Apa itu pembuatan kode AI?

Pembuatan kode AI menggunakan kecerdasan buatan—biasanya model bahasa besar (LLM)—untuk secara otomatis menghasilkan kode komputer dari instruksi bahasa alami atau cuplikan kode sebagian.

Penggunaan AI generatif untuk memberikan saran kode dan melengkapi kode sumber secara otomatis dan real time dapat membantu menyederhanakan proses pengembangan perangkat lunak. Pemrogram memasukkan prompt teks yang menjelaskan apa yang harus dilakukan kode, dan alat AI generatif secara otomatis membuat kode. AI generatif juga dapat memodernisasi kode lama dan menerjemahkan kode dari satu bahasa pemrograman ke bahasa pemrograman lainnya. Alat pembuatan kode AI dapat membantu men-debug kesalahan pengodean, menentukan peluang pemfaktoran ulang dan pengoptimalan untuk keterbacaan dan pemeliharaan, serta mengidentifikasi potensi kerentanan keamanan.

AI generatif untuk pengodean dapat terjadi berkat terobosan terbaru dalam LLM dan pemrosesan bahasa alami (NLP). AI generatif menggunakan algoritma machine learning dan jaringan neural besar yang dilatih menggunakan kumpulan data luas yang terdiri dari beragam kode sumber, yang umumnya berasal dari proyek sumber terbuka.

LLM kode belajar memprediksi token berikutnya dalam urutan kode berdasarkan konteks token sebelumnya. Hal ini memungkinkan model menangkap sintaksis, semantik, dan pola di balik berbagai bahasa pemrograman. LLM kode juga mempertimbangkan hubungan antara berbagai elemen kode, seperti data dan struktur kontrol, fungsi dan variabel, untuk menghasilkan kode yang benar secara sintaksis.

Pemrogram memasukkan prompt bahasa alami yang menjelaskan tindakan yang mereka harapkan dari kode. Alat AI generatif menerapkan teknik NLP untuk menganalisis maksud di balik prompt tersebut dan memanfaatkan pengetahuan yang telah dipelajari untuk menyarankan baris kode atau fungsi penuh yang relevan.

Sistem AI generatif dimaksudkan untuk membantu pengembang, bukan menggantikannya. Dengan demikian, pembuatan kode AI menawarkan manfaat ini bagi tim pengembangan perangkat lunak:

• Mempercepat alur kerja pengembangan

• Meningkatkan produktivitas pengembang

• Membuat pengodean lebih mudah diakses

Menanamkan AI ke dalam fase pengodean siklus proses pengembangan perangkat lunak dapat membantu mempercepat rilis. Alat pembuatan kode AI memungkinkan pemrogram membuat kode lebih cepat, mengotomatiskan tugas berulang seperti menulis kode boilerplate untuk konfigurasi API, alur autentikasi, deklarasi kelas, koneksi database, perancah komponen kerangka kerja, dan penanganan kesalahan.

Dengan menangani tugas-tugas pengodean rutin, alat AI generatif membebaskan pengembang agar dapat fokus pada pekerjaan yang bernilai lebih tinggi. Banyak platform pembuatan kode AI juga berpadu mulus dengan sebagian besar lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE). Hal ini menjaga alur kerja pemrogram sehingga tidak perlu terlalu sering beralih konteks sekaligus menghemat energi mental.

AI generatif dapat memudahkan pengembang dari semua tingkat keterampilan—baik pemula maupun pakar—dalam menulis kode. Bahkan, non-pengembang pun dapat menggunakan alat ini untuk membuat prototipe.

Kode buatan AI masih dapat memiliki kekurangan. Berikut adalah beberapa kelemahan yang harus diingat oleh tim rekayasa perangkat lunak saat memasukkan AI generatif ke dalam alur kerja pengembangan mereka:

• Masalah terkait kualitas kode

• Keterampilan dan keahlian yang menurun

• Masalah keamanan

Perangkat lunak pengodean berbasis AI dapat menghasilkan kode yang penuh bug, duplikat, tidak akurat, atau tidak perlu. Pengembang harus mengulas kode buatan AI dan menjalankan pengujian unit yang ketat untuk memastikan kebenarannya.

Tim juga dapat mempertimbangkan untuk melakukan fine-tuning pada model AI di seluruh basis kode proyek dan menggunakan Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk mengakses standar pengodean, dokumentasi, dan panduan gaya terbaru demi meningkatkan kesadaran akan konteks dan menjaga kualitas kode.

Terlalu bergantung pada alat pengodean AI berpotensi menurunkan keterampilan dan keahlian pengembang. Pemrogram harus memperlakukan AI sebagai alat bantu serta percaya pada pemikiran kritis dan kemampuan mereka sendiri dalam memecahkan masalah untuk mengambil keputusan pengodean yang tepat.

Asisten pengodean AI mungkin secara tidak sengaja menghadirkan kerentanan keamanan. Untuk mencegah hal tersebut, diperlukan ulasan kode menyeluruh dan pengujian keamanan yang kuat.

Pengembang juga harus memberikan prompt yang jelas yang menentukan persyaratan keamanan beserta fungsionalitas. Sekali lagi, RAG berguna untuk menghubungkan alat generatif AI dengan standar pengodean yang aman.

Baik AI generatif maupun alat low-code dan no-code memberikan cara untuk menghasilkan kode dengan cepat. Namun, alat low-code dan no-code bergantung pada templat bawaan dan perpustakaan komponen. Alat ini memungkinkan orang tanpa keterampilan pengodean menggunakan antarmuka visual dan kontrol intuitif seperti seret dan lepas. Dengan alat ini, pengguna dapat membuat dan memodifikasi aplikasi secara cepat dan efisien, sementara kode aktual tetap tersembunyi di latar belakang.

Namun, AI generatif untuk perangkat lunak kode tidak menggunakan templat dan perpustakaan komponen. Perangkat lunak ini menganalisis prompt bahasa alami dari pengembang dan menyarankan cuplikan kode dari awal yang akan memberikan hasil yang dibutuhkan.

Meskipun alat bantu kode rendah dan no-code umumnya menargetkan non-pengembang dan pengguna bisnis, baik pengembang profesional maupun pengguna lain dapat menggunakan perangkat lunak pembuat kode AI.

Banyak sekali opsi platform pengodean AI generatif. Tim pengembangan harus mempertimbangkan fitur yang memenuhi kebutuhan mereka, kompatibilitas dengan tumpukan teknologi mereka, dan bagaimana sistem ini cocok dengan alur kerja mereka.

Berikut adalah beberapa alat pembuatan kode AI yang populer:

• Kode Claude

• Codex

• Cursor

• GitHub Copilot

• Google Antigravity

• IBM® Bob

• Tabnine

Claude Code didukung oleh model AI Anthropic dan telah dioptimalkan untuk pembuatan dan pemahaman kode. Asisten AI ini dapat membuat perubahan terkoordinasi di beberapa file dalam suatu repositori. Claude Code terdapat di dalam terminal dan kompatibel dengan alat antarmuka baris perintah (CLI), tetapi juga terintegrasi dengan IDE JetBrains dan Visual Studio Code (VS Code).

Codex dari OpenAI adalah agen pengodean yang didukung oleh model GPT terbaru OpenAI. Agen ini memiliki ekstensi untuk IDE JetBrains dan VS Code, sementara CLI-nya berjalan secara lokal dari terminal.

Codex membantu menulis kode yang sesuai dengan maksud pengembang serta melakukan penyesuaian dengan struktur proyek dan konvensi pengodean yang ada. Agen ini juga dapat menganalisis kode untuk menemukan kemungkinan bug dan kesalahan logika, menjelaskan kode yang kompleks dan melacak kegagalan, serta menyarankan perbaikan yang ditargetkan.

Cursor adalah agen pengodean yang dirancang untuk merencanakan dan membangun fitur, meninjau perubahan kode, serta menemukan dan memperbaiki bug. Agen ini membuat indeks basis kode yang dapat ditelusuri dan menggunakan pencarian semantik terhadap indeks tersebut untuk pemahaman kode yang mendalam. Cursor kompatibel dengan beberapa model AI dan menawarkan model Tab eksklusif yang tidak hanya menyelesaikan kode, tetapi juga memberikan saran yang sadar konteks.

GitHub Copilot adalah salah satu asisten pengodean AI yang paling awal. Agen ini didukung oleh model GPT dari OpenAI dan dapat digunakan dalam beberapa bahasa pemrograman utama, seperti Java, JavaScript, Python, dan TypeScript.

GitHub Copilot menawarkan saran kode sebaris dan memiliki fitur “saran edit berikutnya” yang memprediksi kemungkinan lokasi pengeditan berikutnya oleh pemrogram dan mengusulkan penyelesaian kode untuk itu. Antarmuka obrolan juga memungkinkan pengembang mengajukan pertanyaan terkait pengodean.

Google Antigravity adalah platform pengembangan agen yang dibangun untuk contoh penggunaan perusahaan, front-end, dan full-stack. Platform mendelegasikan tugas-tugas seperti pembuatan kode, pemfaktoran ulang, dan penulisan pengujian unit ke beberapa agen AI yang bekerja secara paralel. CLI Antigravity memungkinkan pengembang menjalankan perintah slash dan perintah shell langsung di terminal, sementara IDE Antigravitasi menawarkan pelengkapan otomatis tab dan perintah kode bahasa alami.

IBM Bob adalah mitra pengembangan berbasis AI yang membantu tim membangun, mengirimkan, dan memodernisasi perangkat lunak di berbagai repo, pipeline, dan lingkungan. Solusi ini dapat menjawab pertanyaan tentang basis kode, membersihkan dan memperbaiki kode yang ada secara otomatis, melakukan penyelesaian kode satu baris dan multibaris, menghasilkan atau memperbarui dokumentasi dari kode, serta mengubah bahasa alami menjadi kode yang berfungsi.

Bob secara otomatis memilih model yang paling tepat untuk setiap tugas berdasarkan kompleksitas, efisiensi biaya, dan kemampuan yang dibutuhkan. Perutean cerdas ini membantu memastikan pengembang menerima respons berkualitas tinggi sekaligus mengoptimalkan penggunaan sumber daya.

Selain memiliki IDE, Bob juga memiliki CLI yang disebut Bob Shell. CLI ini memberikan bantuan AI untuk menjalankan tugas baris perintah, otomatisasi skrip, dan alur kerja berbasis terminal.

Tabnine adalah asisten pengodean AI yang berfokus menjaga kode agar tetap pribadi dan aman. Asisten AI ini memiliki kebijakan “tidak melatih, tidak menyimpan” untuk kode, dan menawarkan opsi penerapan berskala perusahaan yang mencakup lingkungan lokal, cloud pribadi virtual, dan instalasi pribadi yang sepenuhnya menggunakan air gap.

Penyelesaian kode Tabnine beradaptasi seiring pengembang bekerja, dan dapat menghasilkan kode dari komentar bahasa alami dalam sebuah program. Solusi ini juga memiliki aplikasi obrolan yang berfokus pada kode dan dirancang untuk menjawab masalah terkait kode.

Beberapa chatbot untuk tujuan umum, seperti ChatGPT dari OpenAI dan Google Gemini, juga menghasilkan kode berdasarkan prompt teks. Aplikasi AI percakapan tersebut adalah alat mandiri, bukan plug-in terintegrasi yang bekerja langsung di editor kode.