InayofuataMwongozo unaofuata
Tathmini ya Msimbo wa AI
Maombi
MWONGOZO wa Maombi
AI katika Uhamiaji wa Msimbo wa Kiotomatiki
Zana za AI zinaweza kutafsiri msimbo kati ya lugha, kuboresha mifumo ya zamani, na kuboresha mifumo ya urithi kwa haraka zaidi kuliko kuandika upya kwa mikono.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
This tackles one of software's most expensive and error-prone chores.
Dive ya kina
Kuhamisha msimbo, iwe ni kuhama kutoka Python 2 hadi 3, Java 8 hadi 17, COBOL hadi Java, au AngularJS to React, kwa kawaida kumemaanisha kuhariri kwa mkono kwa kuchosha na hatari kwa maelfu ya faili. Miundo mikubwa ya lugha hubadilisha uchumi kwa kuelewa semantiki za msimbo, si sintaksia pekee, ili waweze kuandika tena vitendaji huku wakihifadhi tabia, kusasisha API zilizoacha kutumika, na kueleza mabadiliko yao. Google iliripotiwa kutumia LLM za ndani ili kuharakisha uhamaji wa kiwango kikubwa, huku wahandisi wakikagua tofauti zinazozalishwa na AI. Zana kama vile GitHub Copilot, Amazon Q Developer, na mawakala maalumu sasa hushughulikia uboreshaji wa mifumo na matuta ya utegemezi. Mchoro halisi ni wa binadamu-katika-kitanzi: AI inapendekeza mabadiliko kwa kiwango, majaribio ya kiotomatiki huthibitisha tabia, na wahandisi huidhinisha, na kubana kwa kiasi kikubwa kalenda za matukio.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kusasisha msingi mkubwa wa msimbo wa Java kutoka toleo la 8 hadi 17 kwa kusasisha kiotomatiki API na sintaksia zilizoacha kutumika.
Kutafsiri mifumo ya benki iliyopitwa na wakati ya COBOL kuwa Java au Python ya kisasa kwa udumishaji
Kuhamisha programu ya mbele kutoka AngularJS hadi React na maandishi ya sehemu yanayotokana na AI
Kugonga utegemezi na kurekebisha mabadiliko makubwa katika mamia ya faili katika pasi moja iliyokaguliwa
Mustakabali wa AI katika Uhamiaji wa Msimbo wa Kiotomatiki
Uhamiaji unakuwa njia kuu ya utumiaji kwa mawakala wanaojitegemea wa usimbaji ambao hupanga uboreshaji wa hatua nyingi, kuhariri faili nyingi, kufanya majaribio, na kurudia hadi kijani kibichi. Tarajia muunganisho wa kina na mabomba ya CI, utunzaji bora wa misingi mikubwa ya urithi kama vile COBOL ya miongo kadhaa katika benki na serikali, na imani inayoongezeka kadiri uthibitishaji unavyoboreka. Kikwazo kitabadilika kutoka kuandika mabadiliko hadi kuyahakiki, kwa hivyo tofauti zinazoweza kuelezeka na ufikiaji thabiti wa majaribio kuwa viwezeshaji vya usalama, vya kisasa vya kisasa.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Tengeneza chaguzi. Muundo wa kiwango cha programu huamua kama AI inaboresha matokeo halisi.
- Timu na mtiririko wa kazi. Ujumuishaji mzuri wa mtiririko wa kazi hutengeneza faida za tija ambazo watumiaji wanaweza kuamini.
- Hatari na usalama. Kesi za utumiaji zilizopangwa vizuri hupunguza uchovu wa mabadiliko na hatari ya utekelezaji.
Jihadharini na
- Kuweka kiotomatiki mchakato uliovunjika kunaweza kukuza shida zilizopo.
- Timu zinaweza kufanya otomatiki kupita kiasi na kuondoa uamuzi unaohitajika wa kibinadamu.
- Ubora unaweza kuyumba ikiwa matokeo hayatatathminiwa mara kwa mara.
Hatua zinazofuata
- Ramani ya mtiririko wa kazi wa sasa na utambue hatua ya msuguano wa juu zaidi.
- Bainisha vituo vya ukaguzi vya binadamu kabla ya otomatiki kamili.
- Fundisha watumiaji kuhusu maekelezo, njia za kupanda na viwango vya ubora.
- Fuatilia matokeo ya kiwango cha kazi ili kuthibitisha thamani endelevu.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the AI in Automated Code Migration quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is AI in Automated Code Migration?
Zana za AI zinaweza kutafsiri msimbo kati ya lugha, kuboresha mifumo ya zamani, na kuboresha mifumo ya urithi kwa haraka zaidi kuliko kuandika upya kwa mikono. Hii inashughulikia mojawapo ya kazi za gharama kubwa zaidi na zinazokabiliwa na makosa.
Kwa nini uhamishaji wa msimbo unaosaidiwa na AI ni muhimu?
Uhamishaji katika maelfu ya faili ni wa kuchosha na hatari kwa mkono; LLM zinaweza kupendekeza uandishi wa kiwango kikubwa, kinachohifadhi tabia haraka.
Ni nini mtiririko salama wa kawaida wa uhamiaji wa nambari ya AI?
Mchoro halisi una AI inazalisha mabadiliko kwa kiwango, tabia ya kukagua majaribio ya kiotomatiki, na wanadamu kukagua na kuidhinisha.
Je, zana za uhamiaji zinapunguza vipi API zilizoimbwa au zisizo sahihi?
Uhariri uliozalishwa huthibitishwa kupitia mjumuisho na vyumba vya majaribio, na kutofaulu kukirejeshwa kwa jaribio lingine, na kusababisha matokeo ya muundo.
Kwa nini kuoanisha LLM na uchanganuzi wa AST na uchanganuzi tuli?
Uchanganuzi wa AST na tuli hubainisha miundo halisi inayohitaji kubadilishwa, kwa hivyo modeli hubadilisha vijisehemu vilivyolengwa na muktadha unaofaa badala ya kubahatisha.
Ni lipi kati ya hizi ambalo ni lengo la kawaida la uhamiaji katika ulimwengu halisi?
COBOL ya urithi katika benki na serikali ni changamoto inayojulikana na yenye thamani ya juu ya uhamiaji ambayo zana za AI zinalenga kusaidia kusasisha.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii