程序员都应该了解的7款AI 工具

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前言

AI不知不觉地影响着我们的生活，作为开发者，为了应对这种变革，我们也不得不跟上步伐。

下面给大家介绍7款面向程序员的AI工具。

1. Sourcegraph Cody — 加速你的代码编写

Cody AI由Sourcegraph推出，是一款旨在大幅加速用户编码过程的人工智能助手。

它使用机器学习来阅读、理解并回答关于整个代码库、文档和代码图的问题。他们声称这是一款可以使你和你的团队在创建软件时提高十倍速度的工具。

特性：

代码导航 — 只需问一下在哪里，它就会为您找到。语言翻译 — 有一些Ruby代码，但需要转换成Go？没问题。代码异味 — 它可以充当一位编程搭档，发现一切，从边缘情况到糟糕的变量名称。调试 — 提供一小段代码片段并请求修复，它会为完成其余的工作。

适用于与大型和复杂代码库一起工作的团队。它显着减少了理解和导航代码所花费的时间，使开发人员能够专注于编写代码而不是解码代码。

替代方案：可以查看Mutable或Codium（用于测试编写） — 当然，还有GitHub Copilot，尽管它比Cody有限得多，但Copilot的继任者何时推出并不确定。

网址：about.sourcegraph.com/cody

2. Stepsize AI — AI项目总监

Stepsize AI 观察用户的Jira看板或Linear团队中发生的一切。它在任务、活动和目标之间形成智能连接，并对正在发生的情况进行丰富的上下文分析。

它利用这一点创建超精确的自动周报，具有完美的上下文和细节。

这意味着用户不再必须依赖于薄弱的Jira Sprint报告，也不再需要搜索数据以找到所需的详细信息。

它真正的强项是简明扼要地呈现重要的事物。

特性：

安全第一。您的数据受到保护。数据 + 上下文。获取所需的数据以及非AI解决方案缺乏的准确、可操作的评论。准确到可怕的摘要。无需努力了解取得的进展。与目标关联。Stepsize AI报告与项目目标天生相关。归因。报告会标注来源，因此用户点击一下就能了解更多信息

适用：对敏捷软件项目团队来说，Stepsize AI是一种福音，从产品经理和Scrum Master到软件工程师和DevOps专业人员。对于沟通和项目跟踪可能具有挑战性的远程团队，它特别有效。

替代方案：据我所知，没有其他用于敏捷报告的AI伴侣。

网址：stepsize.com/

3. Mintlify — 开发者的自动化文档

Mintlify可以自动生成代码文档，为用户节省宝贵的时间。

它与代码编辑器集成，并立即为用户的代码生成文档。在编辑器上安装Mintlify Writer，可以生成函数文档。它可以理解代码上下文并生成相关的描述，甚至可以解释“人类可读”的方法名称。各种编程语言的开发人员都对其效率和准确性赞不绝口。

特性：

与各种编程语言兼容。可自动生成注释。

适用：希望在文档上节省时间并提高代码可读性的开发人员和团队。在需要清晰、精确文档的情况下，特别是对于复杂函数，它表现得尤为出色。

替代方案：Readable可以自动注释代码。

网址：writer.mintlify.com/

4.Adrenaline AI — 理解任何代码库

Adrenaline AI是一个更轻量级的工具，是代码库的专业指南。

‍它是开发者的编码AI。这个开发工具旨在理解代码库，充当随时随地可用的专业顾问。使用Adrenaline AI，用户可以快速了解功能的运作方式或找出某个功能的实现位置，可以节省不少时间

特性：

在几秒钟内理解任何代码库无需注册即可试用

适用：在快速定位和理解代码是常见要求的环境中。在具有高开发人员流动性或培训新团队成员的环境中，它可能是一个改变游戏规则的工具。

网址：useadrenaline.com/

5. Grit.io — 自动化技术债务经理

Grit.io是一个自动化工具，简化了代码迁移和依赖升级。

这个强大的开发者工具使用AI自动管理技术债务，包括自动执行任务，如代码迁移和依赖升级。它可以生成遵循最佳实践的拉取请求，并带有用于检测回归的内置雷达。它可以将曾经是资源紧缺的任务变成可管理的、甚至是乏味的任务。

特性：

自动维护 — 为清理技术债务生成拉取请求代码迁移 — 设定好代码结构，Grit可以重新编写它（例如，从JavaScript到TypeScript，从Chai到Jest…）

适用：Grit.io非常适合处理遗留系统和频繁代码迁移的团队。对于想要掌控现有项目的同时跟上不断发展的技术的组织来说，它是一个救命稻草。

替代方案：Stepsize Tech Debt管理工具这样的非AI工具可以帮助大型团队和现代企业以及规模化创业公司有效地跟踪和管理技术债务。

网址：www.grit.io/

6. What The Diff — AI驱动的代码审查助手

What The Diff是另一款软件开发人员的AI工具：一款通过简化代码审查并改进团队沟通的AI助手。

这款AI动力工具使团队能够更好地编写拉取请求描述，更快地审查，并让所有成员保持在循环中。用户只需在需要重构的源代码行上发表评论，描述想要的更改，What The Diff就会在拉取请求中建议这些更改。该工具甚至可以生成不带技术术语的拉取请求摘要，以便使每个人都能保持更新。

特性：

即时代码重构 — 在您的拉取请求评论中使用/wtd，它将自动执行。一键接受。拉取请求摘要 — 将差异转化为可以在更改日志中使用或在其他地方共享的摘要

适用：经常审核和合并代码的团队。自动重构和总结功能可以真正节省时间，尤其是对于在复杂项目上工作的较大团队而言。

替代方案：如果不喜欢What The Diff，那可以考虑Planar或Whipsr。

网址：whatthediff.ai/

7. Otter — AI会议助手

OtterPilot记录会议音频，撰写会议记录，捕捉幻灯片，并生成摘要。

OtterPilot的核心是一款高度复杂的人工智能引擎，可以以非常准确的方式理解和记录会议。OtterPilot记录音频，实时转录演讲，捕捉幻灯片，并允许用户实时评论和突出重点。在会议后，它生成并通过电子邮件发送会议的综合摘要，使回忆、共享和行动关键信息更加容易。

特性：

自动会议记录 — 它可以自动加入并记录Zoom、Teams等。自动幻灯片捕捉 — 捕捉并将幻灯片插入笔记中自动摘要 — 生成并通过电子邮件发送给所有相关人员

适用：任何喜欢开会的团队。

替代方案：提供类似功能的可比较工具包括Fireflies.ai、Clara和Voicea。

网址：otter.ai/

最后

人工智能正开始改变我们所知的软件开发。想要保持行业竞争力，AI 工具必不可少。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

整理了我入门大模型的学习路线和自用资料，在全民LLM时期，多输入一些就多一重安全感。

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人工智能书籍

OpenCV（中文版）.(布拉德斯基等)OpenCV+3计算机视觉++Python语言实现+第二版OpenCV3编程入门 毛星云编著数字图像处理_第三版人工智能:一种现代的方法深度学习面试宝典深度学习之PyTorch物体检测实战吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记计算机视觉中的多视图几何PyTorch-官方推荐教程-英文版《神经网络与深度学习》(邱锡鹏-20191121)…

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第一阶段：零基础入门（3-6个月）

新手应首先通过少而精的学习，看到全景图，建立大局观。 通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

第二阶段：基础进阶（3-6个月）

熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后，你已经对机器学习有了基本的了解，不再是小白了。这时可以开始触类旁通，学习热门技术，加强实践水平。在深入学习的同时，也可以探索自己感兴趣的方向，为求职面试打好基础。

第三阶段：工作应用

这一阶段你已经不再需要引导，只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。

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