学会用 AI：释放创意，解放双手，工作再多也不慌

随着人工智能（AI）技术日渐成熟，AI 在软件开发领域的应用也更加广泛。以前我们谈到 AI 时，常常会想到复杂的算法和深奥的理论，但如今，AI 正在悄然改变着程序员的日常工作方式。从 AI 代码生成模型到 AI 编程助手应用，它们不仅仅是一小部分，更是未来程序开发的新趋势。

过去，编写代码一直是一项枯燥乏味、需要长时间投入的工作。尤其是在程序员 35 岁危机和裁员风险日益严峻的情况下，对于年过 35 的程序员而言，面临更大的挑战。然而，随着人工智能的介入，这种现状发生了改变，为程序员们注入了新的活力和创意，同时为提高工作效率开启了新的大门。

AI 编程助手应用实战：提高工作效率的利器

1. 代码生成模型

AI 代码生成模型基于人工智能算法，能够根据简要的输入生成符合需求的代码框架。这种智能化的代码生成方式极大地缩短了开发时间，使程序员能够更专注于代码的逻辑和功能。让我们以一个简单的 Python 代码生成模型为例：

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络

def build_neural_network(input_dim, output_dim):

  model = tf.keras.models.Sequential([

      tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),

      tf.keras.layers.Dense(output_dim, activation='softmax')

])

  model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

  return model

# 使用 AI 代码生成模型生成神经网络模型

input_dim = 784 # 输入维度，以 MNIST 数据集为例

output_dim = 10   # 输出维度，表示 10 个数字的分类

generated_model = build_neural_network(input_dim, output_dim)

generated_model.summary()

在这个案例中，AI 代码生成模型根据输入的维度和输出维度，自动生成了一个简单的神经网络模型。

2．AI 函数生成器

FuncGPT（慧函数）支持所有类型函数创建。通过自然语言描述 Java 函数需求，实时生成高质量、高可读性的 Java 函数代码。生成代码可直接复制到 IDEA，或一键导入 Java 全自动开发工具函数库。

我们以一个 Java 函数实现 BigDecimal 的表达式运算需求为例，创建“bigDecimal 表达式计算”这样一个描述功能的自然语言语句，点击生成代码，仅用 23 秒，模型就自动生成了与之对应的完整函数代码，程序员可直接使用。

else if (ch == '(') {

                operatorStack.push(ch);

            } else if (ch == ')') {

                while (!operatorStack.isEmpty() && operatorStack.peek() != '(') {

                    BigDecimal result = performOperation(numberStack, operatorStack);

                    numberStack.push(result);

                }

                if (!operatorStack.isEmpty() && operatorStack.peek() == '(') {

                    operatorStack.pop();

                }

在这个案例中，FuncGPT（慧函数）更加灵活和可扩展，使用栈的数据结构来处理表达式中的操作符和数字，通过读取每一个字符，并根据情况进行相应的处理。

免费使用链接：https://suo.im/abIpD

3. 智能提示与建议

AI 编程助手应用能够根据上下文和历史代码提供智能提示与建议。它通过分析代码结构、变量、函数等信息，为程序员提供准确的建议，节省了程序员搜索文档的时间，也避免了一些常见的错误。让我们以 Python 语言为例：

# 在 Python 中使用 AI 编程助手提供的智能提示与建议

def calculate_area(radius):

  # AI 编程助手建议：可以使用 math 库中的 pi 常数

  area = math.pi * radius**2

  return area

在这个案例中，AI 编程助手为程序员建议了更好的实现方式，使用了 math 库中的 pi 常数来计算圆的面积。

4. 自动化测试与部署

AI 编程助手能够自动分析代码，生成测试用例，甚至进行自动化部署，从而使得测试和部署过程更加高效。让我们以自动化测试为例：

# 使用 AI 编程助手自动生成测试用例

def test_addition():

  assert addition(3, 5) == 8

  assert addition(-1, 1) == 0

  assert addition(0, 0) == 0

在这个案例中，AI 编程助手可以分析函数的输入输出，自动生成对应的测试用例，使得测试流程更加自动化、高效。

总结：AI 编程助手，让未来更智能

AI 代码生成模型和编程助手应用的出现，不仅仅是技术进步的体现，更是人工智能赋能产业发展的生动写照。它们为程序员们提供了更高效、更创新、更智能的工作方式，让编程变得更加简单、有趣，也为软件开发领域注入了新的活力。在未来，随着 AI 技术的不断发展，我们相信 AI 将在编程领域展现出更加广阔的应用前景，为我们带来更多的惊喜和便利。