Cos'è la generazione di codice AI?

La generazione di codice AI utilizza l'intelligenza artificiale, in genere modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per produrre automaticamente codice informatico a partire da istruzioni in linguaggio naturale o frammenti di codice parziali.

L'uso dell'AI generativa per fornire suggerimenti di codice e completare automaticamente il codice sorgente in tempo reale aiuta a semplificare il processo di sviluppo software. I programmatori inseriscono un prompt che descrive cosa dovrebbe fare il codice e lo strumento di AI generativa lo crea automaticamente. Può inoltre modernizzare il codice legacy e tradurre il codice da un linguaggio di programmazione a un altro. Gli strumenti di generazione di codice tramite AI possono aiutare a eseguire il debug degli errori di codifica, individuare opportunità di rifattorizzazione e ottimizzazione per la leggibilità e la manutenibilità, e individuare potenziali vulnerabilità di sicurezza.

L'AI generativa per la codifica è possibile grazie alle recenti scoperte relative ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Utilizza algoritmi di machine learning e grandi reti neurali addestrate su vasti set di dati di codice sorgente diversificato, generalmente provenienti da progetti open source.

Gli LLM per la codifica imparano a prevedere il token successivo in una sequenza di codice in base al contesto dei token precedenti. Ciò consente ai modelli di catturare la sintassi, la semantica e i modelli alla base dei vari linguaggi di programmazione. Considerano anche le relazioni tra diversi elementi del codice, come dati e strutture di controllo, funzioni e variabili, per generare codice sintatticamente corretto.

I programmatori inseriscono prompt in linguaggio naturale che descrivono cosa vogliono che il codice faccia. Gli strumenti di AI generativa applicano tecniche di NLP per analizzare l'intento alla base del prompt e attingere alle conoscenze apprese per suggerire righe di codice pertinenti o funzioni complete.

I sistemi di AI generativa sono pensati per assistere gli sviluppatori e non per sostituirli. Pertanto, la generazione di codice AI offre questi vantaggi ai team di sviluppo software:

• Accelerare i workflow di sviluppo

• Migliorare la produttività degli sviluppatori

• Rendere la codifica più accessibile

Integrare l'AI nella fase di codifica del ciclo di sviluppo software può portare a release più rapide. Gli strumenti di generazione di codice AI permettono ai programmatori di sviluppare più velocemente, automatizzando compiti ripetitivi come la scrittura di codice standard per configurazioni API, flussi di autenticazione, dichiarazioni di classe, connessioni a database, scaffolding di componenti framework e gestione degli errori.

Affrontando le attività di codifica di routine, gli strumenti di AI generativa consentono agli sviluppatori di concentrarsi su lavori di maggior valore. Molte piattaforme di generazione di codice AI si integrano perfettamente con la maggior parte degli ambienti di sviluppo integrati (IDE). Questo permette ai programmatori di mantenere un flusso costante, riducendo la necessità di cambiare contesto e risparmiando energie mentali.

L'AI generativa può facilitare la scrittura di codice per gli sviluppatori di tutti i livelli di abilità, siano essi principianti o esperti. Perfino chi non è uno sviluppatore può utilizzare questi strumenti per creare prototipi.

Il codice generato dall'AI può ancora contenere difetti. Ecco alcuni aspetti negativi che i team di ingegneria del software devono tenere a mente mentre integrano l'AI generativa nei loro workflow di sviluppo:

• Preoccupazioni sulla qualità del codice

• Abilità e competenze ridotte

• Problemi di sicurezza

Il software di codifica basato su AI può generare codice difettoso, duplicato, impreciso o non necessario. Gli sviluppatori devono esaminare il codice generato dall'AI e sottoporlo a rigorosi test unitari per verificarne l'accuratezza.

I team possono anche considerare la messa a punto dei modelli AI sull'intero codice del progetto e l'utilizzo della retrieval-augmented generation (RAG) per accedere a standard di codifica aggiornati, documentazione e linee guida di stile, migliorando la consapevolezza del contesto e mantenendo la qualità del codice.

Un eccessivo affidamento sull'AI coding può potenzialmente compromettere le competenze e le abilità degli sviluppatori. I programmatori devono considerare l'AI come un aiuto, affidandosi al proprio pensiero critico e alle capacità di risoluzione dei problemi per prendere decisioni di codifica informate.

Gli assistenti di AI Coding potrebbero involontariamente introdurre vulnerabilità di sicurezza. Proteggersi da queste richiederà sia revisioni approfondite del codice che test di sicurezza approfonditi.

Gli sviluppatori devono inoltre fornire prompt chiari che specifichino i requisiti di sicurezza insieme alla funzionalità. La RAG può nuovamente essere utile per collegare strumenti di AI generativa a standard di codifica sicuri.

L'AI generativa, l'uso limitato di codice e il no-code offrono tutti modi per generare codice rapidamente. Tuttavia, gli strumenti a uso limitato di codice e no-code dipendono da modelli e librerie di componenti precostituiti. Gli strumenti permettono a persone senza competenze di codifica di utilizzare interfacce visive e controlli intuitivi come il drag-and-drop. Utilizzando questi strumenti, le persone possono creare e modificare applicazioni rapidamente ed efficientemente mentre il codice reale rimane nascosto in background.

Tuttavia, l'AI generativa per il software di codice non utilizza modelli e librerie di componenti. Il software analizza i prompt in linguaggio naturale dello sviluppatore e suggerisce frammenti di codice da zero che produrranno i risultati richiesti.

Sebbene gli strumenti low-code e con uso limitato di codice siano generalmente destinati a utenti business e a sviluppatori non professionisti, sia gli sviluppatori professionisti sia gli altri utenti possono utilizzare software AI per la generazione di codici.

Quando si parla di piattaforme di codifica tramite AI generativa le opzioni abbondano. I team di sviluppo devono valutare le funzionalità che soddisfano le loro esigenze, la compatibilità con il loro stack tecnologico e il modo in cui questi sistemi si integrano nei loro workflow.

Ecco alcuni strumenti popolari per la generazione di codice AI:

• Claude Code

• Codex

• Cursor

• GitHub Copilot

• Google Antigravity

• IBM® Bob

• Tabnine

Claude Code è alimentato dai modelli AI di Anthropic ed è stato ottimizzato per la generazione e la comprensione del codice. Può effettuare modifiche coordinate su più file in un repository. Claude Code risiede all'interno del terminale e funziona con gli strumenti dell'interfaccia a riga di comando (CLI), ma si integra anche con gli IDE JetBrains e Visual Studio Code (VS Code).

Codex di OpenAI è un agente di codifica supportato dagli ultimi modelli GPT dell'azienda. Dispone di estensioni per JetBrains e VS Code IDE, mentre la sua CLI viene eseguita localmente dal terminal.

Codex aiuta gli sviluppatori a scrivere codice che corrisponda al loro intento e che si adatti alle strutture di progetto e alle convenzioni di codifica esistenti. Può anche analizzare il codice per individuare possibili bug ed errori logici, spiegare codice complesso e tracciare fallimenti, oltre a suggerire correzioni mirate.

Cursor è un agente di codifica progettato per pianificare e costruire caratteristiche, recensioni delle modifiche al codice e trovare e correzioni dei bug. Crea un indice ricercabile di una base di codice e utilizza la ricerca semantica su quell'indice per una comprensione approfondita del codice. Cursor funziona con diversi modelli AI e offre un modello Tab proprietario che va oltre il completamento automatico del codice, fornendo suggerimenti contestualizzati.

GitHub Copilot è stato uno dei primi assistenti di AI Coding. È supportato dai modelli GPT di OpenAI e supporta i principali linguaggi di programmazione come Java, JavaScript, Python e TypeScript.

GitHub Copilot offre suggerimenti di codice in linea e dispone di una funzione "suggerimenti per la prossima modifica" che prevede la probabile posizione della prossima modifica di un programmatore e propone un completamento automatico del codice. Un'interfaccia di chat consente inoltre agli sviluppatori di porre domande relative alla codifica.

Google Antigravity è una piattaforma di sviluppo agentico progettata per casi d'uso aziendali, front-end e full-stack. Delega compiti come la generazione di codice, il refactoring e la scrittura di test unitari a più agenti AI che lavorano in parallelo. L'Antigravity CLI consente agli sviluppatori di eseguire comandi slash e comandi shell direttamente nel terminale, mentre l'IDE Antigravity offre il completamento automatico delle schede e comandi di codice in linguaggio naturale.

IBM Bob è un partner di sviluppo basato sull'AI che aiuta i team a costruire, distribuire e modernizzare software su repository, pipeline e ambienti. Può rispondere a domande su una base di codice, pulire e applicare correzioni automaticamente al codice esistente, eseguire completamenti di codice a linea singola o multilinea, generare o aggiornare la documentazione dal codice e trasformare il linguaggio naturale in codice funzionante.

Bob seleziona automaticamente il modello più appropriato per ogni compito in base alla complessità, all'efficienza dei costi e alle funzionalità richieste. Questo routing intelligente aiuta a garantire che gli sviluppatori ricevano risposte di alta qualità ottimizzando al contempo l'utilizzo delle risorse.

Oltre a un IDE, Bob ha una CLI chiamata Bob Shell. Fornisce assistenza AI per le attività da riga di comando, l'automazione degli script e i workflow basati su terminale.

Tabnine è un assistente di AI coding che si concentra sul mantenere il codice privato e sicuro. Ha una politica "no-train-no-retain" per il codice e offre opzioni di implementazione aziendale che comprendono on-premise, cloud privato e un'installazione privata completamente air-gapped .

Il completamento automatico del codice di Tabnine si adatta alla digitazione degli sviluppatori ed è in grado di generare codice a partire da commenti in linguaggio naturale presenti in un programma. Dispone anche di un'applicazione di chat incentrata sul codice, progettata per rispondere a problemi relativi ai codici.

Alcuni chatbot generici, come ChatGPT di OpenAI e Google Gemini, generano codice anche in base ai prompt testuali. Queste applicazioni di AI conversazionale sono strumenti indipendenti piuttosto che plugin integrati che funzionano direttamente negli editor di codice.