人工智能时代的新开发者工具链
原文英文,约1600词,阅读约需6分钟。发表于: 。人工智能(AI)代码生成对软件开发生命周期的影响将使代码审查、测试和部署变得更加重要和具有挑战性。AI生成的代码量将继续增加,开发人员需要应对这一挑战。AI代码生成的局限性包括上下文窗口和输出窗口的限制,但随着基础模型的改进,这些限制将逐渐消除。AI代码生成的另一个前沿是“代理”模式,可以异步执行复杂任务。AI代码生成仍然存在正确性和安全性方面的问题,因此工程师仍需要审查每个拉取请求。新的开发者工具链需要处理更高的并行拉取请求,包括跟踪、优先处理和通知工程师的工具,以及优化的CI流水线、合并队列和部署工具。AI可以帮助开发人员更高效地进行测试和审查,但要实现更好的体验,需要更深入的代码理解和更好的用户体验。