以下是一些在软件开发过程中辅助标准开发的 AI 工具:
更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。
在面试时,可以通过以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI:
未来软件开发人员的角色可能会发生变化,需要掌握跨学科的技能,不仅要知道构建什么,也要评估 AI 生成的代码,从主要的代码编写者转变为主要的任务委托者和代码审查者。同时,模型和模型基础设施需要更好地从代码库和代码审查中学习,以生成更符合公司代码规范的代码。
当然有,以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具:1.GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。2.通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。3.CodeWhisperer:亚马逊AWS团队推出的AI编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX:智谱AI推出的开源的免费AI编程助手,该工具基于130亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。5.Cody:代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手,该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。6.CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费AI代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。7.Codeium:一个由AI驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。更多辅助编程AI产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65以上工具都可以帮助你提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助!
🖥️软件开发:AI辅助编程让候选人现场用AI工具(如Cursor、Windsurf)解决编程问题,观察:他如何向AI提问?如何判断AI代码的正确性?如何调整AI生成的代码?📢市场营销:AI生成创意和内容让候选人用AI生成营销文案,并问:「为什么用这个Prompt?」观察候选人是否能调整提示词、判断AI生成内容的质量。📊产品管理:AI进行用户洞察和数据分析让候选人用AI解析一份用户反馈,提炼产品改进建议。考察他是否能验证AI结论的准确性,并提出优化方案。🔗[https://x.com/dotey/status/1898586241450250349](https://x.com/dotey/status/1898586241450250349)4⃣️❓面试时,可以问哪些AI相关问题?🧐这些问题能快速判断候选人是否真正懂AI:「你遇到过AI给出明显错误答案的情况吗?你是怎么处理的?」「最近有没有新出的AI工具或功能是你学习并实际应用的?能举个例子吗?」「如果AI生成的内容和你的预期不符,你会怎么优化它?」「你觉得AI目前有哪些无法解决的业务难题?遇到这些问题你会怎么做?」🔗[https://x.com/dotey/status/1898586241450250349](https://x.com/dotey/status/1898586241450250349)5⃣️📌如何有效评估候选人的AI能力?
主持人:你既使用Cursor,也与Codium和Stablity AI合作。我想问你,当你看到开发者行为的变化,以及像你说的,你加入Anthropic后第一次写代码的经历,你认为未来三到五年,软件开发人员的角色会是什么?Mike Krieger:我认为,软件开发人员的角色已经开始发生变化。我很早就成为了GitHub Copilot的忠实拥护者,我的评价甚至一度出现在他们的主页上(我不知道现在还在不在),因为我看到了它的潜力。即使在GPT-4发布之前,我就尝试用它来做Swift开发。我会画出我想构建的界面的ASCII art,然后让GPT-4生成代码,自己去泡杯咖啡,过一会儿回来,它已经生成了80%的代码。现在,使用像Claude 3.7 Sonnet这样的模型,代码生成的完成度可能会达到95%到99%。我认为,未来软件开发人员需要掌握的技能,首先是跨学科的,或者说是多面手的。你需要知道要构建什么,这与知道如何精确实现它同样重要。我喜欢我们工程师的这一点,我们很多好的产品想法都来自于工程师,来自于他们的原型设计。我认为,这就是未来很多工程师的角色。第二,当你的大部分工作变成评估AI生成的代码时,代码审查也会发生很大变化。我自己也经历过,我提交了一个PR,一些评论指出「Claude Code有时会这样做,但在这种情况下,我们实际上不使用默认参数」。我当时想「好吧,真糟糕」。如果是我自己编写代码,我可能会更好地注意到这些模式。因此,我们需要在两个方面共同努力:一方面,模型和模型基础设施需要更好地从代码库和代码审查中学习,以便生成更符合公司代码规范的代码;另一方面,我们如何从主要的代码编写者,转变为主要的任务委托者和代码审查者?