软件开发人员可以从集成诸如之类的技术中获益的主要方式是通过利用人工智能来开发代码审查的综合过程。通过使用审查代码，开发人员可以获得关于质量和风格的自动反馈。编码人员可以将代码放入界面，通过提出正确的问题，可以获得对潜在问题的近乎即时的分析、建议的改进以及对所有建议的解释。
开发人员还可以使用查看离线文档，包括API参考、用户指南和技术规范。与代码一样，他们可以将文档放入人工智能界面中进行审查，可以对语言的清晰度、完整性和组织进行反馈。这有助于确保所有文档都是全面的，并与代码库的标准保持一致。
也是一个很好的bug跟踪资源。通过分析bug报告，可以帮助开发人员分类和确定问题的优先级，识别潜在的重复，并分配适当的标签或类别。它甚至可以根据历史数据和现有的知识提出解决方案或变通方法。
审计代码库是一个耗时且有时令人厌烦的过程，但却是一个绝对关键的过程。开发人员可以通过将部分代码库提供给来腾出时间从事其他活动。然后，人工智能可以分析代码的性能瓶颈、安全漏洞和对编码标准的遵守情况。在的帮助下，编码人员可以快速识别需要改进的特定区域，以及与行业标准和组织最佳实践的总体一致性。
最后，可以帮助指导和管理项目审查会议，充当虚拟促进者，收集和记录来自参与开发人员的反馈，并将其汇总并总结为报告。
这些生成的报告提供了两个主要内容：首先，它们确定了从开发人员的反馈中出现的总体主题。这有助于确定与整个编码团队相关的关注或改进领域。其次，他们提出具体的行动项目：例如，个人任务、过程改进、更好地协调的重点领域，以及新的合作机会。
执行CI / CD
在软件开发中的一个更广泛的应用是增强所谓的持续集成/持续交付(CI/CD)管道。这是一个艰巨而耗时的过程，但可以提供帮助。
在管道的持续集成(CI)部分中，开发人员定期将代码更改输入到共享代码存储库中，自动化构建过程以编译新代码，运行单元测试，并执行静态代码分析。在持续交付(CD)阶段，开发人员为部署准备代码，这涉及到打包应用程序、配置基础设施和准备部署工件等任务。
开发人员可以将作为内置步骤集成到他们现有的CI/CD管道中，或者通过将其连接到系统的API。然后，开发人员可以快速执行各种曾经耗时的任务。例如，可以分析代码更改，进行静态分析，并提供关于整体代码质量、安全漏洞或性能问题的反馈。
同样，当开发人员提交拉取请求时，可以自动分析代码更改，审查编码标准，并提出改进建议，这对于在开发周期的早期发现问题至关重要。
还可以帮助识别错误，建议故障排除步骤，并提供必要的文档，帮助第三方及时理解和解决代码问题。开发人员可以利用使最终阶段的任务更有效，包括生成部署配置、验证部署脚本，以及为优化整个交付过程提供建议。
也许最关键的是，开发人员可以使用来评估CI/CD管道的整体性能。可以分析性能指标，识别潜在的瓶颈，并为改进代码和配置提供建议，以获得更好的性能。
开发人员的积极参与
集成策略的成功最终取决于开发人员在该过程中的积极参与。在你进入实现的技术实用性之前，你的开发团队的所有成员都要彻底了解的功能，以及它的道德考虑，这是至关重要的。
例如，用户输入可能包含敏感信息。开发人员必须负责任地处理用户数据，遵循数据隐私和安全的最佳实践。通过实施数据加密、匿名化和数据访问控制等措施，可以有效地保护用户数据。科技公司应该建立透明的指导方针、政策，甚至道德准则，以便在组织内正确使用。
在你将实现到你的开发过程之后，你应该积极地征求团队成员的反馈以进行持续改进。他们应该参与选择用于训练人工智能的数据集，以及审查和评估输入和输出的质量、偏差和公平性。
在培训期间，开发人员应该感到有能力贡献他们的专业知识和见解。他们的积极参与不仅有助于使其与组织的价值观保持一致，而且还将塑造这些价值观应该如何发展以适应平台能力的快速变化。
不要相信悲观和末日——和其他生成式人工智能平台不会抢走开发人员的工作。正如我们所看到的，生成式人工智能系统是提高生产力、优化整体代码质量以及在更广泛的行业中改进最佳实践的强大工具。
简而言之，如果你知道如何有效地与人工智能交谈，它就能按照你的吩咐去做，但它不能自己决定它需要做什么。在人工智能发挥其魔力之前，人类很可能仍然需要进行实际的思考，处理耗时、费力、有时单调的任务，为熟练的专业人员腾出时间，专注于更高价值的功能。
