/ 18.11.2024
To, że sztuczna inteligencja (AI) jest obecna niemal we wszystkich dziedzinach, w tym w tworzeniu oprogramowania, nikogo nie dziwi. Jednak wiele deweloperów zastanawia się, jak dokładny jest AI w analizie błędów albo czy radzi sobie z kontekstem i niuansami specyficznymi dla projektu? Jakie są ograniczenia AI w przeglądzie kodu? Czy AI dostosowuje się do konkretnych standardów i praktyk kodowania?
Wykorzystanie narzędzi do kodowania AI rośnie. W niedawnej ankiecie StackOverflow z września 2024, 76% deweloperów zgłosiło, że używa lub planuje używać narzędzi do kodowania AI, w porównaniu z 70% w poprzednim roku. Jednak deweloperzy są podzieleni co do tego, czy ufajć wynikom sztucznej inteligencji: 43% ma dobre zdanie na temat dokładności AI, a 31% jest sceptycznych. Wynika to z faktu, że nieprawidłowe sugestie AI mogą prowadzić do wyciągania błenych wniosków, co wydatnie wpływa na funkcjonalność projektów.
Wielu deweloperów jest ciekawych potencjalnych korzyści związanych z użyciem AI w przeglądzie kodu, ale też pułapek, na które należy uważać, omówmy więc niektóre z nich.
Spis treści
Jak działa sztuczna inteligencja w kontekście analizy kodu?
Sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i inne technologie w celu usprawnienia procesu analizy kodu. Może to obejmować automatyczne wykrywanie błędów czy dostarczanie sugestii dotyczących poprawy jego jakości.
Proces analizy kodu jest bardzo ważny, lecz potrafi zająć tyle samo czasu, co implementacja kodu, niekiedy nawet dłużej. Biorąc pod uwagę ograniczenia AI, większość programistów nie chce w 100 % zaufać narzędziom do kodowania, a tym bardziej przeprowadzać code review jako analizy przed scalaniem pull requestów.
W związku z tym skupimy się na analizie tego zagadnienia z innej perspektywy. Przeanalizujemy, jak AI może pomóc w zrozumieniu kodu, który już istnieje, czy wyciągnięciu z niego wniosków.
Kluczowe korzyści z AI w zakresie produktywności dewelopera
Stosowanie narzędzi w kodowaniu może znacząco zwiększyć produktywność deweloperów. Dotyczy to w szczególności żmudnych i powtarzalnych zadań, dzięki czemu zyskują oni czas na tworzenie kreatywnych rozwiązań.
1.Automatyczne wykrywanie błędów
Jedną z wyróżniających się cech sztucznej inteligencji w przeglądzie kodu jest jej zdolność do automatycznego wykrywania błędów szczególnie na etapie kompilacji. Jednak nie jest to do końca uniwersalne rozwiązanie, ponieważ przy zmianie stanu aplikacji, AI może to pominąć.
2. Kontrola stylu i spójności kodu
Narzędzia AI mogą egzekwować standardy kodowania poprzez sprawdzanie stylu i formatowania kodu. Mogą one oznaczyć niespójności, tak by wszyscy przestrzegali tych samych wytycznych, co jest szczególnie korzystne w środowiskach, w których wielu programistów pracuje przy tym samym projekcie. Aby to poprawnie działało, zespół musi zdecydować się na wspólny styl kodowania, które następnie będzie wykorzystywany w promptach, ewentualnie wykorzystywany model zostanie wytrenowany na tak zdefiniowanym stylu kodowania.
3. Sugestie refaktoryzacji oparte na sztucznej inteligencji
Rolą dewelopera jest wskazanie potencjalnego celu i kierunku refaktoryzacji. W tym celu można zoptymalizować kod wykorzystując narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Mogą one służyć głębszej analizie kodu np. zadając pytania takie, jak „Jaki wzorzec projektowy warto zastosować w tym miejscu, aby dodawanie kolejnych funkcjonalności było intuicyjne?” W takiej sytuacji AI może sugerować opcje refaktoryzacji, które poprawią wydajność lub czytelność kodu.
4. Rozpoznawanie wzorców projektowych
Sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z rozpoznawaniem wzorców, co można zastosować również do kodu. Analizując wcześniejsze decyzje dotyczące kodowania i ich wpływ, sztuczna inteligencja może pomóc przewidzieć najlepsze podejścia do nowego kodu, formułując zalecenia na podstawie danych historycznych. Może to prowadzić do bardziej świadomego podejmowania decyzji i wyższej jakości wyników.
Wyzwania i ograniczenia AI w przeglądzie kodu
Chociaż sztuczna inteligencja oferuje liczne korzyści, konieczne jest uznanie wyzwań i ograniczeń. Omówmy niektóre z nich.
- Rodzaj środowiska deweloperskiego
W kontekście integracji sztucznej inteligencji w procesie analizy kodu, istotną rolę odgrywa środowisko deweloperskie. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, stają się coraz bardziej popularne wśród programistów. Wielu z nich korzysta jednak z IntelliJ i JetBrains, posiadają one jednak ograniczenia związane z dostępnością pewnych funkcjonalności, które Copilot zapewnia w najnowszych releasach.
Więcej o roli narzędzia GitHub CoPilot dowiesz się z artykułu: Jak Microsoft Github Copilot ułatwia pracę programisty?
- Ograniczenie rozmiarem kontekstu
Narzędzia AI mają ma ograniczenia związane z rozmiarem kontekstu, który mogą analizować. W Visual Studio Code istotna jest funkcja Workspaces, która pozwala na dodanie kontekstu do projektu. Workspace może obejmować cały projekt, co umożliwia dostarczenie większej ilości informacji do analizy. Z kolei IntelliJ operuje na podstawie otwartych okienek, które automatycznie dodają się do kontekstu, a pliki mogą być również dodawane ręcznie.
Jednak w przypadku dużych projektów, dodawanie wielu plików staje się nieefektywne i może prowadzić do problemów z rozmiarem kontekstu, co jest ograniczeniem LLM-ów (Large Language Models). Przykładowo, Copilot oparty na Chat GPT ma limit 32 tysięcy tokenów, podczas gdy Gemini obsługuje 2 miliony tokenów. Ograniczenia związane z liczba tokenów stanowią poważne wyzwanie w tekstowej analizie językowej.
- Wymaga instrukcji programisty
AI może nie być w stanie dostarczyć pełnego obrazu sytuacji, jeśli programista nie potrafi jasno określić, co chce osiągnąć. Wymaga to od użytkownika zrozumienia i umiejętności formułowania odpowiednich zapytań.
Copilot posiada opcję Explanation, która może wyjaśnić działanie kodu, ale wymaga jasnych instrukcji. Choć Copilot sprawdza się w prostym kodzie i lepiej wnioskować z dotychczasowej pracy użytkownika, to narzędzia takie jak Chat GPT, Gemini czy Claude.ai radzą sobie znacznie lepiej w analizie kodu.
Kiedy struktura i architektura projektu są jasne, to można efektywnie dołączać pliki do analizy. Problemy zaczynają się w projektach z architekturą mikroserwisową, lub gdy istnieje wiele wewnętrznych zależności, co utrudnia stworzenie kontekstu analizy.
- Ograniczona kreatywność
Sztucznej inteligencji brakuje kreatywności i intuicji, które wnoszą doświadczeni programiści. Narzędzia AI mogą mieć trudności z pełnym zrozumieniem złożonych zależności w kodzie, szczególnie w projektach o złej architekturze lub z dużą ilością wewnętrznych zależności. To może prowadzić do sytuacji, w której AI nie jest w stanie dostarczyć wartościowych rekomendacji lub analizy.
- Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa
Chociaż istnieje wiele narzędzi do analizy bezpieczeństwa, większość z nich nie wykorzystuje AI, ponieważ technologii tej trudno jest skutecznie wykrywać luki.
Doświadczeni deweloperzy wolą korzystać z wyspecjalizowanych bibliotek, takich jak np. SonarQube, które monitorują jakość kodu, liczbę testów oraz identyfikują potencjalne podatności w używanych bibliotekach.
- Obawy co do spójności tworzonych rozwiązań
Github Copilot bardzo mocno bazuje na aktualnej strukturze i potrafi poprawnie zinterpretować styl tworzenia kodu danego programisty. Jako, że programowanie jest pracą mocno kreatywną, ważne, aby AI miało wszystkie wymagane przez nas informacje w kontekście projektu, jak i zespołu. Dzięki temu minimalizujemy ryzyko związane z wdrażaniem różnych sposobów rozwiązywania tych samych problemów w projekcie. Niwelujemy tym samym złożoność poznawczą tworzonych rozwiązań.
Najlepsze użycie AI w kontekście analizy kodu
W kontekście zastosowania AI w pracy, kluczowe jest zrozumienie architektury projektu oraz wyłapanie najważniejszych elementów. AI może pomóc w identyfikacji architektury i wzorców projektowych, ale istnieje ryzyko, że skupi się na mniej istotnych detalach, co może prowadzić do błędnych analiz.
Ważne jest, aby przed użyciem AI dokładnie określić, co chce się osiągnąć i co jest istotne w projekcie. Podawanie informacji narzędziom AI bez przemyślenia, może prowadzić do złudzeń co do jakości odpowiedzi, dlatego konieczne jest przeprowadzenie dodatkowej weryfikacji. Choć AI może wspierać w sugerowaniu rozwiązań dla konkretnych wzorców, należy być ostrożnym, aby nie wyrwać ich z kontekstu.
Narzędzia AI dobrze się sprawdzą, kiedy stosujemy je w kontekście poszczególnych warstw systemu, takich jak bezpieczeństwo, autentykacja czy obserwacja, a nie jako całościowe rozwiązanie dla całej aplikacji.
AI może dokładnie przeglądać kod w dobrze zdefiniowanych scenariuszach, ale może przeoczyć subtelności wymagające głębokiego zrozumienia kontekstu lub intencji, obszarów, w których ludzka wiedza specjalistyczna jest kluczowa.
Skuteczne wykorzystanie AI przez doświadczonych programistów
Doświadczeni deweloperzy dostrzegają wartość narzędzi AI, kiedy osiągają swoje cele, co szczególnie sprawdza się przy pisaniu kodu — to proces, który łatwo zmierzyć i zrozumieć.
Stosowanie narzędzi AI nie jest samo w sobie złe, ważne jest jednak, aby czas zaoszczędzony na generowaniu kodu wykorzystać na zrozumienie jego działania. Największym zagrożeniem są rozwiązania, których użytkownicy nie rozumieją, co może prowadzić do problemów, zwłaszcza w przypadku niedoświadczonych deweloperów. Każda organizacja powinna rozważyć czy wprowadzić AI do pracy z takimi osobami, ponieważ odpowiedzialność za code review nadal spoczywa na ludziach, a ich zdolność do wyjaśnienia kodu jest kluczowa.
W związku z tym AI powinno być narzędziem dla tych specjalistów, którym AI umożliwi wykorzystanie zaoszczędzonego czasu na zrozumienie procesu biznesowego lub analizę alternatywnych rozwiązań. Często jest bowiem tak, że wybieramy jedno, (niekoniecznie najlepsze) rozwiązanie, bo je znamy. AI pozwala nam na bardziej szczegółową analizę potencjału projektu, poprzez dostarczenie rozwiązania, o którym nie pomyśleliśmy.
Jeśli chciałbyś porozmawiać na temat zastosowania AI w swoim projekcie, jesteśmy do Twojej dyspozycji. Skontaktuj się z nami, a nasi doświadczeni deweloperzy chętnie odpowiedzą na Twoje pytania.
