AI驅(qū)動的調(diào)試工具正在顛覆開發(fā)者識別、診斷和修復(fù)代碼問題的方式。這些工具利用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)自動化傳統(tǒng)調(diào)試流程，節(jié)省時間并提高代碼質(zhì)量。本文將帶大家了解六大最受歡迎的AI調(diào)試工具及其核心功能、所需技能和比較優(yōu)勢。

什么是AI調(diào)試工具？

AI調(diào)試工具標(biāo)志著軟件開發(fā)工作流程的重大進(jìn)步。它們利用人工智能實時識別異常、提出修復(fù)建議，甚至自動糾正代碼問題。這些工具能夠顯著縮短調(diào)試時間，同時提升整體代碼質(zhì)量和開發(fā)者效率。

AI調(diào)試工具與傳統(tǒng)工具有何不同？

傳統(tǒng)調(diào)試需要開發(fā)者手動檢查代碼、設(shè)置斷點并跟蹤執(zhí)行以定位問題。相比之下，AI驅(qū)動的調(diào)試工具可主動識別潛在漏洞，自動建議修復(fù)方案，并通過學(xué)習(xí)代碼庫中的模式持續(xù)優(yōu)化建議。這類工具還能檢測到可能被人工審核或傳統(tǒng)靜態(tài)分析工具遺漏的復(fù)雜問題。

誰更適合使用AI調(diào)試工具？

盡管AI調(diào)試工具旨在簡化流程，但開發(fā)者需具備以下技能才能有效使用：

通用編程知識

?A.目標(biāo)語言的基礎(chǔ)編程概念?
B.軟件架構(gòu)原則理解?
C.熟悉標(biāo)準(zhǔn)調(diào)試技術(shù)?

工具專屬知識?

A.理解特定AI工具的界面和工作流
B.掌握如何解讀和實施AI建議的修復(fù)方案?
C.能夠?qū)徍撕万炞CAI生成的解決方案?

領(lǐng)域?qū)ｉL?

A.對TensorBoard等專用工具需掌握機(jī)器學(xué)習(xí)概念

B.對測試自動化工具需理解測試方法論

C.對安全類工具需熟悉常見安全漏洞

六大AI調(diào)試工具及功能

1. CodeRabbit AI

CodeRabbit是基于AI的代碼審查工具，可在幾分鐘內(nèi)對Pull Request提供上下文感知反饋。通過識別被忽視的問題并提供代碼生成和優(yōu)化的實時交互，它能有效增強(qiáng)人工代碼審查。

核心功能：

• Pull Request上下文感知反饋?
• 代碼審查期間的實時聊天動態(tài)討論?
• 自動漏洞檢測和文檔生成?
• 與GitHub和GitLab工作流無縫集成?
• 針對大型代碼庫的增量審查系統(tǒng)?

所需技能：

• 熟悉Git工作流（如GitHub/GitLab）?
• 支持語言的基礎(chǔ)編程知識?
• 理解代碼審查流程?

2. CodeAnt AI

CodeAnt AI專注于識別和自動修復(fù)缺陷代碼。它能檢測反模式、重復(fù)/無效代碼、過度復(fù)雜函數(shù)和安全漏洞，并在IDE和CI系統(tǒng)中提供一鍵修復(fù)。

核心功能：

• 反模式/無效/重復(fù)代碼檢測?
• 代碼質(zhì)量問題一鍵修復(fù)?
• 應(yīng)用安全掃描（SAST）和基礎(chǔ)設(shè)施配置錯誤檢測（IaC）?
• 全代碼庫文檔化以可視化結(jié)構(gòu)和質(zhì)量?
• 支持本地或VPC部署?

所需技能：

• 軟件安全原則知識（針對SAST/IaC功能）?
• 熟悉GitHub或BitBucket等CI/CD系統(tǒng)?
• 掌握語言的基礎(chǔ)編程技能?

3. GitHub Copilot

作為AI編程助手，GitHub Copilot可通過上下文感知建議輔助編寫和調(diào)試代碼。

核心功能：

• 代碼建議與自動補(bǔ)全?
• 上下文感知的調(diào)試協(xié)助?
• 開發(fā)環(huán)境集成?
• 錯誤分析與修復(fù)建議?

所需技能：

• 熟悉版本控制系統(tǒng)?
• 目標(biāo)語言基礎(chǔ)編程能力?
• 評估建議的批判性思維?

4. Codeium

Codeium提供跨70多種編程語言的AI代碼輔助功能，具備自動補(bǔ)全和重構(gòu)能力。

核心功能：

• 無限單行/多行代碼補(bǔ)全?
• IDE集成聊天，支持重構(gòu)和代碼解釋?
• 支持JavaScript、Python、TypeScript等70多種語言?
• 代碼優(yōu)化重構(gòu)?

所需技能：

• 目標(biāo)語言基礎(chǔ)編程知識?
• 熟悉IDE及其集成功能?

5. DeepCode

DeepCode利用深度學(xué)習(xí)分析多語言代碼中的漏洞和安全風(fēng)險。

核心功能：

• 潛在錯誤實時分析?
• 安全漏洞檢測?
• 高精度AI快速修復(fù)（80%成功率）?
• 自定義規(guī)則創(chuàng)建?

所需技能：

• Java/JavaScript/Python等基礎(chǔ)編程知識?
• 常見代碼模式與反模式理解?

6. Qodo

Qodo以良好的測試生成能力和精準(zhǔn)代碼建議著稱，可提升整體代碼質(zhì)量。

核心功能：

• 附帶文檔字符串和異常處理的精準(zhǔn)建議?
• 包含詳細(xì)描述的代碼解釋?
• 自動測試生成?
• 代碼行為覆蓋率分析?
• 無縫Git集成協(xié)作?

所需技能：

• 軟件測試原理?
• 版本控制系統(tǒng)經(jīng)驗?
• 代碼文檔實踐理解?

各AI調(diào)試工具比較

針對不同語言的最佳AI調(diào)試工具

各類編程語言往往也需要專用的調(diào)試工具：

Python最佳：

• PyTorch Debugger (pdb) 集成Python原生調(diào)試器?
• MLflow 管理機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期?

JavaScript/TypeScript最佳：

• Tabnine 智能代碼補(bǔ)全?
• Chrome DevTools 網(wǎng)頁應(yīng)用調(diào)試?

Java/C++最佳：

• CodeGuru 性能優(yōu)化建議?
• IBM Rational Software Analyzer 早期漏洞檢測?

原文鏈接：??Top 6 AI Debugging Tools for Software Developers?，作者：AIM Media House