想象一下，一个编码助手可以读取您的需求，提供答案，甚至生成一些代码。这就是生成式人工智能的奇迹，它是人工智能的一个分支，能够生成代码等新颖的对象！对于软件开发人员来说，生成式人工智能工具正在成为游戏规则的改变者。可以帮助您：

• 更快地编写代码：不再浪费时间记住复杂的函数或语法。
• 减少错误：人工智能可以发现您可能错过的错误，使您的代码更加可靠。
• 提升创造力：在人工智能的帮助下探索新的想法和方法。
• 学习新语言：当您学习新的编程语言时获得帮助。

以下是为软件开发人员列出的 10 款生成式 AI 工具列表，并详细介绍了每种工具的最擅长功能：

1. GitHub Copilot：Microsoft 的这个强大工具就位于您最喜欢的代码编辑器（如 Visual Studio Code）中，并在您键入时建议代码完成、整个功能，甚至测试。它会从您的编码风格和项目背景中学习，使其建议更加相关。
2. Tabnine：另一个智能代码完成工具，Tabnine 超越了简单的建议。它可以预测您接下来要写的内容，即使是复杂的代码。它还理解不同的编程语言，使其成为一个多功能的伴侣。
3. AlphaCode：AlphaCode 由 Google AI 开发，是一个超越代码完成的雄心勃勃的项目。它可以解决编码挑战、编写整个函数，甚至调试现有代码。尽管仍处于开发阶段，AlphaCode 有潜力成为开发人员的革命性工具。
4. Kite：这款人工智能驱动的代码完成工具专注于 Python。它会在您的编辑器窗口中建议代码并提供文档和解释。它是一个优秀的初学者学习工具，也是经验丰富的开发人员的方便参考。
5. Copilot Light（GitHub Copilot 的免费替代品）：您需要访问 GitHub Copilot 吗？ Copilot Light 是一个免费的开源替代品，具有类似的代码完成功能。虽然它可能不如 Copilot 那么强大，但对于预算有限的开发人员来说，它是一个绝佳的选择。
6. Codota（专注于开源项目）：如果您经常从事开源项目，那么 Codota 是您的朋友。该人工智能工具分析大量开源代码，并利用这些知识来建议代码完成、识别潜在的安全漏洞并推荐最佳实践。
7. AI Code Documenter（自动生成文档）：编写文档对于开发人员来说可能是一件麻烦事。 AI Code Documenter 使用 AI 自动为您的代码生成文档。它可以节省您的时间，并确保您和其他人都对您的代码进行了详细记录。
8. DeepCode（专注于代码质量和安全性）：这种由人工智能驱动的静态代码分析工具可以帮助您发现项目中的错误、安全缺陷和代码异味（糟糕的编码技术）。这种主动的方法可以帮助您预防问题发生。
9. 用于 UI/UX 设计的生成式 AI（严格来说不是编码，但对开发人员有价值）：用户体验 (UX) 和用户界面 (UI) 都可以使用生成式 AI 创建，尽管严格来说它不是一种编码技术。 Dall-E 2 和 Midjourney 等工具可以根据您的描述生成模型和设计理念。对于想要快速可视化其应用程序的开发人员来说，它非常有帮助。
10. AI单元测试生成（自动单元测试编写）：没有单元测试就无法保证代码的质量。然而，编写它们可能需要一段时间。 AI 单元测试生成工具可以根据您的代码生成单元测试来自动化此过程，使您能够专注于其他任务。

关于生成式人工智能工具需要记住的重要事项：

1. 它们不是魔杖：生成式人工智能工具很强大，但它们并不能取代您对编码技能和知识的需求。他们是来帮助你的，只是为你做一些事情。
2. 检查代码：人工智能生成的代码有时可能是完美的。在生产中使用之前仔细检查它很重要。
3. 安全考虑：使用外部来源的人工智能工具时，请注意潜在的安全风险。确保您了解该工具的工作原理以及代码的存储位置。