利用AI重新构想应用程序开发：新范式
利用AI重新构想应用程序开发：新范式
人工智能（AI）正在深刻改变软件开发的每一个环节，从设计、编码到调试。本文将探讨AI如何增强开发人员的能力，提高开发效率和代码质量，并展望AI驱动开发的未来趋势。
在本系列的第一部分“揭开智能应用程序的神秘面纱：在应用程序开发中利用 AI”中，我们探讨了新型智能应用程序以及它们如何使用AI。在本文中，我们将了解AI技术如何增强开发人员工具包并塑造应用开发的未来，特别是通过支持AI的编码辅助和调试。
智能应用的曙光：革新应用开发
AI不仅仅是开发工具箱的又一补充，它代表了一场革命，为我们的应用程序带来了前所未有的效率、创新和用户参与度。
智能应用的与众不同之处在于它们如何适应和学习，帮助我们提供独特的实时用户体验。例如，人工智能驱动的健康应用程序，它可以跟踪生物识别数据，预测潜在的健康问题，提供个性化的健康建议，甚至在医疗危机期间指导紧急服务。另一个例子是支持人工智能的语言学习应用程序，它可以适应我们的学习速度，识别我们的问题区域，并定制其内容以帮助我们提高语言能力。
像这样的智能应用程序不仅使用数据进行推荐，还可以做出关键决策并提供以前不可能提供的复杂服务。对于开发人员来说，智能应用程序意味着我们不再只是编码，而是在教应用程序如何思考、适应和做出决策。人工智能正在重塑开发旅程的每一步，帮助我们构建更直观、更以用户为中心的产品。
接下来，我们将研究人工智能对应用程序设计和架构的影响，以及人工智能辅助的“结对编程”如何改变软件开发。
人工智能在设计和建筑中的应用：激发创造力和效率
人工智能技术可帮助开发人员自动化和简化他们的流程，并提供思考设计的新方法。
在传统的应用程序开发中，设计和架构阶段可能需要大量的时间、精力和专业知识。例如，采用单体架构或基于微服务的设计会显著增加编码、测试和调试的复杂性。应用在本地托管时的行为甚至可能与在部署环境中的行为不同。手动跟踪问题可能需要数小时，而开发人员可能会将时间花在其他地方。
相反，我们可以使用AI在几秒钟内生成大量设计迭代，每个迭代都经过优化以满足特定的用户需求和业务目标。AI工具可以在架构设计阶段快速模拟各种场景的影响和软件设计模式。它提供了对性能和潜在问题的见解，并提出了改进建议。人工智能还可以生成骨架代码，使开发人员能够快速构建不同的解决方案原型或测试特定的组件和技术。通过在几秒钟内查看数千行代码，人工智能使我们能够专注于创建通过功能开发为用户提供服务的应用程序，而不是搜索错误。
将人工智能集成到设计和建筑阶段甚至可以扩展我们的创造能力。通过利用生成式AI的强大功能（如大型语言模型（LLM））及其超越软件的广泛知识和背景，我们可以更好地集思广益应用程序和功能创意。我们可以超越代码和软件架构，获得有关用户体验、徽标和品牌或营销概念的想法。由于人工智能工具提供了我们从未考虑过的见解和想法;它鼓励更多的创新。
人工智能辅助结对编程在构建应用程序中的强大功能
AI辅助结对编程是一种协作编码方法，其中AI系统（如 GitHub Copilot 或 TestPilot）在编码过程中协助开发人员。这是一种越来越普遍的方法，会显著影响开发人员的工作效率。事实上，GitHub Copilot 现在平均落后于46%的开发人员代码，用户平均任务完成速度提高了55%。
对于新的软件开发人员或有兴趣学习新技能的人来说，人工智能辅助结对编程是编码的训练轮。借助代码片段建议的好处，开发人员可以避免遇到语言语法等初学者陷阱。像ChatGPT 这样的工具可以充当个人的按需导师——回答问题、生成代码示例以及解释复杂的代码语法和逻辑。这些工具大大加快了学习过程，并帮助开发人员对自己的编码能力充满信心。
使用AI工具构建应用程序可加快开发速度并提供更强大的代码。例如，GitHub Copilot帮助我们准确地编写新代码。它还可以快速理解现有代码，建议全新的代码行或代码块，甚至检测错误并提出修复建议。这就像有第二个程序员与我们一起工作——一个永不疲倦并接受过数十亿行代码训练的程序员。
然而，承认人工智能的局限性也很重要。虽然像GitHub Copilot这样的生成式AI辅助技术令人印象深刻，但它们仍然不完美。它们有时会生成错误、无功能或易受攻击的代码。他们也可能缺乏细致入微的、特定于领域的知识。
因此，尽管这些工具很有帮助，但我们不能完全依赖它们——这些是编程辅助工具，而不是明确的解决方案。人工智能辅助结对编程是关于增强人类开发人员的技能，而不是取代他们。
使用AI调试和改进代码：提高应用程序质量
对于开发人员来说，识别和纠正代码错误通常既耗时又具有挑战性。AI通过自动检测异常、提出修复建议以及从以前的错误中学习以防止它们再次发生来简化调试过程。
我们可以使用生成式AI从代码片段创建单元测试，从简单的参数检查和输入验证到数据库和网络服务的复杂模拟。自动化AI测试提高了代码覆盖率和稳健性。与手动制作单元测试相比，它节省了大量时间。
AI还通过扫描和突出显示潜在问题（例如导致错误或违反编码标准的代码模式）并提出简化或重构代码以提高可读性和性能的方法，彻底改变了代码审查。这减少了人为错误，并使代码审查过程更加高效。它的好处延伸到小型团队，其中开发人员的可用性对截止日期至关重要，以及大型团队，其中有效的协作取决于可读性和代码一致性。AI通过对问题进行分类进一步节省时间，以便开发人员可以优先考虑最关键的任务。
除了提高代码质量外，人工智能对于理解系统行为也至关重要。智能AI辅助软件开发工具可以监控和审核系统行为，让开发人员更好地了解其代码在不同场景中的性能。AI可以跟踪模式、识别效率低下的问题，并在检测到异常行为时发出警报，使开发人员能够进一步增强他们的代码。
通过预测和识别潜在漏洞，Microsoft Security Copilot等智能AI辅助编码应用在确保应用程序功能、可靠性和安全性方面至关重要。这些AI工具通过大型代码库和用户反馈不断进行训练和升级，以完善他们的响应。这种从过去的错误中吸取教训的能力使人工智能成为一个非常强大的工具，将在未来继续扩展其功能。
人工智能与应用开发的未来
人工智能和机器学习技术的快速发展为应用程序开发指明了令人兴奋的未来。
在“应用程序的未来”中，软件开发人员Mike Cann说明了LLM如何彻底改变应用程序开发。Cann认为，完全自主编码——完全由提示创建的人工智能生成的应用程序——可能会取代传统的手工制作的应用程序。动态生成的用户界面可以提供个性化和可定制的体验，而我们可以为机器使用和效率而不是人类的可读性设计API。此外，我们可以以结构化程度更低、适应性更强和灵活的形式存储数据。
人工智能已经使应用程序开发更容易获得。随着人工智能处理开发过程中复杂的技术方面，技术水平较低的个人可以在构建应用程序方面发挥更大的作用。因此，人工智能有可能使软件工程民主化。
智能应用将继续发展，变得更高效、适应性更强，并且能够从用户交互中学习。同样，人工智能将不可避免地成为应用程序开发的每个阶段不可或缺的一部分。
总结
人工智能已经创造了一种新的发展模式，在这种模式下，机器智能和人类创造力结合在一起，产生了创新、高效和强大的应用程序。AI已经在应用开发的每个阶段提供帮助，从设计和架构到编码和调试。
采用人工智能工具并将其集成到过程中的开发人员可以提高他们的生产力，提高应用程序的质量，并扩展应用程序开发的可能性。
未来的发展是自动化和人工智能驱动的，今天它就在这里。入门很容易——尝试GitHub Copilot这样的人工智能开发工具，看看人工智能辅助结对编程如何提高您的生产力和代码质量。