人工智能驱动的编码助手并不能办理软件开拓中的所有问题，但它们可以朝着精确的方向迈出一大步。
译自AI Coding Assistants: 12 Do’s and Don’ts，作者 Peter Guagenti。
利用天生式 AI (GenAI) 的编码助手正在改变软件开拓的游戏规则，是该行业几十年来经历的最大的一次飞跃。
在 IDC 最近的一项调查中，56% 的开拓职员表示他们正在试验 AI 编码助手。Gartner 的AI 编码助手创新指南预测，到 2028 年，75% 的企业级软件开拓职员将利用 AI 编码助手，这将“使开拓职员的生产力至少增长 36%”。这些工具在去年之前还不在许多开拓职员的视线之内，但现在它们可以创造数十亿美元的代价。
总的来说，AI 编码助手通过自动化低级和重复性任务（例如代码完成、天生、理解、调试和掩护）来供应代价。人工智能驱动的编码助手乃至可以让入门级开拓职员更快、更高效地编写代码，从而提高生产力，并让所有开拓职员都能从事更高等别的事情。
令人眼花缭乱的选择
然而，AI 软件开拓工具的兴起已经演化成了一场年夜水，个中充斥着大多数通用和消费级的选择——Gartner 的报告显示，截至去年至少有 40 种，而 2022 年只有少数几种。不堪重负的开拓职员（也便是那些最能从 AI 开拓流程中受益的人）可能会在试图找出哪些工具在生产力和公司哀求合规性方面最有效时感到额外的包袱。
考虑到这一点，以下是在选择和利用 AI 驱动的编码助手时的一些关键把稳事变。
把稳事变
要：所有“要”事变中最主要的可能是理解贵公司关于代码重用的政策，以及您是否有权选择（或者，就此而言，利用）编码助手。如果贵公司不许可利用编码助手，请务必向领导层施压，解释缘故原由（这很可能是一项与隐私和数据掌握干系的政策），并供应一些关于此类助手可以实现的生产力提升的统计数据。可能须要探求一种可以在全体组织中安全合规地利用的产品。
不要：在暗中利用 AI 编码助手。透明度是有效和安全利用 AI 的关键。稠浊你的 AI 事情——无论你的意图多么好——终极都会危害你的组织和你自己。
要：在评估现有的 AI 编码助手选项时做好作业。阅读做事条款。探求不仅可以帮助天生、掩护和测试代码，还可以与代码存储库和其他开拓工具集成的编码助手，以便您可以从它们供应的高下文中受益。此外，探求一个可以阐明现有代码、识别问题和缺点，并通过谈天供应支持的助手。确定编码助手将如何利用数据以及是否（以及在何处）保留数据也非常主要。
不要：捉住任何看起来最随意马虎利用或最便宜的 AI 驱动的编码助手。也不要在通用的谈天机器人上摧残浪费蹂躏精力。它们没有针对软件开拓用例进行调度，也不知道你想做什么。现在人们对天生式 AI 的利用有很多担忧。事实上，IDC的研究表明，“数据安全、隐私和知识产权透露/版权”问题是企业采取天生式 AI 的一大障碍，仅次于本钱。“得当的”AI 驱动的编码助手可以减轻人们对 AI 的恐怖，并通过为贵公司及其互助伙伴和客户供应适当的防护方法来证明 AI 的代价。
要：选择一个利用干系、透明的模型的助手，这些模型可以随着技能的进步而发展，乃至可以被更换。该模型是否可以优化以适应特定的措辞和领域？探求合理利用和版权保护。讯问助手是否为代码库和数据利用供应完备的隐私保护。助手的模型是否安全合规？这对贵公司主要吗？
不要：假设任何单一模型都会一贯被认为是最好的。除了编码助手之外，大型措辞模型 (LLM) 也在快速 proliferating 和发展。
要：利用利用 AI 编码助手得到的额外韶光和资源进行实验和创新。将更多韶光花在功能开拓上，并将掩护等低级任务留给 AI。
不要：担心天生式 AI 会抢走你的事情。相反，将编码助手视为另一个工具，使您能够更好地完成事情。多项研究表明，开拓职员可以节省大量韶光（高达 45%），并且可以利用天生式 AI 工具以高达两倍的速率完成编码任务。编码助手也被证明可以帮助开拓职员学习新的措辞并发展他们的技能。
要：充分利用这些工具供应的帮助，例如代码建媾和推举、单元测试和天生文档。研究表明，超过 60% 利用编码助手的开拓职员表示，他们在事情中感到更充足，编码时不那么沮丧，并且能够将更多韶光花在更有代价的事情上。
不要：完备放弃你的判断或目的，或屈从于最高级。例如，利用这些助手并不虞味着从不搜索代码或总是能够信赖天生的代码。AI 编码助手不能替代履历丰富的程序员。在流程和产品中仍旧须要人工干预。
要：不断考试测验如何与编码助手交互，以确保以越来越快的速率得到所需的内容。此过程的效率和准确性将取决于您的编码助手可以在多大程度上进行优化以提高高下文感知能力。
不要：设定后即可置之不理。
结论
到目前为止，知足对更多软件的需求意味着增加开拓职员的数量，或者——更有可能——哀求开拓职员做更多（以及越来越多）的事情。由于多种缘故原由，这一贯是一个失落败的主见，包括开拓职员无法“遇上”进度，更不用说没有韶光进行真正的创新了。
一样平常来说，人工智能，特殊是人工智能驱动的编码助手，并不能办理开拓生命周期中的所有问题，但是——当遵照最佳实践时——它们是朝着改进开拓职员体验和为支持它们的组织供应代价的方向迈出的主要一步。
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