1. Важливість нейромереж у сучасній розробці
2. Короткий огляд нейромережевих технологій
3. ТОП 10 сервісів з використанням нейромереж для розробників
4. Поради та рекомендації щодо вибору AI
5. Висновки

Висока динаміка ІТ-індустрії змушує розробників постійно шукати нові шляхи покращення власної продуктивності. Нещодавно людство ковзнуло ще однією спіраллю прогресу, і тепер девелоперів оточує плеяда штучних асистентів, причому часто в їхній основі саме нейромережі.

Можливості ШІ дозволяють значно прискорити рутинні процеси, починаючи від зідзвонів з командою і закінчуючи написанням коду та його рефакторингом. І хоча рівень штучного інтелекту ще далекий від ідеалу, це вже великий крок уперед.

Які штучні інструменти дозволяють впоратися з розробницькими задачами найбільш успішно? Щоб допомогти вам із відповіддю, в цій статті ми зібрали 10 цікавих ШІ сервісів для розробників з урахуванням функціоналу, вартості, наявності free-версії тощо. Читайте далі, щоб дізнатися більше!

Важливість нейромереж у сучасній розробці

Сьогодні нейромережі дозволяють значно спростити життя звичайному розробнику. Ось кілька прикладів:

1. Декомпозиція задач. ШІ здатен розбивати комплексні задачі на дрібні, пояснювати їх, надавати підказки щодо їх виконання, пропонувати найоптимальніше рішення.

2. Генерування коду. Розумній моделі можна дати на вхід певну програмістську задачу, а на виході отримати готовий шматок коду. Також AI здатен аналізувати чужий код, пояснювати його, розставляти коментарі, досліджувати технології програмування тощо.

3. Code-рев’ю & рефакторинг. Ви можете зекономити час, довіривши AI внесення необхідних змін: сканування і оптимізація коду, видалення надлишкових фрагментів, покращення лаконічності, алгоритмів тощо.

4. Написання тестів. Розробники не надто люблять займатися unit-тестуванням, хоча це важлива складова забезпечення якості ПЗ. На щастя, штучний інтелект здатен генерувати необхідні тестові кейси, котрі охоплюють різні сценарії, а також автоматизувати виконання цих тестів.

5. Проактивна обробка помилок. ШІ прогнозує потенційні помилки та рекомендує виправлення до того, як вони трапляться, що скорочує час налагодження коду.

6. Потужний аналіз даних. Штучні помічники здатні відносно швидко аналізувати великі масиви даних, щоб з’ясувати причинно-наслідкові зв’язки, виявити закономірності / потенційні проблеми та помилки тощо. Досить актуально для ІТ-спеціалістів, пов’язаних з Data Science, ML, big data тощо.

7. Створення документації. ШІ може аналізувати код і автоматично створювати вичерпну документацію, яка пояснює функціональні можливості, інструкції з використання та посилання на API і багато іншого.

8. Прогнозування. Прогнозування та моделювання поведінки користувачів і продуктивності ПЗ, покладене на плечі AI, дозволяє розробникам планувати масштабованість, виявляти потенційні вузькі місця на ранніх стадіях розробки і проактивно вирішувати їх, щоб забезпечити безперебійну роботу в майбутньому.

Список можна розширити багатьма іншими пунктами – в залежності від специфіки напрямку розроблення.

Використовуючи нейромережі, девелопери можуть значно підвищити свою ефективність і продуктивність. Однак важливо пам'ятати, що ШІ сьогодні – це помічник, і людський досвід залишається вирішальним для прийняття важливих рішень, творчого розв'язання проблем і забезпечення загальної якості та бачення ПЗ.

Короткий огляд нейромережевих технологій: від глибокого навчання до штучного інтелекту

Штучний інтелект – це широке поняття, що позначає системи, здатні імітувати когнітивні функції людини: запам’ятовування, креативність, комунікація з використанням мови, вирішення задач, прийняття рішень тощо.

Однією з ключових складових ШІ є нейронні мережі, які імітують роботу людського мозку і дають комп'ютерам змогу навчатися і ухвалювати рішення на основі великих обсягів даних. Але між AI та нейромережами стоять ще 2 важливі технології – машинне навчання (МН, Machine Learning) та глибоке навчання (ГН, deep learning).

Нижче ми швидко пробіжимося ШІ, МН та ГН, а більше про нейронки ви можете почитати у нашій статті “Чи замінить штучний інтелект розробників?”.

ШІ

Штучний інтелект містить в собі технологію ML, але лише нею не обмежується. Додатково він здатен використовувати:

• оброблювач мов – щоб розуміти нашу людську мову і формувати зрозумілі нам відповіді;

• комп’ютерний зір – аби аналізувати, класифікувати, сегментувати, розпізнавати обличчя та предмети;

• робототехніку – для виконання завдань з навігації та взаємодії з навколишнім середовищем та багато іншого.

Відомі AI-платформи: віртуальні асистенти Alexa, Siri, чат-боти ChatGPT, Gemini, Midjourney тощо.

Що таке машинне навчання?

Це підмножина ШІ, яка фокусується на розробленні алгоритмів і моделей, що дають змогу комп'ютерним системам "навчатися" на основі даних і досвіду, без явного програмування. На відміну від традиційних програм, де розробник задає явні інструкції, в МН комп'ютерна система сама "витягує" закономірності та зразки з даних, щоб зробити прогнози або прийняти рішення.

Машинне навчання використовує різні алгоритми класифікації, регресії, кластеризації, навчання з підкріпленням. Ці алгоритми дають змогу системі обробляти й аналізувати дані, знаходити приховані закономірності та будувати моделі, які можуть робити передбачення на основі нових даних.

Приклади МН: спам-фільтри в електронній пошті, рекомендації фільмів на Netflix або товарів на відвіданому вами сайті.

Глибоке навчання vs машинне навчання

Глибоке навчання – це підмножина МН, яка використовує штучні нейромережі для аналізу даних і навчання. У глибокому навчанні нейронні мережі імітують роботу людських мізків, що складаються з численних шарів нейронів. Ці нейронні мережі можуть розпізнавати складні образи, обробляти природну мову та ухвалювати рішення на основі великих обсягів даних.

Відмінність машинного навчання від deep learning полягає у здатності другого автоматично витягувати ознаки і представлення з даних. Замість ручного визначення ознак, як у традиційних методах МН, глибоке навчання використовує багатошарові нейромережі, які автоматично дістають ієрархічні ознаки з даних.

Приклади архітектур ГН включають згорткові нейронні мережі (CNN) для оброблення зображень, рекурентні нейронні мережі (RNN) для послідовних даних і трансформатори для оброблення природної мови.

Таким чином, deep learning зосереджується на використанні нейронних мереж з багатьма шарами для вивчення представлень безпосередньо з даних.

Приклади ГН: розпізнавання облич для розблокування смартфонів, системи для перекладу тексту з однієї мови на іншу.

То який можна зробити узагальнюючий висновок з цього розділу? Штучний інтелект відображає комп'ютерні системи, здатні імітувати і моделювати людське мислення та поведінку. Машинне навчання дає змогу комп'ютерним системам навчатися на основі даних і досвіду, без явного програмування. А глибоке навчання використовує штучні нейронні мережі для аналізу даних і навчання.

ТОП 10 сервісів з використанням нейромереж для розробників

GitHub Copilot

GitHub Copilot – це інноваційний інструмент, що входить в ТОП сервіси на основі ШІ у багатьох рейтингах. Розроблений спільними зусиллями GitHub, OpenAI та Microsoft, аби докорінно змінити досвід кодингу для розробників. Використовуючи потужну мовну модель OpenAI Codex, GitHub Copilot дає пропозиції та доповнення коду в режимі реального часу безпосередньо у вашому середовищі розроблення.

Інтелектуальні інструменти розробки від Copilot дозволяють здійснювати аналіз даних, створювати фрагменти коду, генерувати цілі функції, коментарі, налагоджувати та виявляти проблеми безпеки.

Вартість:

• Individual: 10 USD/місяць або 100 USD/рік

• Business: 19 USD/місяць

• Enterprise: 39 USD/місяць

• Безкоштовна версія для перевірених студентів, викладачів та тих, хто веде популярні open-source репозиторії на GitHub.

Оцінки:

• Capterra: 4.7 з 5 зірок (19 відгуків)

• G2: 4.5 з 5 зірок (132 відгуки)

Capterra та G2 – популярні американські онлайн-платформи, що спеціалізуються на оглядах та рейтингах різного ПЗ та послуг.

CodiumAI

Codium AI – це інструмент, який відсуває програмування на другий план і більше зосереджується на тестуванні та забезпеченні якості коду. Його можливості включають:

• декілька фреймворків для тестування: Jest, Mocha, Jasmine, Karma тощо;

• генерування тестового плану, test cases;

• детальний аналіз вашого коду;

• оптимізація коду з аргументацією.

Вартість:

• Developer: безкоштовно.

• Teams: 19 USD/місяць.

• Enterprise: індивідуально.

Оцінки:

• G2: 4.9 з 5 зірок (29 відгуків).

• Capterra: відсутні оцінки.

• Product Hunt: 4.7 з 5 зірок (7 відгуків).

Product Hunt – платформа та онлайн-спільнота для ентузіастів, де вони діляться існуючими програмними й апаратними рішеннями, дізнаються про інновації в ІТ та надають їм свою оцінку.

Fathom

Fathom є чудовим рішенням для тих, хто прагне, щоб автоматизація збільшила продуктивність їхніх Zoom / Google Meet / Microsoft Teams зустрічей в рази. Даний AI записує ваш відеозв’язок, транскрибує бесіду в реальному часі (з таймлайн прив’язкою до відео), а як вишенька на торті – ШІ-чат для контекстних питань. Справжній digital transformation довготривалих мітингів у есенцію ключових тез! І це лише частина його можливостей.

Українська мова, на жаль, не підтримується, зате розробники та інші учасники онлайн зустрічі гарно підтягнуть англійську!

Вартість: free forever. Чому? Творці використовують Fathom для привернення уваги до інших своїх продуктів, які розширюють можливості цього AI асистента. Їхнє підключення якраз і потребує оплати (підключення опціональне).

Оцінки:

• Product Hunt: 4.8 з 5 зірок (199 відгуків).

• G2: 5 з 5 зірок (2370 відгуків).

• Capterra: 5 з 5 зірок (289 відгуків).

Scribe

Scribe AI – це інструмент для розробників на базі ШІ для створення, управління та спрощення процесів, пов’язаних із документуванням. Серед його можливостей: автоматизація розроблення стандартних операційних процедур (SOP), мануалів, документації, захоплення ваших дій в реальному часі (на кшталт захоплення екрану) з подальшим створенням покрокових інструкцій тощо. Штучний інтелект Scribe значно полегшує допомогу в онбордингу нових працівників, пошук відповідей на запитання, підтримку клієнтів тощо.

Вартість:

• Basic: безкоштовно.

• Pro Personal: 23 USD/міс. (річна підписка), 29 USD/міс. (місячна).

• Pro Team: 12 USD/міс. (річна підписка), 15 USD/міс. (місячна) – для команд з 5+ особами.

• Enterprise: індивідуально.

Оцінки:

• Product Hunt: 4.9 з 5 зірок (155 відгуків).

• G2: 4.8 з 5 зірок (67 відгуків).

• Capterra: 4.9 з 5 зірок (10 відгуків).

Snyk

Інструмент, який дозволяє виявляти вразливості вашого коду і виправляти їх. Snyk може також сканувати залежності і пакети, Docker-файли, інфраструктуру коду (IDE), GitHub-репозиторії тощо. Підійде для розробників, які серйозно ставляться до сучасних digital transformation трендів, кібербезпеки та захищеності програмних продуктів. Згідно з даними вебсайту Snyk.io, їхнє рішення успішно використовують ТОП сервіси AWS, Google, Atlassian, Salesforce тощо.

Вартість:

• Free: безкоштовно.

• Team: стартує від 25 USD за продукт/місяць, мінімум 5 розробників / 1,375 USD на рік.

• Enterprise: індивідуально.

Оцінки:

• G2: 4.5 з 5 зірок (118 відгуків).

• Capterra: 4.7 з 5 зірок (17 відгуків).

Codeium

Творці Codeium позиціонують свій продукт як безкоштовний та потужний AI інструментарій, котрий розробники обов’язково оцінять. Він надає розширені можливості: оптимізація коду, його доповнення, пошук інформації, чат для запитань. Що цікаво, самі автори порівнюють своє рішення з GitHub Copilot і запевняють у низці переваг кодіуму:

• оцінка 5 з 5 зірок у маркетплейсах VS Code та JetBrains;

• безкоштовна версія для одноосібного розроблення;

• дешевша підписка для командного розроблення;

• більша кількість підтримуваних середовищ програмування (40+) та мов (70+);

• кращі можливості для стадії розгортання ПЗ (deployment);

• відповідність нормам безпеки SOC 2 Type 2.

Вартість:

• Individuals: безкоштовно.

• Team: 12 USD/міс. у річній підписці та 15 USD/міс. – у місячній.

• Enterprise: індивідуально.

Оцінки:

• G2: 4.7 з 5 зірок (менше 5 відгуків).

• Product Hunt: 4.8 з 5 зірок (28 відгуків).

Mintlify

На черзі інструмент для полегшення документування процесів на базі програмування – Mintlify. Він виконує аналіз даних і дозволяє генерувати ґайди, керівництва API, SDK-документації на основі вашого коду, а також використовувати AI-чат на базі GPT-4 для аналізу та відповідей на питання за вашими текстами.

Mintlify швидко сканує код і генерує пояснювальні інструкції, що робить його ідеальним рішенням для розробників, продуктових менеджерів та support-команд, які прагнуть використати нейромережі для спрощеного написання документації та підвищити зрозумілість коду. На додачу забезпечує легку інтеграцію з GitHub, Slack та Dropbox.

Вартість:

• Free: безкоштовно.

• Startup: 120 USD/місяць/проєкт – річна підписка, 150 USD – місячна.

• Growth: 400 USD/місяць/проєкт – річна підписка, 450 USD – місячна.

• Enterprise: індивідуально.

Оцінки:

• G2: 5 з 5 зірок (менше 5 відгуків).

• Product Hunt: 5 з 5 зірок (6 відгуків).

• Capterra: відсутні оцінки.

Tabnine

Tabnine AI Assistant – це ШІ-інструмент, котрий інтегрується у середовище розробки і слугує як Copilot: доповнює код на льоту, створює власний на основі ваших коментарів, а також надає ШІ-чат, де ви можете ставити додаткові задачі вашою рідною мовою.

Під капотом – машинне навчання для надання допомоги при написанні коду, що пропонує персоналізовані та контекстно-залежні підказки на основі мови програмування та вподобань користувача. Tabnine доступний для інтеграції у велику кількість середовищ: Visual Studio, VS Code, IntelliJ IDEA, WebStorm, PhpStorm, Sublime, Eclipse, PyCharm, Android Studio тощо.

Алгоритми машинного навчання Tabnine дають масу переваг: відносна точність, підказки щодо генерації коду та підтримка багатьох мов.

Вартість:

• Basic: безкоштовно.

• Pro: безкоштовно перші 90 днів, потім – 12 USD/місяць.

• Enterprise: 39 USD/місяць за умови річної підписки.

Оцінки:

• Capterra: 4.5 з 5 зірок (менше 5 відгуків).

• G2: 4.2 з 5 зірок (37 відгуків).

ChatGPT

ChatGPT – найвідоміший інтелектуальний асистент, розроблений компанією OpenAI, який використовує штучний інтелект для цілого спектру завдань. “Чат” є одним із найкращих безкоштовних помічників у кодингу: окрім генерування коду він досить гарно пояснює його, надає додатковий контекст, хоча і може інколи оперувати некоректною інформацією без цитування джерел. Досить гарний free варіант для вивчення програмування, мови запитів даних, big data тощо.

Також ChatGPT у вигляді мобільного застосунку доступний на iOS та Android.

Вартість:

• Free – безкоштовно (використовується велика мовна модель GPT 3.5).

• Plus – 20 USD/міс. (більш досконала GPT 4).

• Team – 25 USD/міс. при оплаті за рік, 30 USD/міс. при оплаті щомісяця.

• Enterprise – індивідуальний рахунок.

Оцінки:

• Capterra: 4.6 з 5 зірок (42 відгуки).

• G2: 4.7 з 5 зірок (479 відгуків).

• Product Hunt: 4.7 з 5 зірок (538 відгуків).

Stepsize AI

Якщо у фокусі попередніх продуктів автоматизація коду, то штучний інтелект Stepsize AI націлений на задачі масштабу команди. Це система, яка забезпечує інженерні та продуктові команди розумним відстежуванням оновлень.

Вона трекає активності та оновлення у вашому відділі розробки і вчасно надає найважливішу інформацію кожному члену групи. Містить метрику з графіками, діаграмами та автоматичним коментуванням, дозволяє побачити прогрес команди, легко інтегрується з GitHub, Slack, Jira тощо. Даний інструмент створено для команд, які хочуть мати звітність про всі процеси з мінімумом нервів та непотрібних мітингів.

Також Stepsize має ще один продукт – Stepsize Technical Debt, який здатен відстежувати та виправляти технічний борг. Це дозволяє зекономити гроші та час, які розробники витратили б на bug fixes, простої, опрацювання клієнтських запитів у відділ підтримки і т. п.

Вартість Stepsize AI:

• Team – 29 USD/міс. за Jira-дошку або команду Linear.

• Tailored Setup (встановлення під ваші особисті запити) – 29 USD/міс. за Jira-дошку або команду Linear.

• 2 безкоштовні тижні для кожного плану.

Вартість Stepsize Technical Debt:

• Free – безкоштовно.

• Team – 19 USD/міс. (річна підписка).

• Business – 49 USD/міс. (річна підписка).

• Enterprise – індивідуально.

Оцінки:

• Product Hunt: 5 з 5 зірок (18 відгуків).

Як вибрати відповідний сервіс: поради та рекомендації

Обираючи інструменти розробки на базі ШІ ви маєте орієнтуватися на власні запити. Наприклад, ви маєте вирішити:

• яка мета використання AI-платформи;

• які задачі AI має покривати;

• який функціонал безкоштовної версії (якщо така є) і наскільки він покриває ваші потреби;

• наскільки функціонал платної версії вас задовольняє та скільки ви готові заплатити;

• інтегрованість із важливими для вас інструментами;

• скільки уваги приділяється захисту вашого коду, особистих даних, які політики безпеки використовуються тощо;

• наскільки AI масштабований та гнучкий: чи зможе він ефективно виконувати задачі при розростанні вашого продукту, інтегрувати хмарні обчислення тощо;

• підтримка постачальника AI-сервісу та вичерпність документації для роботи з AI.

Обрати ТОП сервіси вам також допоможуть наступні джерела інформації:

1. YouTube-огляди. Це найшвидший спосіб знайомства з головним функціоналом ШІ. Він є поверхневим, але достатнім, аби скласти перше враження, дізнатися основні плюси-мінуси та зрозуміти, чи є сенс занурюватися у вподобаний інструмент надалі.

2. LinkedIn та інші професійні соціальні мережі. Підпишіться на авторитетних діячів / спеціалізовані групи за напрямком вашої діяльності у лінкедині та/або іншій професійній мережі і слідкуйте за їхніми постами. Такі люди/спільноти завжди оглядають інновації в ІТ і можуть робити тематичні дослідження щодо AI, надати корисні інсайти стосовно найкращих сервісів, розповісти про власні історії успіху тощо.

3. Поради та досвід знайомих розробників. Зверніться за рекомендаціями та думками до колег або спільноти розробників, які мають досвід роботи з різними сервісами ШІ. Таким чином ви отримаєте корисну інформацію з перших вуст, яка пройшла горнило практики, і збережете свій час, нерви та інші ресурси.

4. Форуми з відгуками. Перевірте рейтинги AI та відгуки користувачів, які вже спробували ТОП сервіси і дослідили алгоритми машинного навчання: які переваги/недоліки вони відзначають, чого їм не вистачає, які рекомендації щодо покращення користувацького досвіду вони пропонують тощо. До прикладу, в даній статті ми використовували рейтинги Product Hunt, G2, Capterra.

5. Пробний період / демо-версія. Можливість безкоштовно пограти з ШІ-сервісом може бути ключовою у прийнятті рішення. Якщо після попередніх 4 пунктів ви досі сумніваєтеся в інструменті – спробуйте trial-версію і розставте всі крапки над “і”.

Висновок: майбутнє нейромереж у розробці

Наш світ зазнає разючих змін під впливом ШІ – і це факт. Вказані у статті сервіси виводять продуктивність розробників на новий рівень, але і ці інструменти вже мають десятки – якщо не сотні – ефективних аналогів, – обирайте на ваш смак. Нейронки, глибоке та машинне навчання тільки посилюватимуть свою роль, тому питання про майбутнє професії “розробник” починає турбувати все більшу кількість девелоперів.

То що ж робити?

Вивчайте AI-платформи, використовуйте їхню магію для автоматизації рутини та бусту вашої ефективності. Розвивайте ту експертизу, яка штучному інтелектові наразі недосяжна. Зазвичай це комплексні, креативні, системні знання та навички, що знаходяться на сплетінні кількох сфер – унікальний досвід, котрий роботам не по зубам.

Слідкуйте за новинами зі світу ШІ, за нашими оновленнями в блозі і розвивайте навички швидкої адаптації. Світ змінюється з неймовірною швидкістю і найкращі місця дістануться тим розробникам, котрі вміють ловити хвилі та швидко пристосовуватися до змін в ІТ.