前言

AI不知不觉地影响着我们的生活，作为开发者，为了应对这种变革，我们也不得不跟上步伐。

下面给大家介绍7款面向程序员的AI工具。

1. Sourcegraph Cody — 加速你的代码编写

Cody AI由Sourcegraph推出，是一款旨在大幅加速用户编码过程的人工智能助手。

它使用机器学习来阅读、理解并回答关于整个代码库、文档和代码图的问题。他们声称这是一款可以使你和你的团队在创建软件时提高十倍速度的工具。

特性：

代码导航 — 只需问一下在哪里，它就会为您找到。语言翻译 — 有一些Ruby代码，但需要转换成Go？没问题。代码异味 — 它可以充当一位编程搭档，发现一切，从边缘情况到糟糕的变量名称。调试 — 提供一小段代码片段并请求修复，它会为完成其余的工作。

适用于与大型和复杂代码库一起工作的团队。它显着减少了理解和导航代码所花费的时间，使开发人员能够专注于编写代码而不是解码代码。

替代方案：可以查看Mutable或Codium（用于测试编写） — 当然，还有GitHub Copilot，尽管它比Cody有限得多，但Copilot的继任者何时推出并不确定。

网址：about.sourcegraph.com/cody

2. Stepsize AI — AI项目总监

Stepsize AI 观察用户的Jira看板或Linear团队中发生的一切。它在任务、活动和目标之间形成智能连接，并对正在发生的情况进行丰富的上下文分析。

它利用这一点创建超精确的自动周报，具有完美的上下文和细节。

这意味着用户不再必须依赖于薄弱的Jira Sprint报告，也不再需要搜索数据以找到所需的详细信息。

它真正的强项是简明扼要地呈现重要的事物。

特性：

安全第一。您的数据受到保护。数据 + 上下文。获取所需的数据以及非AI解决方案缺乏的准确、可操作的评论。准确到可怕的摘要。无需努力了解取得的进展。与目标关联。Stepsize AI报告与项目目标天生相关。归因。报告会标注来源，因此用户点击一下就能了解更多信息

适用：对敏捷软件项目团队来说，Stepsize AI是一种福音，从产品经理和Scrum Master到软件工程师和DevOps专业人员。对于沟通和项目跟踪可能具有挑战性的远程团队，它特别有效。

替代方案：据我所知，没有其他用于敏捷报告的AI伴侣。

网址：stepsize.com/

3. Mintlify — 开发者的自动化文档

Mintlify可以自动生成代码文档，为用户节省宝贵的时间。

它与代码编辑器集成，并立即为用户的代码生成文档。在编辑器上安装Mintlify Writer，可以生成函数文档。它可以理解代码上下文并生成相关的描述，甚至可以解释“人类可读”的方法名称。各种编程语言的开发人员都对其效率和准确性赞不绝口。

特性：

与各种编程语言兼容。可自动生成注释。

适用：希望在文档上节省时间并提高代码可读性的开发人员和团队。在需要清晰、精确文档的情况下，特别是对于复杂函数，它表现得尤为出色。

替代方案：Readable可以自动注释代码。

网址：writer.mintlify.com/

4.Adrenaline AI — 理解任何代码库

Adrenaline AI是一个更轻量级的工具，是代码库的专业指南。

‍它是开发者的编码AI。这个开发工具旨在理解代码库，充当随时随地可用的专业顾问。使用Adrenaline AI，用户可以快速了解功能的运作方式或找出某个功能的实现位置，可以节省不少时间

特性：

在几秒钟内理解任何代码库无需注册即可试用

适用：在快速定位和理解代码是常见要求的环境中。在具有高开发人员流动性或培训新团队成员的环境中，它可能是一个改变游戏规则的工具。

网址：useadrenaline.com/

5. Grit.io — 自动化技术债务经理

Grit.io是一个自动化工具，简化了代码迁移和依赖升级。

这个强大的开发者工具使用AI自动管理技术债务，包括自动执行任务，如代码迁移和依赖升级。它可以生成遵循最佳实践的拉取请求，并带有用于检测回归的内置雷达。它可以将曾经是资源紧缺的任务变成可管理的、甚至是乏味的任务。

特性：

自动维护 — 为清理技术债务生成拉取请求代码迁移 — 设定好代码结构，Grit可以重新编写它（例如，从JavaScript到TypeScript，从Chai到Jest…）

适用：Grit.io非常适合处理遗留系统和频繁代码迁移的团队。对于想要掌控现有项目的同时跟上不断发展的技术的组织来说，它是一个救命稻草。

替代方案：Stepsize Tech Debt管理工具这样的非AI工具可以帮助大型团队和现代企业以及规模化创业公司有效地跟踪和管理技术债务。

网址：www.grit.io/

6. What The Diff — AI驱动的代码审查助手

What The Diff是另一款软件开发人员的AI工具：一款通过简化代码审查并改进团队沟通的AI助手。

这款AI动力工具使团队能够更好地编写拉取请求描述，更快地审查，并让所有成员保持在循环中。用户只需在需要重构的源代码行上发表评论，描述想要的更改，What The Diff就会在拉取请求中建议这些更改。该工具甚至可以生成不带技术术语的拉取请求摘要，以便使每个人都能保持更新。

特性：

即时代码重构 — 在您的拉取请求评论中使用/wtd，它将自动执行。一键接受。拉取请求摘要 — 将差异转化为可以在更改日志中使用或在其他地方共享的摘要

适用：经常审核和合并代码的团队。自动重构和总结功能可以真正节省时间，尤其是对于在复杂项目上工作的较大团队而言。

替代方案：如果不喜欢What The Diff，那可以考虑Planar或Whipsr。

网址：whatthediff.ai/

7. Otter — AI会议助手

OtterPilot记录会议音频，撰写会议记录，捕捉幻灯片，并生成摘要。

OtterPilot的核心是一款高度复杂的人工智能引擎，可以以非常准确的方式理解和记录会议。OtterPilot记录音频，实时转录演讲，捕捉幻灯片，并允许用户实时评论和突出重点。在会议后，它生成并通过电子邮件发送会议的综合摘要，使回忆、共享和行动关键信息更加容易。

特性：

自动会议记录 — 它可以自动加入并记录Zoom、Teams等。自动幻灯片捕捉 — 捕捉并将幻灯片插入笔记中自动摘要 — 生成并通过电子邮件发送给所有相关人员

适用：任何喜欢开会的团队。

替代方案：提供类似功能的可比较工具包括Fireflies.ai、Clara和Voicea。

网址：otter.ai/

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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