кода, написанного лично вами, и постепенно начинает мимикрировать под ваш стиль написания.
Tabnine в Python:
def calculate_area(radius): return 3.14 * radius ** 2
либо:
def calculate_circumference(radius): return 2 * 3.14 * radius
Здесь Tabnine автоматически предлагает подходящее завершение блока в зависимости от определения предыдущих функций.
Языки программирования, которые стоит начать учить в 2024 годуtproger.ru
Пожалуй, к одной из самых сильных сторон Tabnine можно отнести интеграцию с разными интегрированными средами разработки: Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, PyCharm, Sublime Text, Atom. Поэтому Tabnine — хороший выбор для разработчиков самых разных специализаций; для тех, кто работает с разными IDE и разными языками программирования.
№3: ChatGPT и Claude
ChatGPT и Claude тоже могут в разы ускорить разработку на всех этапах благодаря фиче генерировать блоки кода на основе текстовых запросов. Это будет полезно программисту при работе с повторяющимися ежедневными задачами или при создании шаблонного кода.
Например, если вам нужно написать функцию для сортировки массива в Python, то так и пишите промт:
«Напиши функцию для сортировки массива в Python»
Ответом будет:
def sort_array(arr): return sorted(arr)
Основная проблема работы с кодом — не только исправление возможных ошибок, но и вопрос, почему и как эти ошибки вообще появились. Здесь ChatGPT и Claude (прямо как Чип и Дейл) помогут.
Например, в коде допущена ошибка класса TypeError — unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’.
Приходите к искусственному интеллекту с промтом: «Что означает ошибка TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’?»
А искусственный интеллект вам отвечает: «Эта ошибка означает, что вы пытаетесь сложить число (int) со строкой (str), что недопустимо. Чтобы исправить это, приведите строку к числу или наоборот».
А вот ещё несколько примеров хороших промтов:
- Создай класс в Python для управления списком задач с методами добавления и удаления задач;
- Найди ошибку в этом коде Python;
- Объясни ошибку IndexError: list index out of range на Python;
- Как оптимизировать этот алгоритм поиска в списке Python?
- Помоги интегрировать библиотеку NumPy в существующий проект на Python.
Чем более подробный промт вы сформулируете, тем более подходящий ответ получите.
№4 — Kite
Kite — среда автодополнения, которая использует «силы» искусственного интеллекта для анализа кода и предлагает лучшие варианты его реализации.
У Kite есть серьёзное преимущество перед другими инструментами на основе искусственного интеллекта. И это автоподсказки по написанию кода. С помощью машинного обучения и собственных огромных баз данных Kite помогает программистам писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок.
Ещё один плюс нейросети для программирования Kite в том, что он может интегрироваться с разными редакторами кода: VS Code, Atom, Sublime Text и другими.
Пример использования Kite:
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3]) mean_value = array.mean() print(mean_value)
Алгоритмы искусственного интеллекта Kite автоматически подскажут нужные функции и их параметры на основе кода, который вы отправите. Например, при вводе «array» Kite предложит список методов, доступных для объекта «numpy array». Это упрощает работу с фреймворками и API.
Как и Tabnine, Kite учится на ваших фрагментах кода с помощью машинного обучения. Система анализирует ваш стиль написания, структуру проекта, часто используемые библиотеки, стиль именования переменных и адаптирует свои подсказки под ваши предпочтения. Плюс Kite — в персонализированных подсказках и фрагментах кода.
Ещё с помощью нейросетки можно научиться работать с новым фреймворком. Искусственный интеллект будет адаптироваться под него и предлагать подсказки на основе его API.
№5 — IntelliCode от Microsoft
IntelliCode — одна из лучших нейросетей. Это интегрированный помощник внутри Visual Studio на базе искусственного интеллекта. IntelliCode даёт персонализированные и релевантные рекомендации, которые помогают разработчикам писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок.
InteliCode точно так же, как Tabnine и Kite, обучается с помощью ML. Инструмент анализирует ваш стиль написания, всю информацию о загруженном файле с кодом и даёт рекомендации на основе файла или фрагмента.
Пример кода с использованием рекомендаций IntelliCode:
{ public void ExampleMethod() { var numbers = new List { 1, 2, 3, 4, 5 }; var evenNumbers = numbers.Where(n => n % 2 == 0).ToList(); Console.WriteLine("Четные числа:"); foreach (var num in evenNumbers) { Console.WriteLine(num); } } }
Здесь IntelliCode предлагает использовать LINQ-запросы для фильтрации списка чисел.
Рекомендательная система IntelliCode обучается на основе проверенных решений из открытых репозиториев GitHub. Основная функция инструмента — это именно рекомендации по улучшению кода и повышению его эффективности.
А ещё IntelliCode анализирует не только текущий проект, но и учитывает вообще все изменения вашего стиля программирования. И не только вашего. Так система может предлагать самые актуальные и лучшие решения.
Инструменты и умные помощники на базе искусственного интеллекта давно вошли в рабочую жизнь многих разработчиков. Не нужно вручную перепроверять весь код на предмет ошибки, ведь системы могут предложить фрагмент/функцию проще и лучше.
Существуют и другие инструменты с поддержкой искусственного интеллекта для улучшения работы с кодом. Напишите в комментариях, обзор каких инструментов вы бы хотели увидеть.