Ein tiefer Einblick in die nächste Generation von KI-Programmierwerkzeugen und innovative Praktiken mit AutoDev Sketch

Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) durchdringen alle Aspekte der Softwareentwicklung in einem noch nie dagewesenen Tempo, und die Entwicklung von KI-Programmierwerkzeugen ist besonders beeindruckend. In diesem Beitrag analysieren wir die Trends der neuen Generation von KI-Programmierwerkzeugen und kombinieren sie mit AutoDev-Skizze Praktiken, um herauszufinden, wie man intelligentere und effizientere KI-gestützte Programmiererfahrungen entwickeln kann.

KI-Programmierwerkzeuge 2.0: Ein Blick auf die Trends

Es gibt eine Reihe von KI-Programmiertools auf dem Markt, die bei Entwicklern beliebt sind, wie z. B. Cursor, GitHub Kopilot Bearbeiten, WindSurf und Cline usw. Durch die Analyse dieser Tools hat das AutoDev-Sketch-Team mehrere wichtige Merkmale der neuen Generation von KI-Programmierwerkzeugen zusammengefasst:

Die Funktionalität von KI-Programmierwerkzeugen unterliegt einem tiefgreifenden Wandel, und sie sind nicht mehr auf rudimentäre Hilfsfunktionen wie Code-Vervollständigung und Code-Vorhersage beschränkt. Die neue Generation von Tools bewegt sich in eine intelligentere Richtung, indem sie beispielsweise versucht, komplexere automatisierte KI-Codierung und -Verifizierung durchzuführen, was in der Regel mehr Zeit in Anspruch nimmt. Token Ressourcen. Darüber hinaus zeichnet sich ein neuer Trend ab Asynchrone AI-CodierungSie ermöglicht eine kontinuierliche KI-Arbeit im Hintergrund, um die Zusammenarbeit mit den Entwicklern zu vertiefen und die Entwicklung reibungsloser zu gestalten.

Auf der Grundlage dieser Beobachtungen ist das AutoDev Sketch-Team der Ansicht, dass sich die Hauptmerkmale der KI-Programmierwerkzeuge 2.0 in den folgenden drei Punkten zusammenfassen lassen:

Agentengesteuert: Tieferes Verstehen von Absichten

Agententreiber ist ein zentraler Antrieb für die KI-Programmierwerkzeuge 2.0. Das bedeutet, dass sich die neuen Tools noch stärker auf die Argumentationsfähigkeiten der leistungsstarken zugrunde liegenden Modelle stützen werden. In Kombination mit dem schnelleren und genaueren Zugang zu Kontextinformationen, den die Programmierwerkzeuge bieten, ist die KI besser in der Lage, die wahren Absichten des Entwicklers zu verstehen und Code zu generieren, der den Erwartungen des Entwicklers besser entspricht.Die Autonomie und die Planungsfähigkeiten des Agenten ermöglichen es der KI, komplexe Programmieraufgaben effizienter auszuführen, anstatt nur passiv auf die Befehle des Benutzers zu reagieren.

Entwicklererfahrung an erster Stelle: Schaffung einer reibungslosen Mindstream-Erfahrung

Erste Erfahrung für Entwickler ist ein wichtiger Grundsatz bei der Entwicklung von KI-Programmierwerkzeugen 2.0. Neue Tools müssen sich besser in die täglichen Arbeitsabläufe von Entwicklern integrieren und durchdachtere Funktionen für die Codebearbeitung, Vorhersage und automatisierte Tests bieten, um die Mind-Flow-Erfahrung des Entwicklers zu maximieren. So bemühen sich beispielsweise Tools wie Cursor darum, dass Entwickler sich auf den Programmierprozess konzentrieren und effizient arbeiten können, indem sie die verschiedenen Verhaltensweisen von Entwicklern in der IDE kombinieren, eine Vielzahl von Mechanismen zur Verringerung der mentalen Belastung von Entwicklern bereitstellen und Szenarien wie Fehler und Wiederholungen elegant handhaben.

Automatisierte Validierung: Gewährleistung der Codequalität

automatisierte Verifikation Sie ist ein integraler Bestandteil der KI-Programmierwerkzeuge 2.0. Sie bezieht sich auf die Fähigkeit von Werkzeugen, die Qualität und Korrektheit der Geschäftslogik von KI-generiertem Code automatisch zu erkennen und zu überprüfen und durch KI-Halluzinationen verursachte Probleme zu beheben, z. B. durch automatische Korrekturen mit Techniken wie Patching. Durch die Einführung automatischer Validierungsmechanismen sollen die negativen Auswirkungen von KI-Halluzinationen radikal reduziert und die Zuverlässigkeit des Codes sichergestellt werden. Cursor integriert beispielsweise eine große Anzahl praktischer Lint-Tools und Terminal-Terminals, die den Entwicklern eine Fülle von Mitteln zur automatischen Codeüberprüfung bieten.

Zusätzlich zu den oben genannten Kernfunktionen weisen einige KI-Programmierwerkzeuge 2.0 weitere großartige Designparadigmen auf:

• Fehlertolerante InteraktionUm die Belastung für den Entwickler weiter zu verringern, haben einige Tools einen dreistufigen "Generieren-Prüfen-Rückgängig"-Mechanismus eingeführt. Dieser Mechanismus reduziert die Kosten für Versuch und Irrtum, indem er es den Entwicklern ermöglicht, ihren Code zu überprüfen, nachdem er von der KI generiert wurde, und ihn bei Bedarf zurückzusetzen.
• Szenario-FokusUm die Effizienz und Genauigkeit in bestimmten Szenarien zu verbessern, beginnen einige Tools, szenarioorientierte Designideen zu übernehmen. So werden beispielsweise für bestimmte Szenarien wie die Codeüberprüfung und die Behebung von Schwachstellen maßgeschneiderte Interaktionsprozesse und Werkzeuge bereitgestellt, die den spezifischen Anforderungen der verschiedenen Szenarien gerecht werden.

Die meisten der gängigen KI-Coding 2.0-Tools auf dem Markt basieren auf der VSCode-Plattform. VSCode ist jedoch im Wesentlichen nur ein Editor, und die Einschränkungen seiner API schränken die Funktionalität von KI-Coding-Tools bis zu einem gewissen Grad ein und behindern die Realisierung fortgeschrittener Funktionen. Dies hat dazu geführt, dass AutoDev Das Sketch-Team begann zu überlegen, ob es nicht besser wäre, die KI-Codierwerkzeuge direkt auf einer leistungsfähigeren integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) aufzubauen.

Die Gedanken des AutoDev-Sketch-Teams zu KI-Codierwerkzeugen 2.0

Das AutoDev-Sketch-Team führte eine interne Studie zum Nutzerverhalten durch und stellte fest, dass der typische Intellij-IDEA-Nutzer auch nach der Nutzung der Software nicht zufrieden ist. Cursor KI-Code-Generierungs-Tools wie Cursor werden zur Unterstützung bei der Codierung verwendet, aber letztendlich kehren sie zum Testen und Debuggen des Codes immer noch zu IDEA zurück. Der Grund dafür ist, dass Tools wie Cursor zwar die Entwicklungseffizienz bis zu einem gewissen Grad verbessern können, diese Effizienzsteigerung aber den Erfahrungsunterschied, der durch den Funktionsunterschied zwischen Editoren und IDEs entsteht, nicht vollständig ausgleicht. Mit anderen Worten, für intensive IDE-Benutzer sind die leistungsstarken Funktionen und das vollständige Ökosystem von IDEA immer noch unersetzlich.

Infolgedessen begann das AutoDev-Sketch-Team intensiv darüber nachzudenken, wie man am besten KI-Codierwerkzeuge 2.0 entwickeln kann, um die Vorteile der IDE voll auszuschöpfen und eine überragende KI-unterstützte Programmiererfahrung zu schaffen.

Gedanke 1: Redakteure konzentrieren sich auf die Erfahrung, IDEs auf die Ökologie

Das AutoDev-Sketch-Team bietet eine kurze Analyse der Vor- und Nachteile von Editoren und IDEs:

VSCode

• Bemerkenswerte VorteileDie größten Stärken von VSCode sind sein geringes Gewicht und seine Flexibilität, die es Entwicklern ermöglichen, schnell Prototypen zu erstellen und Funktionen zu überarbeiten.
• relativer NachteilObwohl VSCode über ein reichhaltiges Plug-In-Ökosystem verfügt, ist die Qualität der Plug-Ins unterschiedlich und viele Funktionen müssen von den Entwicklern neu entwickelt und gestaltet werden. Obwohl VSCode Funktionen wie das Language Server Protocol (LSP), das Debug Adapter Protocol (DAP) und das Model Context Protocol (MCP) bietet, verfügt VSCode nicht über ein robustes Plugin-Ökosystem, so dass Entwickler viele Funktionen neu entwickeln und gestalten müssen.MCP) und andere Protokolle, aber es gibt immer noch Grenzen für eine tiefgreifende ökologische Integration.

Intellij IDEA-Reihe

• Bemerkenswerte VorteileDer größte Vorteil der IDE-Familie von Intellij IDEA sind ihre sofort einsatzbereiten Funktionen und ihre hochwertigen offiziellen Plugins. Diese Plug-ins bieten hochwertige Kontextinformationen zur Unterstützung der Intelligenz von KI-Codierwerkzeugen.
• relativer NachteilVerglichen mit VSCode hat die IDE-Familie von Intellij IDEA höhere Entwicklungskosten, eine langsamere Entwicklungsgeschwindigkeit und einen relativen Mangel an Dokumentation, was die Genauigkeit der KI-Code-Generierung in gewissem Maße beeinträchtigen kann.

Daher ist das AutoDev Sketch-Team der Meinung, dass KI-Coding-Tools 2.0 das leistungsstarke Tool-Ökosystem und die Plugin-Funktionen von IDEs mehr als nur Editoren nutzen sollten.

Reflexion 2: Aufbauend auf dem IDEA-Plugin-Ökosystem zur Entwicklung von End-to-End-Automatisierung

Intellij IDEA ist ein hervorragendes Beispiel für ein bestehendes Ökosystem von Entwicklungswerkzeugen. Besonders im Backend-API-Entwicklungsszenario integriert IDEA perfekt das für "Design, Entwicklung und Verifikation" erforderliche Tool-Ökosystem. Zum Beispiel:

• EntwurfsphaseTools wie Swagger, PlantUML, Mermaid usw. können Entwicklern bei der Gestaltung und Dokumentation von APIs helfen.
• EntwicklungsphaseHttpClient, Curl, Datenbank-Plugin und andere Tools können die Effizienz der API-Entwicklung verbessern.
• KalibrierungsphaseTools wie JUnit, Playwright, SonarLint usw. können Codequalität und Systemstabilität gewährleisten.

Mit diesen umfangreichen Plug-ins kann das AutoDev Sketch-Team eine einheitliche Schnittstelle für KI erstellen, die KI präzisere Eingabeaufforderungen, ein leistungsfähigeres Toolset und bessere Code-Validierungsmechanismen bietet, um den gesamten Entwicklungsprozess zu automatisieren.

Reflexion 3: Aufbau eines qualitativ hochwertigen Kontexts zur Verringerung von KI-Illusionen

Um KI-Illusionen zu minimieren und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Codegenerierung zu verbessern, ist es nach Ansicht des AutoDev Sketch-Teams entscheidend, qualitativ hochwertige Kontextinformationen zu erstellen. Am Beispiel der Back-End-Entwicklung kann das AutoDev Sketch-Team den Kern der agentengesteuerten KI-Codierungstools durch die folgenden drei technischen Verfahren aufbauen:

• Softwaretechnik KontexttechnikAutoDev Sketch kann die Projektkonfiguration und den Code analysieren und automatisch kontextbezogene Beschreibungen extrahieren, z. B.: "Dieser Arbeitsbereich verwendet Gradle+Java+JDK_18", "Dieses Projekt verwendet MariaDB", "Sie arbeiten an einem Projekt, das Spring Boot 2.7.10, Spring MVC, JDBC zur Erstellung von Geschäftslogik verwendet. Dieses Projekt verwendet MariaDB", "Sie arbeiten an einem Projekt, das Spring Boot 2.7.10, Spring MVC, JDBC zum Aufbau der Geschäftslogik verwendet."
• Funktionsaufruftechnik (OpenAI)Das Projekt konzentriert sich darauf, die Fähigkeit von KI-Modellen, Funktionen in verschiedenen Szenarien aufzurufen, kontinuierlich zu optimieren und die Effizienz der KI-Integration mit verschiedenen Tools und APIs zu verbessern.
• Cue word project (Claude)Für verschiedene KI-Modelle stellt das AutoDev Sketch-Team Chain-of-Thought-Prompts zur Verfügung, die das Modell anleiten, besser zu lernen und die Absicht des Entwicklers zu verstehen.

Qualitativ hochwertige Kontextinformationen in Verbindung mit einer optimierten Stichwortstrategie können das Auftreten von KI-Illusionen erheblich reduzieren und damit wichtige Kennzahlen von KI-Codierwerkzeugen wie Benutzerfreundlichkeit, Benutzerakzeptanz und Codegenauigkeit verbessern.

AutoDev Sketch's AI Coding Tool 2.0 Praktische Anwendung

Auf der Grundlage dieser Analyse und Überlegungen machte sich das AutoDev Sketch-Team daran, AutoDev Sketch zu entwickeln, ein KI-Codierwerkzeug der nächsten Generation, das auf dem Kernkonzept basiert:Qualitativ hochwertige Systemhinweise + Large Language Model (LLM)-Reasoning-Fähigkeiten + IDE-KontextbewusstheitAutoDev Sketch. Durch die organische Kombination aller drei Komponenten ist AutoDev Sketch in der Lage, die Intention des Entwicklers zu verstehen und in eine interaktive Sketch-Ansicht zu übersetzen, um eine intelligentere, natürlichere KI-gestützte Programmierung zu ermöglichen.

1. hochwertige Verknüpfungen zwischen Kontext und Instrumenten herstellen

AutoDev Sketch ist tief in das IDEA-Plugin-Ökosystem integriert, um eine hochwertige Kontextwahrnehmung und Werkzeuge zu ermöglichen. AutoDev Sketch integriert beispielsweise die Datenbankkomponente, die KI mit einheitlichen Datenbankmanipulationsfunktionen ausstattet und diese als Kontextinformationen und Werkzeuge kapselt, um Entwicklern zu helfen, effizienter mit Datenbanken zu arbeiten.AutoDev Sketch erreicht eine tiefgreifende Interaktion zwischen KI und Datenbanken in den folgenden drei Schritten:

1. Verbesserte SystemaufforderungenWenn der Benutzer eine Verbindung zur Datenbank herstellt, fügt AutoDev Sketch automatisch die Informationen zur Datenbankverbindung in die Eingabeaufforderung ein, z. B. "Workspace context: Project using MariaDB 11.5.2-MariaDB".
2. Werkzeug AufrufKI: Wenn die KI erkennt, dass ein Benutzer eine Datenbankoperation benötigt, kann sie proaktiv die Datenbank Werkzeuge und die Nutzung von /database:schema und andere APIs, um Datenbankschemainformationen zur Unterstützung der Codegenerierung zu erhalten.
3. SQL-Interaktion und ValidierungAutoDev Sketch unterstützt nicht nur die KI bei der Generierung von SQL-Code, sondern ermöglicht der KI auch die direkte Interaktion mit der Datenbank, um die Korrektheit des generierten Codes zu überprüfen. In Zukunft wird AutoDev Sketch auch einen umfassenderen SQL-Code-Überprüfungsmechanismus bieten, um die Codequalität weiter zu gewährleisten.

Neben der Datenbankkomponente integriert AutoDev Sketch auch andere nützliche IDEA-Plug-ins wie HttpClient, SonarLint usw., die Entwicklern umfassendere Funktionen für die Entwicklung, das Testen und die Überprüfung der Codequalität bieten sollen.

2. ein umfangreiches Instrumentarium: Überbrückung der letzten Meile bei der automatischen Einführung

Um das Entwicklererlebnis weiter zu verbessern, geht AutoDev Sketch tiefer in die Toolintegration. Im Gegensatz zu VSCode-basierten KI-Editoren wie Cursor nutzt AutoDev Sketch die nativen Funktionen der IDE in vollem Umfang und kapselt sie als aufrufbare KI-Tools ein. Hier finden Sie eine Liste der derzeit in AutoDev Sketch verfügbaren Werkzeuge:

Zum Beispiel.laufen., undrefaktorisieren im Gesang antworten Struktur AutoDev Sketch verpackt sie in Tools, die der KI helfen, die Absichten des Entwicklers genauer zu verstehen und Code zu generieren, der den Erwartungen des Entwicklers besser entspricht, wodurch die automatische Übernahme von KI-generiertem Code ermöglicht wird.

3. verschiedene Skizzenansichten: Aufbau eines flüssigen Entwicklungs-Mindstreams

Nachdem die KI den Code generiert hat, rendert AutoDev Sketch den Code in einer interaktiven Sketch-Ansicht, die Entwicklern helfen soll, den von der KI generierten Code besser zu verstehen, und auf deren Grundlage sie weitere Bearbeitungen und Iterationen vornehmen können, um die gesamte Entwicklererfahrung zu verbessern. Um einen reibungsloseren Entwicklungs-Mind-Flow zu erreichen, hat AutoDev Sketch beispielsweise die Interaktionsmöglichkeiten in verschiedenen Szenarien in der Sketch-Ansicht vollständig berücksichtigt:

• Vielseitige Patch/Diff-VerarbeitungSketch-Ansicht: Die Sketch-Ansicht unterstützt mehrere Patch- und Diff-Verfahren, die es Entwicklern erleichtern, Codeänderungen anzuzeigen und anzuwenden, und integriert Funktionen wie die Lint-Prüfung zur Sicherstellung der Codequalität.
• Front-End-Anwendung WebView VorschauIn Front-End-Anwendungsentwicklungsszenarien kann AutoDev Sketch beim Starten des Entwicklungsdienstes automatisch das WebView-Fenster öffnen, um den Anwendungseffekt in Echtzeit zu zeigen, was dem Entwickler eine schnelle Vorschau und Fehlersuche ermöglicht.
• Vertrauen in die SicherheitskontrollenWenn AI Abhängigkeitsdateien generiert, kann die Sketch-Ansicht Sicherheitsprüfungen für Abhängigkeiten bereitstellen und so Entwicklern helfen, potenzielle Sicherheitsrisiken rechtzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Andere InteraktionsmöglichkeitenDie Software bietet beispielsweise eine strukturierte Anzeige des Codes, die schnelle Ausführung von Codeschnipseln und andere Funktionen zur weiteren Verbesserung der Entwicklungseffizienz und der Benutzerfreundlichkeit.

Durch diese durchgängigen Interaktionsdesigns zielt AutoDev Sketch darauf ab, die mentale Belastung der Entwickler zu minimieren und die Gesamteffizienz der Entwicklung sowie die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Zusammenfassung: Ein Blick in die Zukunft der KI-Codierwerkzeuge 2.0

Zusammenfassend lassen sich die Kernfunktionen der AI Coding Tools 2.0 in drei Schlüsselbereichen zusammenfassen: tiefe Integration der F&E-Wissensbasis und des Tool-Ökosystems, kontinuierliche Optimierung der Coding-Mindflows von Entwicklern und Unterstützung für verschiedene AI-Modellarchitekturen.

1. Nutzung des F&E-ÖkosystemsKünftige KI-Codierungstools müssen enger in bestehende F&E-Toolchains und Wissensdatenbanken integriert werden, um wirklich intelligente Codegenerierung und unterstützende Funktionen zu ermöglichen.
2. Folgen Sie Developer Coding MindstreamDurch kontinuierliche automatische Verbesserungen und Optimierungen sollten KI-Codierungstools darauf abzielen, die Codierung für Entwickler reibungsloser und effizienter zu gestalten.
3. Unterstützung von Multi-Modell-ArchitekturenUm den unterschiedlichen Entwicklungsanforderungen gerecht zu werden, müssen künftige KI-Codierwerkzeuge eine Architektur mit mehreren Modellen verwenden, z. B. verschiedene KI-Modelle, die für Aufgaben wie Codeplanung, Codeverständnis und Codevervollständigung zuständig sind.

Das AutoDev Sketch-Team hofft, dass wir durch kontinuierliche technologische Innovation und Produktiteration intelligentere und benutzerfreundlichere KI-Programmiertools für Entwickler entwickeln können, damit wir gemeinsam die neue Ära der KI-gesteuerten Softwareentwicklung einleiten können.

Wenn Sie an AutoDev Sketch interessiert sind, besuchen Sie bitte AutoDev Sketch für weitere Informationen.