Siete pronti a incrementare la vostra produttività di codifica e a migliorare il vostro flusso di lavoro con l'IA?
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono semplificare drasticamente il processo di sviluppo, ma per sfruttarli al meglio è importante un approccio strategico.
In questo articolo esploreremo 12 best practice per spiegare come utilizzare l'IA nella codifica.
Che si tratti di debug, generazione di codice o perfezionamento del flusso di lavoro, questi consigli vi aiuteranno a diventare più efficienti, senza sacrificare la qualità del vostro lavoro.
Iniziamo!
Sfide nell'uso dell'intelligenza artificiale nel coding
Prima di addentrarci nelle migliori pratiche, affrontiamo rapidamente le sfide più comuni che gli sviluppatori devono affrontare quando incorporano l'IA nel loro flusso di lavoro di codifica:
Sovraccarico di strumenti: Esistono moltissimi strumenti di intelligenza artificiale, dagli assistenti per la generazione del codice agli strumenti di debug. Decidere quale strumento utilizzare per quale compito può essere travolgente.
Comprensione del contesto: Sebbene l'intelligenza artificiale sia in grado di generare rapidamente soluzioni, spesso non è in grado di comprendere il contesto specifico del progetto. A volte, il codice che suggerisce potrebbe non essere la soluzione ottimale per le vostre esigenze.
Perdita di controllo: Alcuni sviluppatori possono avere l'impressione di perdere il controllo sul proprio lavoro quando l'IA genera automaticamente il codice. Sebbene l'IA sia potente, è necessaria la vostra esperienza per mettere a punto i suoi risultati.
Allucinazioni dell'agente di IA: Gli strumenti di IA possono occasionalmente avere "allucinazioni" o produrre suggerimenti che sembrano plausibili ma che sono errati o completamente estranei al problema in questione. Questi errori possono generare confusione e perdite di tempo, richiedendo agli sviluppatori umani un'attenta verifica dei risultati generati dall'IA.
Dopo aver affrontato alcune sfide, analizziamo le migliori pratiche per l'utilizzo dell'IA nella codifica.
12 buone pratiche su come utilizzare l'IA nella codifica
1. Lasciate che l'IA vi assista, ma non vi sostituisca
L'IA è uno strumento potente, ma è essenziale capire che non sostituisce le vostre competenze.
L'intelligenza artificiale è ottima per gestire compiti ripetitivi, generare codice di base o assistere nel debugging.
Tuttavia, è importante rimanere coinvolti nel processo decisionale e applicare le proprie capacità creative di risoluzione dei problemi.
Come sfruttare l'IA:
- Utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare attività come la generazione di codice o il rilevamento di errori.
- Esaminare il codice generato dall'IA per assicurarsi che sia in linea con i requisiti e gli standard del progetto.
Suggerimento
Zencoder è un assistente di codifica avanzato dotato di intelligenza artificiale e progettato per semplificare il ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) automatizzando le attività ripetitive, migliorando la precisione e aumentando la produttività.
Una delle caratteristiche principali di Zencoder è Repo Grokking™, una potente tecnologia di intelligenza artificiale che analizza a fondo intere basi di codice e fornisce suggerimenti intelligenti e contestualizzati su misura per il progetto.
Oltre all'assistenza sul codice, il Coding Agent di Zencoder ripara attivamente il codice in tempo reale, genera test unitari e documentazione e perfeziona i flussi di lavoro di sviluppo.
Zencoder supporta oltre 80 linguaggi di programmazione e si integra con IDE popolari come Visual Studio Code e JetBrains.
Inoltre, possiamo fornirvi oltre 20 integrazioni aggiuntive che ottimizzano l'intero processo di sviluppo.
Grazie alle sue ampie integrazioni, Zencoder ridefinisce la codifica assistita dall'intelligenza artificiale, diventando l'unico strumento di codifica dell'intelligenza artificiale con questo livello di integrazione nell'intero ciclo di vita dello sviluppo.
2. Creare suggerimenti chiari ed efficaci
L'intelligenza artificiale eccelle quando riceve istruzioni specifiche e ben definite.
Maggiore è il contesto e i dettagli forniti nelle richieste, migliore sarà la capacità dell'IA di generare i risultati desiderati.
Evitate richieste vaghe, perché possono portare a soluzioni non ottimali.
Come ottimizzare i prompt:
- Siate il più specifici possibile con le vostre richieste, specificando il compito, il comportamento atteso e i vincoli.
- Includete qualsiasi contesto rilevante (ad esempio, lingua, librerie, aspettative di prestazione).
📝 Esempio: Invece di chiedere semplicemente "Scrivi una funzione per controllare i numeri primi", provate a chiedere "Scrivi una funzione Python per controllare se un numero è primo, ottimizzata per numeri fino a 10.000".
3. Velocizzare lo sviluppo con l'agente per il codice
Uno degli usi più pratici dell'intelligenza artificiale è la generazione di codice.
Che si tratti di creare scheletri di codice, funzioni boilerplate o di impostare schemi comuni come le operazioni CRUD del database, l'intelligenza artificiale può contribuire a velocizzare lo sviluppo generando codice per le attività che si svolgono ripetutamente.
Come usare l'intelligenza artificiale per la generazione di codice:
- Utilizzare l'intelligenza artificiale per generare una struttura o un codice di base per iniziare più rapidamente.
- Personalizzare il codice generato dall'intelligenza artificiale per soddisfare le esigenze specifiche del progetto.
Suggerimento
La funzione di generazione del codice di Zencoder utilizza l'intelligenza artificiale per generare rapidamente codice pulito e consapevole del contesto in base alle vostre richieste, adattato alla struttura del vostro progetto, aiutandovi a risparmiare tempo sulle attività ripetitive.
Integrandosi con il vostro flusso di lavoro, si adatta ai vostri schemi di codifica, garantendo una generazione di codice efficiente e accurata, in linea con i vostri obiettivi di sviluppo.
4. Migliorare la qualità del codice con l'assistenza al refactoring
Quando le basi di codice crescono, diventa più difficile mantenere la qualità senza un costante refactoring.
Tuttavia, l'intelligenza artificiale può suggerire ottimizzazioni, rendendo il codice più efficiente e facile da gestire.
Come l'intelligenza artificiale aiuta il refactoring:
- Gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di rilevare automaticamente gli odori del codice, come duplicazioni, funzioni troppo complesse o convenzioni di denominazione inadeguate.
- I suggerimenti di refactoring possono migliorare le prestazioni, la leggibilità e la manutenibilità.
Suggerimento professionale
Ilrefactoringdi Zencoder , basato sull'intelligenza artificiale, riscrive il codice per renderlo più chiaro ed efficiente senza modificarne la funzionalità.
Individua la logica ridondante, ristruttura i blocchi disordinati e allinea il codice alle moderne best practice.
Utilizzate i suggerimenti per affinare il vostro pensiero logico e migliorare la struttura delle vostre soluzioni future.
5. Semplificare le revisioni del codice con l'intelligenza artificiale
Lerevisioni del codice sono necessarie ma richiedono molto tempo.
L'intelligenza artificiale può aiutare a rilevare automaticamente violazioni di stile, bug o potenziali falle di sicurezza, consentendo ai revisori umani di concentrarsi su aspetti più complessi.
Come l'intelligenza artificiale può aiutare nelle revisioni del codice:
- Lasciate che l'intelligenza artificiale gestisca le attività iniziali di revisione del codice, come il controllo delle incoerenze di stile o l'individuazione di errori comuni.
- I revisori umani si concentrano su logica, progettazione e considerazioni di livello superiore.
Esempi:
📚 Caso di studio 1: Il contributo di Amazon alla revisione del codice guidata dall'intelligenza artificiale
Amazon è stata all'avanguardia nell'integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi di revisione del codice.
Il loro strumento interno, CodeGuru, utilizza modelli di apprendimento automatico per analizzare il codice e fornire raccomandazioni.
In un caso, ha identificato un problema di prestazioni che causava un inutile utilizzo della CPU.
Implementando la soluzione suggerita, Amazon ha ridotto l'utilizzo della CPU di 325.000 ore all'anno.
📚 Caso di studio n. 2: Affrontare i pregiudizi dell'intelligenza artificiale nella revisione del codice
Un'importante azienda tecnologica ha scoperto che il suo strumento di revisione del codice AI segnalava il codice scritto da persone non madrelingua inglese per problemi di stile, anche quando il codice era funzionalmente corretto.
L'intelligenza artificiale era stata addestrata principalmente su codice scritto da madrelingua inglesi, il che portava a suggerimenti distorti. Per risolvere il problema, il team ha
- hadiversificato i dati di addestramento per includere codice di sviluppatori con diversi background linguistici.
- Ha introdotto un meccanismo di feedback che consente agli sviluppatori di segnalare i suggerimenti distorti.
- Ha implementato un processo disupervisione umana per rivedere e regolare i modelli di apprendimento dell'IA.
Questo caso evidenzia l'importanza di monitorare e migliorare continuamente i sistemi di IA per garantire che siano equi e vantaggiosi per tutti gli sviluppatori.
Suggerimento
La funzione di revisione del codice di Zencoder sfrutta l'intelligenza artificiale per individuare automaticamente i potenziali problemi, dalle violazioni dello stile del codice ai colli di bottiglia delle prestazioni, assicurando che il codice sia conforme alle best practice.
Semplificando il processo di revisione, aiuta a mantenere un codice di alta qualità e privo di errori, liberando tempo per attività più complesse e creative.
6. Usare l'intelligenza artificiale per accelerare il debug
Il debug è spesso la parte dello sviluppo che richiede più tempo.
L'intelligenza artificiale può analizzare rapidamente il codice e individuare gli errori, consentendo di risolvere i problemi più rapidamente.
Come l'intelligenza artificiale aiuta nel debugging:
- Gli strumenti di intelligenza artificiale possono monitorare i dati in tempo reale per individuare i bug e offrire suggerimenti.
- Possono analizzare i registri degli errori e le tracce dello stack per aiutarvi a identificare rapidamente i problemi.
🔨 Come funziona?
Come funzionano questi agenti di intelligenza artificiale?
In sostanza, si integrano direttamente nella vostra configurazione di codifica, analizzando costantemente il codice in tempo reale mentre lavorate.
Utilizzando un mix di tecniche come l'analisi statica del codice (che esamina il codice senza eseguirlo), l'analisi dinamica (che ispeziona il codice mentre è in esecuzione) e gli algoritmi di apprendimento automatico, sono in grado di identificare potenziali problemi anche prima dell'esecuzione del programma.
Ad esempio, supponiamo che si stia lavorando a uno script Python e che si scriva
def divide_numeri(a, b):
restituisce a / b
Un agente di debug AI potrebbe segnalare questo codice e avvertire l'utente di un potenziale errore di divisione per zero se b è zero. Suggerirà quindi di aggiungere un controllo, come ad esempio:
def divide_numeri(a, b):
se b == 0:
restituisce "Errore: Divisione per zero".
restituisce a / b
Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale per individuare tempestivamente problemi come questo, è possibile correggere gli errori in modo più efficiente ed evitare inutili ritardi nel processo di codifica.
7. Documentare automaticamente il codice con l'intelligenza artificiale
Lascrittura e la manutenzione della documentazione possono sottrarre tempo allo sviluppo vero e proprio.
L'intelligenza artificiale può aiutare a generare automaticamente documenti e commenti, mantenendo il codice ben documentato con il minimo sforzo.
Come usare l'intelligenza artificiale per la documentazione:
- Usare gli strumenti di IA per generare docstrings per funzioni, metodi e classi.
- Mantenere la documentazione aggiornata utilizzando l'intelligenza artificiale per crearla e modificarla automaticamente in base all'evoluzione del codice.
Suggerimento professionale
La funzione di generazione di docstring di Zencoder crea automaticamente una documentazione chiara e coerente per le funzioni e le classi, facendovi risparmiare tempo e garantendo che il vostro codice rimanga ben documentato.
Adattandosi alle linee guida di stile del progetto, garantisce che le docstring generate si integrino perfettamente nella base di codice esistente.
8. Combinare l'assistenza dell'intelligenza artificiale con l'esperienza umana
L'intelligenza artificiale è potente, ma non è perfetta.
Può generare rapidamente soluzioni, ma sta a voi valutare il contesto, l'efficienza e l'impatto a lungo termine di tali soluzioni.
Come trovare il giusto equilibrio:
- Utilizzate l'intelligenza artificiale per compiti come la generazione di codice e il debug, ma affidatevi alla vostra esperienza per le decisioni complesse relative alla logica e all'architettura.
- Rivedete sempre il codice generato dall'IA per assicurarvi che soddisfi i vostri standard e sia in linea con gli obiettivi del progetto.
9. Garantire un uso etico e sicuro dell'IA
Con la crescente diffusione degli strumenti di IA, è essenziale considerare le implicazioni etiche del loro utilizzo.
Il codice generato dall'IA deve essere sicuro, rispettare la privacy e seguire le best practice.
Come usare l'IA in modo responsabile:
- Verificare regolarmente il codice generato dall'IA per rispettare gli standard di sicurezza e le linee guida etiche.
- Essere consapevoli dei potenziali pregiudizi nei suggerimenti dell'IA e assicurarsi che i propri strumenti non compromettano la privacy o la sicurezza.
10. Sfruttare l'intelligenza artificiale per la riparazione del codice
L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare e risolvere i problemi nel codice, garantendo una qualità superiore e uno sviluppo più rapido.
Utilizzando strumenti di riparazione del codice alimentati dall'intelligenza artificiale, è possibile correggere automaticamente i bug, ottimizzare le prestazioni e garantire che il codice sia conforme alle best practice.
Come utilizzare l'intelligenza artificiale per la riparazione del codice:
- Lasciate che l'intelligenza artificiale analizzi il vostro codice alla ricerca di errori e suggerisca correzioni che migliorino la funzionalità e le prestazioni.
- Utilizzate l'intelligenza artificiale per applicare automaticamente le correzioni più comuni e rifattorizzare il codice, consentendovi di concentrarvi sulla risoluzione di problemi più complessi.
Suggerimento
La funzione di riparazione del codice di Zencoder utilizza l'intelligenza artificiale per individuare e correggere automaticamente i problemi nel codice, ottimizzandolo per ottenere prestazioni migliori e meno bug.
Integrandola perfettamente nel vostro flusso di lavoro, potrete concentrarvi su attività di livello superiore, assicurandovi che il vostro codice rimanga pulito, efficiente e privo di errori.
11. Massimizzare i vantaggi del completamento automatico del codice con l'intelligenza artificiale
Il completamento automatico dell'intelligenza artificiale può accelerare notevolmente la codifica suggerendo intere linee di codice o completando la sintassi per voi, ma è importante esaminare attentamente i suggerimenti.
Sebbene acceleri lo sviluppo, affidarsi esclusivamente al completamento automatico senza comprendere il codice può portare a inefficienze o errori.
Come sfruttare il completamento automatico dell'intelligenza artificiale:
- Utilizzate il completamento automatico dell'intelligenza artificiale per risparmiare tempo sulle attività ripetitive e sulla sintassi, ma controllate sempre due volte i suggerimenti per assicurarvi che siano adatti alle esigenze del vostro progetto.
- Considerate i suggerimenti del completamento automatico come una guida utile, non come un sostituto delle vostre conoscenze di codifica e del vostro giudizio.
Suggerimento utile
La funzione di autocompletamento di Zencoder sfrutta l'intelligenza artificiale per suggerire completamenti di codice consapevoli del contesto, aiutandovi a scrivere codice più velocemente e con meno errori.
Imparando dai vostri schemi di codifica, fornisce suggerimenti accurati ed efficienti, adattati alla struttura e agli obiettivi del vostro progetto.
12. Apprendimento e adattamento continui
Il mondo dell'IA è in rapida evoluzione e rimanere aggiornati sui nuovi sviluppi vi aiuterà a sfruttare gli strumenti più recenti.
Adottare una mentalità di apprendimento continuo vi garantirà di migliorare sempre le vostre competenze e il vostro flusso di lavoro.
Come continuare a migliorare:
- Rimanete curiosi ed esplorate nuovi strumenti di intelligenza artificiale che potrebbero essere utili al vostro processo di codifica.
- Partecipate alle comunità di sviluppatori e ai forum per condividere le conoscenze e imparare da altri i più recenti progressi dell'IA.
Come Zencoder utilizza l'intelligenza artificiale per potenziare il coding
Zencoder è un assistente di codifica avanzato e dotato di intelligenza artificiale, progettato per ottimizzare l'intero processo di sviluppo del software.
Ecco come Zencoder può migliorare il vostro coding:
🔥 Repo Grokking
La tecnologiaall'avanguardia Repo Grokking™ di Zencoder analizza in profondità l'intera base di codice, scoprendo strutture, logica e dipendenze.
Fornisce suggerimenti di codice accurati e consapevoli del progetto che si adattano perfettamente all'architettura esistente, aiutandovi a codificare in modo più intelligente e veloce.
Agente di codifica
Accelerate il vostro flusso di lavoro con il potente AI Coding Agent, in grado di:
✅ Creare soluzioni complete e multi-file in pochi secondi.
✅ Rifattorizzare il codice disordinato in una logica pulita ed efficiente.
✅ Riparare i bug e automatizzare compiti complessi basati sulla logica.
🔥 Assistente di chat AI
Saltate la ricerca. Ottenete risposte in tempo reale da un assistente che comprende il vostro progetto:
✅ Fare domande sulla logica, ottenere aiuto per l'implementazione o convalidare le idee.
✅ Non c'è bisogno di spiegare il contesto, perché l'assistente di Zencoder conosce già il vostro repo.
Agente di revisione del codice
Catturate tempestivamente i difetti logici con revisioni intelligenti del codice a livello di riga:
✅ Migliorare la struttura, mantenere le best practice e aumentare la sicurezza del codice.
✅ Ottenete suggerimenti chiari e mirati, senza consigli generici.
🔥 Auto-riparazione
Correggete i bug mentre scrivete il codice con la correzione autonoma dell'intelligenza artificiale:
✅ Rileva e corregge gli errori logici in tempo reale.
✅ Aiuta a mantenere la qualità del codice senza rallentare il lavoro.
Generazione di test unitari
Crea automaticamente casi di test che si adattano allo stile del progetto:
✅ Copre i casi limite e conferma la correttezza logica.
✅ Risparmia ore di scrittura manuale dei test.
🔥 Generazione di docstring e commenti
Mantenete la vostra base di codice pulita e facile da capire:
✅ Genera istantaneamente docstring e commenti in linea accurati.
✅ Segue gli standard di formattazione e documentazione del vostro team.
🔥 Generare progetti completi
Dall'idea all'applicazione funzionante, senza partire da zero:
✅ Genera boilerplate e struttura in base ai vostri input.
✅ Permette di concentrarsi sulla logica, non sulla configurazione.
🔥 Modifica più file insieme
Modifiche coordinate in tutta la base di codice senza sforzo:
✅ Ideale per grandi refactor o aggiornamenti dell'architettura.
✅ Mantiene tutto coerente e sincronizzato.
22+ integrazioni senza soluzione di continuità
Le oltre 22 integrazioni di Zencoder lo rendono l'unico assistente di codifica AI con una così vasta gamma di integrazioni, che semplificano l'intero processo di sviluppo.
Collega automaticamente il codice ai ticket.
✅ Inserite il contesto e generate il codice direttamente dalle attività del progetto.
Provate Zencoder o prenotate una demo oggi e sperimentate come l'intelligenza artificiale può trasformare il vostro flusso di lavoro di codifica, aumentando l'efficienza, la precisione e la produttività.