利用生成式 AI 加速软件开发

人工智能 (AI) 正在改变软件开发的世界。根据 Gartner® AI 代码助手魔力象限™（ibm.com 外部链接），到 2028 年，90% 的企业软件工程师将使用 AI 代码助手，而 2024 年初，这一比例还不到 14%。*通过使用这些解决方案，开发人员可以提高效率并克服常见的挑战，例如管理复杂的旧版代码库、合并新的编程语言和处理开发人员入职。

2024 年，作为年度 IBM® watsonx 挑战赛的一部分，IBM 邀请自己的员工展示如何使用 IBM watsonx Code Assistant 克服这些挑战。

数百个项目团队的数千名 IBM 员工尝试了 watsonx Code Assistant 的众多功能，包括代码解释、代码记录、代码生成和测试用例生成。团队节省的时间不仅为他们的工作带来了新的可能性，而且还为世界各地的开发团队提供潜在的益处。

* Gartner，AI 代码助手魔力象限，2024 年 8 月 19 日。GARTNER 是 Gartner, Inc. 和/或其附属公司在美国和国际上的注册商标和服务标志，经许可在本文中使用。魔力象限 (Magic Quadrant) 是 Gartner, Inc. 和/或其附属公司的注册商标，经许可在本文中使用。保留所有权利。

watsonx 挑战赛其中一个获胜团队将 watsonx Code Assistant 应用于紧急的工作难题，并实现了显著的效率提升。这个小团队由资深和新聘的产品开发人员组成，接手了 50 多个未记录的代码存储库，其中包含大约 750 个 JavaScript 文件。他们需要花费数周时间进行手动分析才能理解并正确记录代码库。

为了应对挑战，该团队将 9 个包含 1000 多行代码的文件输入生成式 AI 助手中，并提示解决方案为每个文件生成一句话摘要。

该团队的一位新开发人员 Asher Scott 已经使用 watsonx Code Assistant 成功解释小段代码，但不确定它在处理较大文件时的表现如何。“我们没有很高的期望，但我们对它的出色表现感到惊喜，”Scott 说。他补充说，该解决方案甚至可以有效地解释使用速记编码技术编写的高级语法。“它帮助我将自己的技能提升到了一个新的水平。”

当团队审查摘要以检查准确性时，“我们发现它非常准确，尤其是对于记录 API 来说，”Scott 说。

Scott 的资深队友 Greg Gasper 也尝试了 watsonx Code Assistant 的代码生成功能。Gasper 的主要职责不是编程，但他能够在解决方案的集成 AI 聊天中输入自然语言提示并生成脚本来识别需要记录的文件。“我几分钟内就完成了，”Gasper 说，“而且代码公开了我们需要记录的 750 个 JavaScript 文件。”

根据对类似文件的分析，该团队预计挑战赛中使用的 9 个文件中，平均每个文件至少需要 3 分钟进行手动审查和总结。通过使用 watsonx Code Assistant，他们在大约 12 秒* 内对每个文件进行了总结。这样可以节省 90% 以上的时间。

当该团队将 watsonx Code Assistant 应用于代码库的其他部分时，Scott 解释说：“我们正在讨论的是需要数周时间才能完成的工作，现在只需几分钟即可完成。”

*对 watsonx Code Assistant 进行的内部测试，且设置最佳带宽和响应时间。