ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
Αναθεώρηση κώδικα AI
Εφαρμογές
ΟΔΗΓΟΣ Εφαρμογών
Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μεταφράσουν κώδικα μεταξύ γλωσσών, να αναβαθμίσουν παλιά πλαίσια και να εκσυγχρονίσουν τα παλαιού τύπου συστήματα πολύ πιο γρήγορα από τις μη αυτόματες επανεγγραφές.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Αυτό αντιμετωπίζει μια από τις πιο ακριβές και επιρρεπείς σε σφάλματα μικροδουλειές του λογισμικού.
Η μετεγκατάσταση κώδικα, είτε μετακινείται από Python 2 σε 3, Java 8 σε 17, COBOL σε Java ή AngularJS στο React, παραδοσιακά σημαίνει κουραστική, επικίνδυνη χειροκίνητη επεξεργασία σε χιλιάδες αρχεία. Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα αλλάζουν τα οικονομικά με την κατανόηση της σημασιολογίας του κώδικα, όχι μόνο της σύνταξης, ώστε να μπορούν να ξαναγράψουν συναρτήσεις διατηρώντας τη συμπεριφορά, να ενημερώνουν τα καταργημένα API και να εξηγούν τις αλλαγές τους. Ο Google ανέφερε ότι χρησιμοποιεί εσωτερικά LLM για την επιτάχυνση μεταναστεύσεων μεγάλης κλίμακας, με μηχανικούς να εξετάζουν τις διαφορές που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη. Εργαλεία όπως το GitHub Copilot, το Amazon Q Developer και εξειδικευμένοι πράκτορες χειρίζονται πλέον αναβαθμίσεις πλαισίου και προβλήματα εξάρτησης. Το ρεαλιστικό μοτίβο είναι ο άνθρωπος στον βρόχο: το AI προτείνει αλλαγές σε κλίμακα, οι αυτοματοποιημένες δοκιμές επαληθεύουν τη συμπεριφορά και οι μηχανικοί εγκρίνουν, συμπιέζοντας δραματικά τα χρονοδιαγράμματα.
Αναβάθμιση μιας μεγάλης βάσης κώδικα Java από την έκδοση 8 στην 17 με αυτόματη ενημέρωση καταργημένων API και σύνταξης
Μετάφραση παλαιού τύπου τραπεζικών συστημάτων COBOL σε σύγχρονη Java ή Python για δυνατότητα συντήρησης
Μετεγκατάσταση μιας διεπαφής εφαρμογής από το AngularJS σε React με επαναγραφές στοιχείων που δημιουργούνται από AI
Αύξηση εξαρτήσεων και διόρθωση αλλαγών σε εκατοντάδες αρχεία σε ένα μόνο ελεγμένο πάσο
Η μετεγκατάσταση γίνεται μια εμβληματική περίπτωση χρήσης για αυτόνομους πράκτορες κωδικοποίησης που σχεδιάζουν μια αναβάθμιση σε πολλά βήματα, επεξεργάζονται πολλά αρχεία, εκτελούν δοκιμές και επαναλαμβάνουν μέχρι να γίνει πράσινο. Αναμένετε βαθύτερη ενοποίηση με τους αγωγούς CI, καλύτερο χειρισμό τεράστιων βάσεων κωδικών παλαιού τύπου, όπως η COBOL δεκαετιών σε τράπεζες και κυβερνήσεις, και αυξανόμενη εμπιστοσύνη καθώς βελτιώνεται η επαλήθευση. Το σημείο συμφόρησης θα μετατοπιστεί από τη σύνταξη αλλαγών στην αναθεώρησή τους, έτσι οι εξηγήσιμες διαφορές και η ισχυρή δοκιμαστική κάλυψη θα γίνουν οι πραγματικοί παράγοντες για έναν ασφαλή εκσυγχρονισμό μεγάλης κλίμακας.
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μεταφράσουν κώδικα μεταξύ γλωσσών, να αναβαθμίσουν παλιά πλαίσια και να εκσυγχρονίσουν τα παλαιού τύπου συστήματα πολύ πιο γρήγορα από τις μη αυτόματες επανεγγραφές. Αυτό αντιμετωπίζει μια από τις πιο ακριβές και επιρρεπείς σε σφάλματα μικροδουλειές του λογισμικού.
Οι μετεγκαταστάσεις σε χιλιάδες αρχεία είναι κουραστικές και επικίνδυνες με το χέρι. Τα LLM μπορούν να προτείνουν γρήγορα επαναγραφές μεγάλης κλίμακας που διατηρούν τη συμπεριφορά.
Το ρεαλιστικό μοτίβο έχει την τεχνητή νοημοσύνη να δημιουργεί αλλαγές σε κλίμακα, τα αυτοματοποιημένα τεστ ελέγχουν τη συμπεριφορά και τους ανθρώπους να ελέγχουν και να εγκρίνουν.
Οι επεξεργασίες που δημιουργούνται επαληθεύονται μέσω μεταγλώττισης και δοκιμών, με τις αποτυχίες να ανατροφοδοτούνται για άλλη μια προσπάθεια, γειώνοντας το αποτέλεσμα του μοντέλου.
Το AST και η στατική ανάλυση εντοπίζουν τις ακριβείς κατασκευές που χρειάζονται αλλαγή, επομένως το μοντέλο μετασχηματίζει εστιασμένα αποσπάσματα με σχετικό πλαίσιο αντί να εικάζεται.
Η κληρονομιά COBOL σε τράπεζες και κυβερνήσεις είναι μια πολύ γνωστή πρόκληση μετανάστευσης υψηλής αξίας, την οποία τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης στοχεύουν να συμβάλουν στον εκσυγχρονισμό.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα
ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
Αναθεώρηση κώδικα AI
Εφαρμογές