大型语言模型：通过代码生成、调试和 CI/CD 集成改变软件开发的游戏规则

文章目录

1. 引言
2. 代码生成
- 2.1 提高开发人员的生产力
- 2.2 训练与适应
3. 使用人工智能进行调试和修复错误
- 3.1 提高准确性的创新工具
- 3.2 定制解决方案
4. 无缝 CI/CD 集成
- 4.1 CI/CD 集成人工智能：可靠部署的催化剂
- 4.2 持续学习和改进
- 4.3 缩小开发和运营之间的差距
5. 大型语言模型对软件开发的未来影响和市场应用
- 5.1 市场采用和经济影响
- 5.2 重塑劳动力
6. 结论
参考

1. 引言

随着人工智能的发展，软件开发领域正经历一个突破阶段，GPT-4 和 Claude Opus 等最先进的大型语言模型不断集成。这些模型超越了传统开发人员工具的作用，直接帮助开发人员将口头指令翻译成各种编程语言的可执行代码，从而加快了编码过程。

本文翻译自: https://dzone.com/articles/llms-changing-software-development

2. 代码生成

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2.1 提高开发人员的生产力

LLM 了解上下文并生成最佳实践代码，这使他们非常擅长提高开发人员的生产力和他们未来的研究。他们作为开发人员的随叫随到的助理，提供甚至经验丰富的程序员都无法理解的见解和替代方案。这样的角色在大型复杂项目中非常重要，因为不同软件模块的集成可能会引入微妙的、有时无法检测到的错误。

2.2 训练与适应

LLM 的持续改进将通过其实际使用的反馈循环来实现，其中模型将根据开发人员的修正和建议进行训练。持续的训练使模型更贴近特定的行业需求，进一步将其置于软件开发流程的核心地位。

3. 使用人工智能进行调试和修复错误

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3.1 提高准确性的创新工具

LLM 集成到调试和错误修复中是一项重大变革。Meta 的 SapFix 和 Microsoft 的 InferFix 等工具可自动检测和修复错误，从而节省工作流程时间并减少停机时间。此类系统旨在巧妙地插入现有的 CI/CD 管道，提供实时反馈而不会中断开发流程。

能够扫描数百万行代码 - 这些 AI 增强型工具通过在早期阶段捕获错误来显著降低错误率。这种主动检测错误的方式无疑有助于维护代码库的健康，并确保在错误变成重大问题之前解决它们。

3.2 定制解决方案

然而，正是这种灵活性使得 LLM 能够满足特定项目的需求。无论是匹配不同的编码标准还是特定的编程语言，这些模型都可以成为开发人员武器库中的多功能工具，经过训练后可以满足非常精细的需求。

4. 无缝 CI/CD 集成

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4.1 CI/CD 集成人工智能：可靠部署的催化剂

LLM 正迅速成为CI/CD 生态系统中的重要部分，并进一步提高了部署的可靠性。它们可自动执行代码审查和质量检查，确保只有非常稳定的应用程序版本才能部署。这加快了部署速度，从而提高了软件产品的整体质量。

4.2 持续学习和改进

这意味着将 LLM 集成到 CI/CD 流程中并不是一次性设置，而是持续改进策略的一部分。这些模型在每次部署时都会进行学习，因此随着时间的推移会变得高效，从而降低部署失败的可能性。

4.3 缩小开发和运营之间的差距

通过提供更均匀的代码输出并自动执行例行检查，LLM 弥合了开发和运营团队之间的传统鸿沟。就现代 DevOps 实践而言，这是一个非常重要的协同作用，旨在创造一个更具协作性和效率的环境。

5. 大型语言模型对软件开发的未来影响和市场应用

软件开发的未来与 LLM 的进步息息相关。它们发展得越多，就越能改变软件团队中的角色，并最终改变目前占主导地位的Agile或 Scrum 等流程。LLM 既可以作为开发工具，又可以作为抽象工具，这既增加了生产率的提高可能性。这将使项目完成速度更快，并使公司能够更快地交付软件产品。

5.1 市场采用和经济影响

LLM 对软件开发的经济影响潜力巨大。如果公司采用这种技术进步，将大大提高生产力水平，从而节省软件开发和维护过程中的成本。例如，当 GitHub Copilot 集成到开发环境中时，将有助于提出代码片段并自动进行直译，从而大大减少开发人员执行这些任务所需的时间。此外，凭借生成测试用例和调试的功能，LLM 还可以减少这些耗时但重要的过程的资源需求。

5.2 重塑劳动力

随着 LLM 的普及，科技行业劳动力的性质也将发生变化。由于这些模型将越来越多地从事常规和重复性任务，软件开发人员的工作性质将转向创造性和解决问题。这意味着开发人员应该重新学习技能，以增强他们在机器学习、数据科学和理解人工智能驱动工具方面的能力。随着编码通过 LLM 变得更加清晰，软件开发中的任务将扩展到包括更多问题解决和使用战略决策的批判性思维。