En tant que développeurs de logiciels, nous rêvons d'un codage sans effort, où nous pouvons transformer des problèmes complexes en solutions élégantes et performantes. Cependant, le développement de logiciels est un processus compliqué, et écrire plusieurs lignes de code sans erreur est difficile, même pour le développeur le plus expérimenté. Par conséquent, la programmation des paires, où deux programmeurs travaillent simultanément et se fournissent une rétroaction, a été populaire dans le développement de logiciels.
Traditionnellement, un programmeur écrit le code tandis que l'autre revient chaque ligne, fournissant des commentaires et des suggestions en temps réel. Avec l'adoption rapide de l'intelligence artificielle (IA), la programmation de paires avec l'IA a permis à un seul développeur d'écrire du code rapidement, d'améliorer leur efficacité, d'améliorer la qualité du code, de faciliter l'apprentissage rapide et d'augmenter la productivité globale.
Aujourd'hui, les développeurs peuvent accéder à une gamme impressionnante d'outils construits au-dessus des modèles de grande langue (LLM) qui vont au-delà de la complétion automatique du code de base et offrent une puissante expérience de codage assistée par AI. Même si le GPT-4O d'OpenAI mène la plupart des repères pour le codage, Anthropic Claude et les Gémeaux de Google ne sont pas loin derrière. Dans cet article, nous passerons par les meilleurs LLM disponibles pour le développement de logiciels et utiliserons la plupart de ces LLM interchangeables avec Cody de SourceGraph.
Divers outils de codage avec des langues de haut niveau sont disponibles pour améliorer l'expérience de codage. L'environnement de développement intégré (IDE) a rationalisé le processus de codage en fournissant une suite complète d'outils, y compris un éditeur de code, un débogueur et un compilateur, le tout dans une seule interface. Les développeurs peuvent facilement changer l'environnement en fonction de leurs préférences de codage pour divers langages de programmation.
L'intégration de l'intelligence artificielle pour le codage assisté a commencé avec les fonctionnalités de base de l'adaptation de l'auto-automatique qui prédisent et complètent les extraits de code en fonction du contexte. Plus tard, des outils de complétion de code plus avancés, tels que Microsoft Intellisense, Kite et Tabnine, ont été introduits avec des modèles d'apprentissage automatique avancés. Certains des outils de codage les plus populaires disponibles aujourd'hui avec des modèles avancés d'apprentissage automatique sont: