人工智能驱动的工具正在改变我们编写和分析代码的方式。了解 Einstein GPT 将如何通过 Salesforce 改变软件开发格局。
随着技术的不断发展，我们编写和分析代码的方式也在不断发展。近年来一个令人兴奋的发展是使用生成人工智能（生成AI）进行代码生成和代码分析。这些进步有可能使软件开发更快、更高效、更准确。在这篇博文中，我们将了解 Salesforce AI Research 如何为开发人员提供 Einstein GPT 动力，并讨论其进步将如何改变 Salesforce 软件开发的格局。
面向代码的生成式 AI （Apex）
代码生成是一种用于促进或自动化代码编写过程的技术。从本质上讲，它涉及使用机器学习（ML）算法来分析大量现有代码，然后基于该分析生成新代码。
这对于重复性任务特别有用，例如创建样板代码或实现常用算法。代码生成的最大好处之一是它可以为开发人员节省大量时间。他们不必从头开始编写每一行代码，而是可以使用人工智能驱动的工具来自动生成大部分代码。这不仅加快了开发过程，还降低了人为错误的风险。
代码生成有很多好处，包括：
- 一致性和标准化：自动创建重复代码元素有助于确保代码库的一致性和标准化
- 快速原型设计：生成代码可以通过快速创建样板代码来加快原型制作过程
- 降低代码复杂性：生成代码通过自动创建常见模式和结构来简化代码，使代码库更具可扩展性和更易于维护
Einstein GPT 将为 Salesforce 开发人员提供这些优势，作为 VS Code 和 Code Builder 中 IDE 体验的一部分。使用 IDE 中的自然语言输入，您将能够根据指定的要求为您创建代码。
为体验提供支持的机器学习算法是在内部模型上进行训练的，并使用 Salesforce 提供的一流代码模式进行了丰富。
使用比例中心进行静态和动态顶点分析
人工智能取得重大进展的另一个领域是代码分析。随着软件项目变得越来越复杂，人类越来越难以准确分析和理解所涉及的所有代码。这就是我们为Apex分析添加新功能（今年的试点），作为规模中心的一部分。借助此功能，您可以快速准确地分析大量 Apex 代码，识别潜在的错误、运行时效率低下和其他问题。
这将为开发人员和组织节省大量时间和精力，因为他们不再需要手动梳理每一行代码来识别潜在问题。这种新功能的最大好处之一是它可以识别人类在构建时和运行时可能遗漏的潜在问题。
AI 驱动的代码分析和代码生成齐头并进。通过静态和动态分析的代码库中的模式将反馈到代码生成机制中，反之亦然。
结论
人工智能驱动的代码生成和代码分析工具正在改变我们编写和分析代码的方式。而这些只是第一步。自动测试生成、智能代码解释等只是这些进步将改变我们工作方式的一些领域。查看我们的爱因斯坦 GPT 登录页面以了解更多信息。未来，我们来了——我迫不及待地想看看接下来会发生什么！
作者简介
René Winkelmeyer 在 Salesforce 担任跨云工作开发人员关系高级总监。他的团队专注于MuleSoft，营销，商业和下一代开发。
