7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

Арина Пучкова

Занимается NLP в стартапе Ex-Human.

Нейросети становятся всё более крутыми и мощными, а значит, игнорировать их — всё равно что стать луддитом и выступать против внедрения станков в производство. Конечно, можно провозгласить нейронки изобретением сатаны и таким образом отмахнуться от них. Однако факт остаётся фактом: кто не использует их в работе, теряет карьерные возможности.

Поэтому мы решили составить список из семи лучших «умных» нейросетей, которые помогут разработчикам писать код быстрее — а иногда даже с лучшим качеством.

Copilot

Что умеет: писать код по текстовому описанию на всех популярных языках программирования, переводить код с одного языка программирования на другой, предлагать автодополнение больших фрагментов кода: генерировать готовые методы и тому подобное.

Copilot — это одна из первых нейросетей, которая позарилась на работу программистов. Она использует модель OpenAI Codex, обученную на миллиарде строк кода, чтобы с нуля создавать целые функции и даже готовые алгоритмы в режиме реального времени.

У нейросети есть плагины для популярных сред разработки: Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и IDE от JetBrains. Выглядеть её работа может так: мы написали имя класса, а Copilot предложил для него готовый метод.

Единственная проблема — стоимость подписки 10 долларов в месяц. Однако взамен вы получите удобный инструмент для ускорения работы с кодом.

Какие задачи можно решать: практически все, которые связаны с программированием.

Вот несколько примеров того, что Copilot умеет делать:

• дополнение кода — помогает разработчикам дописывать блоки кода за них, учитывая контекст программы;
• генерация кода — может генерировать фрагменты кода или создавать целые функции по текстовым описаниям;
• рефакторинг — предлагает варианты, как улучшить структуру кода;
• оптимизация кода — знает, как, например, заменить циклы на встроенные функции;
• исправление багов — умеет проводить диагностику и предлагать способы исправления ошибок.

Ещё Copilot можно использовать при изучении новых языков программирования. Делается это просто: выбираете язык и просите нейросеть показать пример кода, а затем пишете его самостоятельно, чтобы закрепить знания.

Как начать пользоваться: перейти на официальный сайт и оформить пробный период, чтобы протестировать все возможности нейросети.

Tabnine

Что умеет: дописывает код за разработчика, обучаясь на его старом коде.

Tabnine — альтернатива Copilot. Эта сеть умеет подстраиваться под стиль и частые задачи конкретного программиста, чтобы в дальнейшем писать код, похожий на то, что человек написал бы сам. Для этого нейросеть постоянно анализирует, как вы объявляете переменные, описываете методы и тому подобное.

Ещё нейросеть способна упростить жизнь разработчикам, которые применяют несколько языков программирования: она помогает быстро переключаться между ними и предлагает рекомендации для каждого из них.

Tabnine можно встроить в популярные среды разработки. Вот список поддерживаемых IDE и редакторов кода с официального сайта проекта:

Какие задачи можно решать: те же, что и при помощи Copilot. Например:

• дополнять код и учитывать стиль разработчика;
• генерировать код — создавать фрагменты кода и целые функции по текстовому описанию;
• исправлять синтаксис, чтобы не приходилось тратить время на поиск ошибок;
• рефакторить код — делать проект более аккуратным и структурированным;
• оптимизировать код — убирать лишние переменные и улучшать алгоритмы.

И конечно, Tabnine тоже можно использовать как инструмент для изучения новых языков программирования и фреймворков.

Как начать пользоваться: установить нейросеть себе прямо в IDE по инструкции на официальном сайте.

ChatGPT

Что умеет: делает за программиста практически всё — например, пишет приложения с нуля, находит информацию в интернете и объясняет сложные вещи простыми словами.

ChatGPT — это один из самых полезных инструментов для программистов. Нейросеть представляет собой чат-бота на основе ИИ. Она умеет писать код и объяснять, как работают его отдельные части. А ещё ChatGPT помогает находить ошибки в коде и, например, генерировать документацию.

Возможности ChatGPT ограничиваются только вашим воображением. Вы можете попросить её написать нейросеть, которая будет отличать кошек от собак. А можете попросить объяснить вам, как работает та или иная функция в Python. И всё это на русском языке!

Мы, например, попросили ChatGPT рассказать простым языком, как работают нейросети:

Одна из важных особенностей ChatGPT — что она запоминает всё, о чём вы общались. И дальнейшие ответы генерирует, учитывая весь ваш диалог и его контекст.

Какие задачи можно решать: от написания простых функций до решения задач по программированию. ChatGPT может сделать практически всё, чем занимается джун.

Как начать пользоваться: зарегистрировать аккаунт в OpenAI и получить доступ к чат-боту.

Fig

Что умеет: генерировать команды терминала по текстовому описанию.

Fig — это инструмент, который помогает программистам ускорить процесс написания кода. Работает он следующим образом: когда вы начинаете печатать код, Fig анализирует уже написанный код и предлагает подходящие варианты завершения строки.

Нейросеть обучили на миллионах строк кода, поэтому она знает огромное количество шаблонов функций и методов. Это полезно для новичков, которые ещё не знают всех доступных функций в языках программирования и сложившихся паттернов разработки.

Встроить нейросеть можно в терминалы Bash, Zsh и Fish. Кроме того, Fig может работать с некоторыми популярными языками программирования — например, Python, JavaScript, TypeScript, PHP и Ruby.

Какие задачи можно решать: сокращать число команд, которые вы вводите вручную.

Ещё Fig снижает количество ошибок в коде, выдавая рекомендации на основе уже существующего кода. Это особенно полезно, когда вы работаете с большими проектами, где простая ошибка может привести к критическим проблемам.

Как начать пользоваться: скачать бесплатную версию с официального сайта и интегрировать нейросеть в свой терминал.

Documatic

Что умеет: писать документацию к коду.

Documatic — это инструмент, который по текстовым запросам пользователей генерирует документацию к коду. Ещё он умеет строить зависимости и отвечать на любые вопросы по вашему коду, например о том, как работают определённые функции.

Чтобы создавать документацию, нейросеть анализирует комментарии к коду и его структуру. А если необходимо, она может сама описать, как код работает.

Какие задачи можно решать: автоматически генерировать описания функций, классов, методов и всего прочего.

Ещё Documatic может улучшить качество уже существующей документации, поскольку он обучен на большой кодовой базе и способен обеспечить более точные и последовательные описания, которые могут оказаться полезными для других разработчиков.

Как начать пользоваться: перейти на официальный сайт нейросети, залогиниться и следовать инструкциям.

Mintlify

Что умеет: писать документацию для кода.

Mintlify — это ещё один инструмент для автоматической генерации документации. Он очень простой и при этом поддерживает 12 языков программирования — например, Python, JavaScript и PHP.

Чтобы создать описание функции, нужно всего лишь выделить её и кликнуть на кнопку Generate Docs. Дальше нейросеть напишет, что это за функция, какие параметры она принимает и учтёт другие необходимые нюансы.

Единственное ограничение Mintlify — она доступна только в VS Code и IntelliJ IDEA. Для других IDE плагинов пока нет.

Какие задачи можно решать: быстро генерировать документацию для любых фрагментов кода. Или, как говорят создатели Mintlify: «Писать документацию — отстой. Позвольте Mintlify сделать это за вас. Просто выделите код и узрите магию».

Как начать пользоваться: перейти на официальный сайт и выбрать подходящую версию инструмента. После этого установите плагин и пользуйтесь им.

Snyk Code

Что умеет: анализировать код и искать в нём уязвимости.

Snyk Code — это нейросеть для быстрого анализа кода на уязвимости. Она может проверять не только написанный вами код, но и обнаруживать проблемы в безопасности в сторонних библиотеках и фреймворках. Это может быть особенно полезно для больших проектов, где используется много внешних библиотек.

Ещё Snyk Code можно применять в командной разработке, чтобы проверять код коллег на уязвимости и вместе быстрее исправлять их.

Какие задачи можно решать: быстро обнаруживать уязвимости и исправлять их до того, как они попадут в продакшен. Ещё нейросеть Snyk Code можно интегрировать в процесс разработки и использовать его в качестве постоянного инструмента для тестирования.

Бесплатная версия Snyk Code позволяет проводить до 200 проверок в месяц. А платная версия снимает это ограничение и добавляет интеграцию с Jira.

Как начать пользоваться: перейти на официальный сайт, залогиниться в свой аккаунт и интегрировать его в свой GitHub-аккаунт.

Итоги

Мы хотим донести одну простую мысль — не надо бороться с ИИ, надо уже сейчас учиться встраивать его в свои процессы разработки, учиться вводить качественные запросы, подстраивать и обучать под свои задачи. Это уже не будущее, а настоящее.