软件人工智能时代的软件开发
你能想象一个软件自行编写的世界吗？听起来像是科幻故事的前提，以机器推翻人类为结局。尽管这个想法看起来有些牵强，但你会惊讶地发现这样的一天并不遥远。 众所周知，人工智能在过去几十年中呈指数级增长，而且这一趋势似乎不会很快停止。几乎每个市场都见证了人工智能以这样或那样的方式进入其领域，软件开发也不例外。 我们已经看到，随着功能强大的 IDE 的出现，软件开发变得多么容易，使用 linter 编写代码是多么令人愉快，以及当我们想要重构程序时，方法提取是多么有用。这些都是静态解决方案的例子，它们提供了巨大的价值，但是如果我们可以让这些工具与我们一起学习呢？如果我们有可以自动修复错误的软件怎么办？这就是人工智能对软件开发的承诺。 人工智能已经在塑造软件工程 自动化软件开发的想法并不新鲜。和合作者表示，至少从 年起，人工智能就在 SDLC 中发挥了重要作用。
软件工程的每个阶段（需求
设计、开发、测试、发布和维护）都可以从人工智能中获益。 即使像 Bubble 这样的无代码解决方案也将受益于更精细的人工智能，因为这些工具的基础是根据用户选择的一组特定参数创建算法。结果可能是有限的，但通过人工智能，我们最终将看到更多动态工具，可以更灵活地适应和构建代码。 以下是人工智能可以帮助软件工程师 巴西手机号码数据 的一些方式。 自动化需求 软件开发人员将其项目的初始目标基于两组需求：由客户的愿景和数据的性质确定的需求。例如，收集和处理非结构化数据的应用程序与从关系数据库获取信息的应用程序完全不同。 人工智能是信息收集的重要资产，这反过来又使它们成为现阶段的惊人补充。我们以NLP（自然语言处理）为例。
人工智能可以用它来帮助软件开发
人员分析与客户的访谈，标记重要的关键字，从而帮助预测后续可能出现的功能和挑战。 另一方面，如果项目涉及大量非结构化数据，开发人员可能很难针对所有可能发生的情况进行编码，并且检查数据可能是人力不可能完成的。 在这些情况下，人工智能可以对数据进行解析和分类，并显示不规则之处，从长远来看，这些不规则之处可能会引起不小的麻烦。 软件设计 每个软件开发项目都需要编码，正如任何经验丰富的开发人员都可以证明的那样，使用代码是令人满意的，但有时也非常令人 BO 线索 沮丧。没有什么比编译代码失败而发现在某个地方漏掉了分号更令人抓狂的了。 等功能强大的 IDE 已经在实施人工智能辅助编码建议，向开发人员提供有关错误的即时反馈并建议对代码进行更改。 最重要的是，我们有像 Codota 这样的插件，它使用深度学习来扫描整个网络上的开源项目以学习编码模式。
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