人工智能正在改变世界，软件开发也不例外。人工智能正在帮助开发人员创建比以往任何时候都更快、更智能、更高效的应用程序。在这篇文章中，我们将讨论7种人工智能驱动的工具，它们正在为开发者改变游戏。

1. TabNine

 

abNine是一个人工智能驱动的代码完成工具，它使用深度学习来建议开发人员键入的代码。它支持多种编程语言，IDE集成支持几乎所有的代码编辑器，包括VSCode、IntelliJ、Pycharm、Sublime和WebStorm。

Tabnine使用生成人工智能技术来预测并建议基于上下文和语法的下一行代码。

• 全线代码完成
• 全功能代码完成
• 自然语言编码

2. GitGuardian

GitGuardian 是一个专为开发人员和组织设计的安全工具，用于帮助他们识别和防止机密，如API密钥、令牌和其他敏感信息在其公共存储库中暴露。

它使用机器学习算法来扫描存储库，并检测任何可能意外或故意泄露的秘密。通过提醒用户注意这些漏洞，GitGuardian有助于防止数据泄露，并确保敏感信息得到保护。

3. Diffblue

Diffblue Cover 帮助开发人员更快地提供更高质量的代码，加速Shift Left和DevOps的采用。

软件测试是DevOps的最大瓶颈，会导致倒退，并最终减缓开发速度。消除了编写和维护单元测试的负担，Java团队可以放心地进行左倾和创新。有了高达50%的开发人员工作量，您可以专注于构建新功能、增加收入和更快地将更好的产品推向市场，而不是低效的编码和风险管理。

4. Snyk

Snyk 是一种人工智能驱动的安全工具，可以发现并自动修复代码中的漏洞。它可以扫描代码并在安全问题成为问题之前识别这些问题。

它支持您喜欢的语言，并与您的工具、管道和工作流无缝集成。Snyk还与GitHub等流行的代码库集成，使其易于使用。

5. CodeScene

CodeScene 是一种人工智能工具，可帮助开发人员提高代码质量和可维护性。CodeScene识别代码演变中的模式。这使您能够预测其未来，并找到容易出现缺陷的代码。

6. Hugging Face

Hugging Face 是一种人工智能驱动的工具，为开发人员提供访问预先训练的语言模型的权限。它支持广泛的自然语言处理（NLP）任务，包括文本分类、问答等。您可以使用此工具在短时间内更轻松地构建、训练和部署最先进的模型。

7. TensorBoard

TensorBoard 是一种人工智能驱动的可视化工具，可帮助开发人员理解和调试机器学习模型。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，使您能够跟踪损失和准确性等指标，可视化模型图，查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图，等等。这是一个开源工具，是TensorFlow生态系统的一部分。

结论

人工智能工具正在改变开发格局，使开发人员更容易在更短的时间内创建高质量的软件。我们在本文中讨论的工具只是冰山一角，我们可以期待在未来看到更令人兴奋的发展。随着人工智能技术的不断发展，开发人员可以期待更快、更智能、更高效的软件开发的光明未来。