在中重建如此复杂的东西的限制更有可能
是人类寿命的上限，而不是模型的能力，因为任何试图编写这么长的提示的人在完成时实际上都会死。 人工智能在软件开发领域的未来并不是一举取代工程师。这是为了提高这些模型理解工程师意图的能力，让它们更快地到达目的地。 正在发生的事情：人工智能支持的软件开发 2.0 尽管在一天之内创建 Netflix 可能不太可能，但人工智能仍然在超越自动完成和消除错误消息歧义的领域。正如 GitHub 首席执行官托马斯·多姆克 所说，很快，“开发人员的技能将是弄清楚，‘在我可以利用人工智能为我合成代码之前，我需要做多小？’”人工智能正在蓬勃发展这是与开发商半途而废的方式。 等工具让我们将一行（或几行）代码作为 AI 合成的可行单元。虽然 等初创公司希望继续在这方面取得进展，但令人兴奋的新工具浪潮正在将我们带向 AI 开发 2.0，并进一步推进。 人工智能显然有机会改善整个软件开发生命周期的工作流程。巧合的是，公司下一步寻求解决的一些最受欢迎的领域似乎是工程师最讨厌的开发部分。毕竟，开发人员总是乐意付费外包他们不喜欢的工作。因此，今天人工智能的最佳角色之一可能看起来更像是“软件看门人”，而不是试图取代在 Vim 中一次编辑十个文件的高级工程师。
例如，处理如下任务： 单元测试——你交给实习生的工作 代码审查——你必须要求你的同事做 10 次的工作 你的待办事项——没有人真正会做的工作 迁移和重构——你实际上雇佣另一家公司为你做的工作 QA——有史以来最薄弱的瓶颈 虽然 美国电话号码列表 这些用例围绕代码的完整性和维护作为软件生命周期“发布”和“管理”过程的一部分，但也有一些参与者试图通过在开发早期采取更通用的方法来取得进展过程。等公司正在尝试重新发明 IDE，以创建有利于更多 AI 原生开发体验的东西。其他人则在追求圣杯—等初创公司希望将我们从人工智能辅助开发转向人工智能主导的开发。 随着模型随着时间的推移变得越来越强大，它们处理更多任务的能力将继续提高，并且这些解决方案空间之间的界限可能会变得模糊。在开发、发布和管理的整个生命周期中，我们已经看到公司超越了最初的界限，进入了相邻的领域。世界上开始单元测试的 正在迅速进入 PR，而像这样的 PR 助手正在进入你的积压工作。
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不久之后，自动完成工具也可能会尝试清理一些软件管理员的工作。该领域竞争的激烈程度是不可否认的，压力不仅仅来自初创公司——像 Replit 和 Copilot 这样不太像现有企业的现有企业也试图抢走其他人的午餐。 然而，需要注意的是，开发人员工具的质量永远不会完全由底层技术（即模型）的功能决定。为开发人员构建成功的产品取决于优先考虑用户体验并与现有工作流程有效集成。此外，在这个领域建立的公司必须适应这样一个事实：人工智能的引入可能会改变实际的软件开发工作流程本身，从而改变使用这些工具的开发人员的需求和期望。当人工智能和工程师并肩工作时，软件生命周期会是什么样子？测试和审查人工智能生成的代码的期望与人类生成的代码有何不同？短期内我们可以放心地委托人工智能承担多少责任？ 其中许多问题开始涉及到在软件开发过程中采用人工智能的主要问题。虽然人工智能对于开发人员来说可能感觉像是类固醇，但剩下的限制因素是而且应该是安全地将人工智能应用于软件开发的要求。
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