Una inmersión profunda en la próxima generación de herramientas de programación de IA y prácticas innovadoras con AutoDev Sketch

Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) están penetrando en todos los aspectos del desarrollo de software a un ritmo sin precedentes, y la evolución de las herramientas de programación de IA es especialmente convincente. En este artículo analizaremos las tendencias de la nueva generación de herramientas de programación de IA, y las combinaremos con AutoDev Sketch prácticas para explorar cómo construir experiencias de programación asistida por IA más inteligentes y eficientes.

Herramientas de programación de IA 2.0: una mirada a las tendencias

En el mercado existen varias herramientas de programación de IA muy populares entre los desarrolladores, como Cursor, GitHub Copiloto Editar, WindSurf y Cline etc. Analizando estas herramientas, el equipo de AutoDev Sketch resumió varias características clave de la nueva generación de herramientas de programación de IA:

La funcionalidad de las herramientas de programación de IA está experimentando una profunda transformación, y ya no se limitan a funciones auxiliares rudimentarias como la finalización de código y la predicción de código. La nueva generación de herramientas avanza en una dirección más inteligente, por ejemplo, al intentar realizar una codificación y verificación automatizadas de IA más complejas, que suelen consumir más Ficha Recursos. Además, una tendencia emergente es Codificación asíncrona de IAPermite que la IA trabaje continuamente en segundo plano para una colaboración más profunda con los desarrolladores, lo que se traduce en una experiencia de desarrollo más fluida.

Basándose en estas observaciones, el equipo de AutoDev Sketch cree que las características principales de las herramientas de programación de IA 2.0 pueden resumirse en los tres puntos siguientes:

Impulsado por agentes: mayor comprensión de intenciones

Agente conductor es uno de los principales motores de las herramientas de programación de IA 2.0. Esto significa que las nuevas herramientas dependerán aún más de las capacidades de razonamiento de los potentes modelos subyacentes. Combinada con el acceso más rápido y preciso a la información contextual que proporcionan las herramientas de programación, la IA es más capaz de entender la verdadera intención del desarrollador y generar un código que satisfaga mejor sus expectativas.La autonomía y las capacidades de planificación del agente permiten a la IA realizar tareas de programación complejas con mayor eficacia, en lugar de limitarse a responder a las órdenes del usuario de forma pasiva.

La experiencia del desarrollador es lo primero: crear una experiencia Mindstream fluida

La experiencia del desarrollador, lo primero es un principio importante en el diseño de las herramientas de programación de IA 2.0. Las nuevas herramientas tienen que integrarse mejor en los flujos de trabajo diarios de los desarrolladores y ofrecer funciones más íntimas de edición de código, predicción y pruebas automatizadas para maximizar la experiencia de flujo mental del desarrollador. Por ejemplo, herramientas como Cursor se esfuerzan por mantener a los desarrolladores centrados y eficientes en el proceso de codificación combinando los diversos comportamientos operativos de los desarrolladores en el IDE, proporcionando un gran número de mecanismos para reducir la carga mental de los desarrolladores y gestionando con elegancia escenarios como los errores y los reintentos.

Validación automática: garantizar la calidad del código

verificación automatizada Es parte integrante de las herramientas de programación de IA 2.0. Se refiere a la capacidad de las herramientas para detectar y verificar automáticamente la calidad y corrección de la lógica de negocio del código generado por IA, y para solucionar los problemas causados por las alucinaciones de la IA, por ejemplo, mediante correcciones automatizadas utilizando técnicas como la aplicación de parches. La introducción de mecanismos automatizados de validación pretende reducir radicalmente el impacto negativo de las alucinaciones de la IA y garantizar la fiabilidad del código. Por ejemplo, Cursor integra un gran número de herramientas prácticas de Lint y terminales, proporcionando a los desarrolladores una gran cantidad de medios de verificación automatizada del código.

Además de las características básicas mencionadas, algunas herramientas de programación de IA 2.0 presentan otros grandes paradigmas de diseño:

• Interacción tolerante a fallosPara reducir aún más la carga mental del desarrollador, algunas herramientas han introducido un mecanismo de tres fases "generar-comprobar-retroceder". Este mecanismo reduce el coste de la prueba y el error al permitir a los desarrolladores comprobar su código después de que la IA lo haya generado y revertirlo si es necesario.
• Enfoque del escenarioLa innovación: con el fin de mejorar la eficacia y la precisión en escenarios específicos, algunas herramientas están empezando a adoptar ideas de diseño centradas en escenarios. Por ejemplo, para escenarios específicos como la revisión de código y la corrección de vulnerabilidades, se ofrecen procesos y herramientas de interacción personalizados para satisfacer las necesidades específicas de los distintos escenarios.

La mayoría de las herramientas de codificación de IA 2.0 más populares del mercado se basan en la plataforma VSCode. Sin embargo, VSCode es esencialmente sólo un editor, y las limitaciones de su API restringen hasta cierto punto la funcionalidad de las herramientas de codificación de IA, dificultando la realización de funciones más avanzadas. Esto ha llevado a AutoDev El equipo de Sketch empezó a preguntarse: ¿sería mejor crear las herramientas de codificación de IA directamente en un entorno de desarrollo integrado (IDE) más potente?

El equipo de AutoDev Sketch opina sobre las herramientas de codificación de IA 2.0

El equipo de AutoDev Sketch realizó un estudio interno del comportamiento de los usuarios y descubrió que el usuario típico de Intellij IDEA no estaba satisfecho ni siquiera después de utilizar el Cursor La razón de esto es que aunque herramientas como Cursor pueden mejorar la eficiencia del desarrollo hasta cierto punto, esta mejora en la eficiencia no compensa completamente la brecha de experiencia entre el editor y el IDE. La razón de esto es que aunque herramientas como Cursor pueden mejorar la eficiencia del desarrollo hasta cierto punto, esta mejora en la eficiencia no compensa completamente la brecha de experiencia provocada por la diferencia de funcionalidad entre los editores y los IDE. En otras palabras, para los usuarios intensivos de IDE, las potentes funciones y el completo ecosistema que proporciona IDEA siguen siendo insustituibles.

Como resultado, el equipo de AutoDev Sketch comenzó a pensar profundamente sobre la mejor manera de desarrollar herramientas de codificación de IA 2.0 para aprovechar al máximo el IDE para crear una experiencia superior de programación asistida por IA?

Pensamiento 1: Los editores se centran en la experiencia, las IDE en la ecología

El equipo de AutoDev Sketch ofrece un breve análisis de las ventajas e inconvenientes de los editores y los IDE:

VSCode

• Ventajas notablesVSCode : Los mayores puntos fuertes de VSCode son su ligereza y flexibilidad, que permiten a los desarrolladores crear rápidamente prototipos e iterar sobre las funciones.
• desventaja relativaVSCode: Aunque VSCode cuenta con un rico ecosistema de plug-ins, la calidad de los mismos varía y muchas de sus funciones deben ser desarrolladas y rediseñadas por los desarrolladores. Además, aunque VSCode ofrece funciones como Language Server Protocol (LSP), Debug Adapter Protocol (DAP) y Model Context Protocol (MCP), VSCode no cuenta con un ecosistema de plug-ins robusto, lo que obliga a los desarrolladores a volver a desarrollar y rediseñar muchas funciones.MCP) y otros protocolos, pero sigue habiendo limitaciones para lograr una integración ecológica profunda.

Serie Intellij IDEA

• Ventajas notablesLa mayor ventaja de la familia de IDEs Intellij IDEA son sus funciones listas para usar y sus complementos oficiales de alta calidad. Estos plug-ins proporcionan información contextual de alta calidad para apoyar la inteligencia de las herramientas de codificación de IA.
• desventaja relativaEn comparación con VSCode, la familia de IDEs Intellij IDEA tiene unos costes de desarrollo más elevados, una velocidad de desarrollo más lenta y una relativa falta de documentación, lo que puede afectar en cierta medida a la precisión de la generación de código de IA.

Como resultado, el equipo de AutoDev Sketch cree que las herramientas de codificación de IA 2.0 deberían aprovechar el potente ecosistema de herramientas y las capacidades de plugins de los IDE más que los simples editores.

Reflexión 2: Aprovechar el ecosistema de plugins de IDEA para crear una automatización integral

Intellij IDEA es un excelente ejemplo de ecosistema de herramientas de desarrollo. Especialmente en el escenario de desarrollo de API de back-end, IDEA integra perfectamente el ecosistema de herramientas necesario para el "diseño, desarrollo y verificación". Por ejemplo:

• fase de diseñoHerramientas como Swagger, PlantUML, Mermaid, etc. pueden ayudar a los desarrolladores con el diseño y la documentación de las API.
• fase de desarrolloHttpClient, Curl, Database plugin y otras herramientas pueden mejorar la eficiencia del desarrollo de API.
• fase de calibraciónHerramientas como JUnit, Playwright, SonarLint, etc. pueden garantizar la calidad del código y la estabilidad del sistema.

Con estos completos plug-ins, el equipo de AutoDev Sketch puede crear una interfaz unificada para la IA, proporcionándole indicaciones más precisas, un conjunto de herramientas más potente y mejores mecanismos de validación del código para automatizar el proceso de desarrollo de principio a fin.

Reflexión 3: Crear un contexto de alta calidad para reducir las ilusiones de la IA

Para minimizar las ilusiones de IA y mejorar la precisión y fiabilidad de la generación de código, el equipo de AutoDev Sketch cree que es fundamental construir información contextual de alta calidad. Tomando como ejemplo el desarrollo back-end, el equipo de AutoDev Sketch puede construir el núcleo de las herramientas de codificación de IA basadas en agentes a través de las tres prácticas de ingeniería siguientes:

• Ingeniería de software Ingeniería contextualEl objetivo de este proyecto es obtener información contextual clave sobre el proyecto, como dependencias, información de la base de datos, información del framework, etc. AutoDev Sketch puede analizar la configuración y el código del proyecto y extraer automáticamente descripciones contextuales como: "This workspace uses Gradle+Java+JDK_18", "This project uses MariaDB", "You are working on a project that uses Spring Boot 2.7.10, Spring MVC, JDBC to build business logic". Este proyecto utiliza MariaDB", "Está trabajando en un proyecto que utiliza Spring Boot 2.7.10, Spring MVC, JDBC para construir la lógica de negocio".
• Ingeniería de llamadas a funciones (OpenAI)El proyecto se centra en optimizar continuamente la capacidad de los modelos de IA para llamar a funciones en distintos escenarios y mejorar la eficiencia de la integración de la IA con diversas herramientas y API.
• Proyecto de palabra clave (Claude)Para los distintos modelos de IA, el equipo de AutoDev Sketch proporciona instrucciones de cadena de pensamiento que guían al modelo para que aprenda y comprenda mejor la intención del desarrollador.

La información contextual de alta calidad, junto con una estrategia optimizada de palabras clave, puede reducir significativamente la aparición de ilusiones de IA, mejorando así las métricas clave de las herramientas de codificación de IA, como la usabilidad, la aceptación del usuario y la precisión del código.

Práctica de la herramienta de codificación AI 2.0 de AutoDev Sketch

Basándose en este análisis y reflexión, el equipo de AutoDev Sketch se propuso construir AutoDev Sketch, una herramienta de codificación de IA de nueva generación, basada en el concepto central de:Señales del sistema de alta calidad + capacidades de razonamiento de Large Language Model (LLM) + conocimiento del contexto IDEAutoDev Sketch. Al combinar orgánicamente los tres, AutoDev Sketch es capaz de comprender en profundidad la intención del desarrollador y traducirla en una vista interactiva de Sketch para una experiencia de programación asistida por IA más inteligente y natural.

1. Creación de vínculos de alta calidad entre el contexto y las herramientas

AutoDev Sketch está profundamente integrado con el ecosistema de plug-ins de IDEA para ofrecer herramientas y conocimiento del contexto de alta calidad. Por ejemplo, AutoDev Sketch integra el componente Database, que proporciona a la IA capacidades unificadas de manipulación de bases de datos y las encapsula como información contextual y herramientas para ayudar a los desarrolladores a trabajar de forma más eficiente con las bases de datos.AutoDev Sketch logra una interacción profunda entre la IA y las bases de datos en los tres pasos siguientes:

1. Mejora de las indicaciones del sistema: Cuando el usuario se conecta a la base de datos, AutoDev Sketch añade automáticamente la información de conexión a la base de datos en el prompt del sistema, por ejemplo "Contexto del espacio de trabajo: Proyecto usando MariaDB 11.5.2-MariaDB".
2. Llamada a la herramientaCuando la IA reconoce que un usuario necesita realizar una operación en una base de datos, puede invocar de forma proactiva la función Database herramientas y utilizando /database:schema y otras API para obtener información sobre el esquema de la base de datos y facilitar la generación de código.
3. Interacción y validación SQLAutoDev Sketch no sólo soporta IA para generar código SQL, sino que también permite a la IA interactuar directamente con la base de datos para verificar la corrección del código generado. En el futuro, AutoDev Sketch también proporcionará un mecanismo de verificación de código SQL más completo para garantizar aún más la calidad del código.

Además del componente de base de datos, AutoDev Sketch también integra otros complementos útiles de IDEA, como HttpClient, SonarLint, etc., que están diseñados para proporcionar a los desarrolladores capacidades más completas de desarrollo, prueba y verificación de la calidad del código.

2. Un rico conjunto de herramientas: salvar la última milla de la adopción automatizada

Para mejorar aún más la experiencia del desarrollador, AutoDev Sketch profundiza en la integración de herramientas. A diferencia de los editores de IA basados en VSCode como Cursor, AutoDev Sketch aprovecha al máximo la funcionalidad nativa del IDE y la encapsula como una herramienta para que la IA la llame. Aquí hay una lista de las herramientas actualmente disponibles en AutoDev Sketch:

Por ejemplo.runyrefactor responder cantando structure AutoDev Sketch los envuelve en herramientas diseñadas para ayudar a la IA a comprender con mayor precisión la intención del desarrollador y generar código que se ajuste más a sus expectativas, permitiendo así la adopción automática de código generado por IA.

3. Diversos puntos de vista: crear una corriente mental de desarrollo fluido

Después de que la IA genere el código, AutoDev Sketch lo presenta en una vista interactiva de Sketch, diseñada para ayudar a los desarrolladores a comprender mejor el código generado por la IA, y sobre cuya base pueden realizar más ediciones e iteraciones para mejorar la experiencia general del desarrollador. Con el fin de lograr un flujo mental de desarrollo más fluido, AutoDev Sketch ha considerado plenamente las posibilidades de interacción en diferentes escenarios en la vista Sketch, por ejemplo:

• Manejo versátil de Patch/Diff: La vista Sketch admite el manejo de múltiples parches y diferencias, lo que facilita a los desarrolladores la visualización y aplicación de cambios en el código, e integra funciones como la comprobación Lint para garantizar la calidad del código.
• Vista previa de la aplicación Front-endEn escenarios de desarrollo de aplicaciones front-end, cuando el desarrollador inicia el servicio dev, AutoDev Sketch puede abrir automáticamente la ventana WebView para mostrar el efecto de ejecución de la aplicación en tiempo real, lo que resulta conveniente para que el desarrollador pueda previsualizar y depurar rápidamente.
• Confianza en los controles de seguridadCuando AI genera archivos de dependencia, la vista Sketch puede proporcionar comprobaciones de seguridad para las dependencias, ayudando a los desarrolladores a identificar y abordar los posibles riesgos de seguridad de manera oportuna.
• Otras posibilidades de interacciónPor ejemplo, la visualización estructurada del código, la ejecución rápida de fragmentos de código y otras funciones para mejorar la eficacia del desarrollo y la experiencia del usuario.

Mediante estos diseños de interacción continua, AutoDev Sketch pretende minimizar la carga mental de los desarrolladores y mejorar la eficacia general del desarrollo y la experiencia del usuario.

En resumen: una mirada al futuro de las herramientas de codificación de IA 2.0

En resumen, las principales características de AI Coding Tools 2.0 pueden resumirse en tres áreas clave: profunda integración de la base de conocimientos de I+D y el ecosistema de herramientas, optimización continua de los flujos mentales de codificación de los desarrolladores y compatibilidad con diversas arquitecturas de modelos de IA.

1. Aprovechar el ecosistema de I+DEl futuro de las herramientas de codificación de Inteligencia Artificial tendrá que integrarse más estrechamente con las cadenas de herramientas y bases de conocimientos de I+D existentes para permitir realmente la generación inteligente de código y funciones de asistencia.
2. Siga a Developer Coding MindstreamLas herramientas de codificación de inteligencia artificial, a través de continuas mejoras y optimizaciones automatizadas, deben aspirar a crear una experiencia de codificación más fluida y eficiente para los desarrolladores.
3. Arquitectura multimodeloPara satisfacer las distintas necesidades de desarrollo, las futuras herramientas de codificación con IA tendrán que adoptar una arquitectura multimodelo, por ejemplo, utilizando distintos modelos de IA que se encarguen de tareas como la planificación del código, la comprensión del código y la finalización del código, respectivamente.

A través de la exploración y la práctica de AutoDev Sketch, creemos que los desarrolladores tienen una comprensión más clara de cómo construir la próxima generación de herramientas de codificación de IA, y el equipo de AutoDev Sketch espera que a través de la innovación tecnológica continua y la iteración del producto, podamos crear herramientas de programación de IA más inteligentes y fáciles de usar para los desarrolladores, para que podamos abrazar juntos la nueva era del desarrollo de software impulsado por la IA.

Si está interesado en AutoDev Sketch, visite AutoDev Sketch para obtener más información.