Как использовать ИИ для написания кода + лучшие нейросети по программированию

Чтобы ускорить и частично автоматизировать процесс написания кода, многие разработчики используют нейросети.

В статье рассказываем, как можно использовать нейросети для написания кода и какие сервисы искусственного интеллекта (ИИ) для этого подходят. А в конце делимся  подробной инструкцией, как можно использовать чат GPT для написания кода на Python.

Кстати, мы уже писали о том, как повысить уникальность текста с помощью нейросети. Еще больше полезных материалов из мира образования ищите на нашем Telegram-канале. И не забывайте следить за акциями и скидками от компании — с ними еще выгоднее учиться на отлично.

Как можно использовать искусственный интеллект для программирования и написания кода

Современные инструменты и разработки на базе искусственного интеллекта упрощают написание кода, повышают эффективность работы программиста и снижают вероятность ошибок. Вот ключевые функции, которые может взять на себя искусственный интеллект при написании кода.

Генерация кода на основе описания задачи

ИИ может написать рабочий код, если объяснить ему задачу на естественном языке. Чтобы сгенерировать код, нужно:

1. Описать, что именно нужно сделать, например, написать функцию, реализовать алгоритм.

2. Уточнить ограничения, например, без использования встроенных функций.

3. Использовать инструменты наподобие GitHub Copilot или ChatGPT, интегрируя их в свою IDE, чтобы получить подсказки прямо во время работы.

• Отправляем запрос: "Напиши функцию на Python, которая проверяет, является ли строка палиндромом."
• Получаем пример генерации кода на основе описания задач:

import re

def is_palindrome(s):

    # Удаляем все, кроме букв

    s = re.sub(r'[^а-яА-ЯёЁ]', '', s).lower()

    return s == s[::-1]

# Пример использования:

print(is_palindrome("А роза упала на лапу Азора"))  # True

print(is_palindrome("АББА"))  # True

print(is_palindrome("Просто текст"))  # False

Поиск и исправление ошибок

Если код выдает ошибку, можно отправить этот код ИИ и получить объяснение. Нейросеть не только укажет на ошибку, но и объяснит ее причину, а еще поможет понять, что пошло не так.

• Например, у вас есть код с ошибкой. Вы отправляете ИИ запрос:

Помоги найти ошибку в функции:

def add_numbers(a, b):

    return a + b

print(add_numbers("2", 3))

• ИИ укажет на ошибку: Ошибка возникает, потому что ты пытаешься сложить строку и число. Чтобы исправить это, нужно преобразовать строку в число перед сложением.

После этого нейросеть предложит вариант исправления:

def add_numbers(a, b):

    return int(a) + b

print(add_numbers("2", 3))  # Теперь работает: 5

Оптимизация кода

Если есть рабочий, но громоздкий код можно попросить нейросеть его оптимизировать. Например, можно спросить у ИИ: как можно сделать этот код короче? Нейросеть выдаст новый код, более компактный и читабельный. Еще ИИ может объяснить преимущества нового подхода, например, улучшение читаемости, производительности и т.д.

• Например, у вас есть рабочий, но большой и неудобный код:

result = []

for i in range(10):

    if i % 2 == 0:

        result.append(i * i)

print(result)

• Спросите ИИ, как можно сделать этот код короче. Нейросеть предложит компактный вариант:

result = [i * i for i in range(10) if i % 2 == 0]

print(result)

Обучение и написание сложных алгоритмов

Если нужно реализовать алгоритм быстрого возведения числа в степень и вы не знаете как это сделать, попросите нейросеть дать ответ.

• Например, спросите у ИИ: Объясни, как работает алгоритм быстрого возведения в степень, и напиши его реализацию на Python.
• ИИ ответит так: Этот алгоритм использует деление степени пополам для ускорения вычислений. Если степень четная, результат — квадрат половины. Если нечетная, умножаем на основание.

После этого нейросеть сгенерирует нужный код:

def fast_pow(base, exp):

    if exp == 0:

        return 1

    half = fast_pow(base, exp // 2)

    if exp % 2 == 0:

        return half * half

    else:

        return half * half * base

# Пример использования:

print(fast_pow(2, 10))  # 1024

На выходе вы не только получите код, но и поймете, как работает алгоритм.

Генерация тестов

ИИ может помочь написать тесты, чтобы проверить, корректно ли работает программа. Например, у вас есть определенная функция, и вы просите ИИ: напиши тесты для этой функции с использованием Pytest. ИИ сгенерирует тест, который поможет проверить работу кода.

• Например, у вас есть функция:

def multiply(a, b):

    return a * b

Сделайте запрос для ИИ: Напиши тесты для этой функции с использованием Pytest.

• ИИ даст такой ответ:

import pytest

def test_multiply():

    assert multiply(2, 3) == 6

    assert multiply(-1, 5) == -5

 assert multiply(0, 100) == 0

    assert multiply(7, 7) == 49

# Запуск тестов:

# pytest test_file.py

Автоматизация рутинных задач

ИИ может взять на себя многие рутинные задачи при разработке кода.

• Допустим, вам нужно сгенерировать HTML-шаблон для страницы, вы пишите:

Создай HTML-шаблон для страницы с заголовком «Привет, мир» и кнопкой «Нажми меня».

• ИИ сгенерирует шаблон и избавит от рутинных действий:

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

    <title>Привет, мир!</title>

</head>

<body>

    <h1>Привет, мир!</h1>

    <button onclick="alert('Вы нажали на кнопку!')">Нажми меня</button>

</body>

</html>

Интеграция с редакторами кода

Многие ИИ-инструменты, например, GitHub Copilot можно подключить к своему редактору, чтобы они делали подсказки в реальном времени. Например, вы начинаете писать начало кода, а нейросеть будет предлагать подсказки по его завершению. Это очень удобно, потому что не нужно тратить время на стандартные шаблоны.

• Например, вы начинаете писать:

def calculate_average(numbers)

• Нейросеть автоматически предложит:

if not numbers:

        return 0

    return sum(numbers) / len(numbers)

Создание документации

ИИ может создавать документацию для определенной функции. Нейросеть сгенерирует документацию и код будет понятен всем, кто его читает.

• Например, вы написали код:

def calculate_area(width, height):

    return width * height

Задайте ИИ запрос: Создай документацию для этой функции.

• ИИ даст ответ:

def calculate_area(width, height):

    """

Вычисляет площадь прямоугольника.

Аргументы:

    width (float): Ширина прямоугольника.

    height (float): Высота прямоугольника.

Возвращает:

    float: Площадь прямоугольника.

    """

    return width * height

Решение задач и улучшение навыков

ИИ может помочь решить задачу с написанием кода, при этом он еще и объяснит решение. В результате вы получите не только решение, но и возможность понять новый алгоритм.

• Например, вы решаете задачу с LeetCode. Напишите ИИ запрос: Найди максимальную сумму подмассива.
• ИИ даст ответ:

Используй алгоритм Кадане.

После этого нейросеть предложит код:

def max_subarray_sum(nums):

    max_sum = current_sum = nums[0]

    for num in nums[1:]:

        current_sum = max(num, current_sum + num)

        max_sum = max(max_sum, current_sum)

    return max_sum

print(max_subarray_sum([-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]))  # 6

Быстрая разработка прототипов

Если нужно быстро создать прототип приложения, ИИ может помочь в этом.

• Например, можно написать такой запрос: Создай Flask-приложение, которое возвращает « Hello, World!» при обращении к главной странице. ИИ напишет код, который сразу готов к запуску.
• ИИ напишет код, который сразу готов к запуску:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def home():

    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':

    app.run(debug=True)

Кстати! Для наших читателей сейчас действует скидка 10% на любой вид работы

Лучшие нейросети для программирования и написания кода

Мы составили подборку лучших нейросетей для написания кода:

1. Copilot. Эту нейросеть разработал GitHub в сотрудничестве с OpenAI. Платформа представляет собой интеллектуальный инструмент автодополнения кода, который упрощает процесс программирования. С его помощью разработчики получают рекомендации и фрагменты кода на основе вводимых ими строк, это ускоряет написание программ и улучшает качество кода. Эта нейросеть подходит для написания кода на Python, JavaScript, Java.
2. ChatGPT. Эта версия GPT от OpenAI направлена не только на генерацию текстов, но и на помощь в обучении программированию и решении сложных задач. ChatGPT помогает разработать небольшие программы, дает разъяснения по алгоритмам и решает простые задачи программирования. Нейросеть подходит для написания кода онлайн на Python и JavaScript.
3. Zaochnik GPT. Эта нейросеть предлагает виртуальную помощь студентам в создании кода. Такая помощь может быть полезна для тех, кто только начинает изучать программирование и нуждается в поддержке профессионального уровня. Нейросеть помогает решать задачи разного уровня сложности и выдает не только код, но и пояснения к решениям, а еще ее можно использовать для написания простых программ.
4. Amazon Q Developer. Эта нейросеть от компании Amazon специализируется на улучшении продуктивности разработчиков, она предлагает ценные подсказки и исправления для кода. Нейросеть интегрирована с облачными услугами, она учитывает стиль и структуру проекта, над которым работает программист, это помогает давать релевантные рекомендации своим пользователям.
5. CodeT5. Эта известная нейросеть создана для помощи в написании программ на Питоне. Сервис предлагает советы для автоматического дополнения кода и анализа текстов программ. Благодаря расширенной обработке естественного языка эта нейросеть может выполнять задачи по интерпретации сложных последовательностей команд и предлагать альтернативные варианты их выполнения. Система использует продвинутые технологии AI, благодаря чему отлично подходит для написания кода.

Как использовать чат GPT (ГПТ) для написания кода: пошаговая инструкция 

Chat GPT — это мощный инструмент, который помогает в создании и разработке кода. Чтобы достичь качественного результата, нужно придерживаться определенной инструкции. Это руководство поможет эффективно использовать Chat GPT для написания кода. 

Определите задачу

Для начала четко сформулируйте, что вам нужно. Например, вы хотите написать функцию для нахождения наибольшего общего делителя (НОД) двух чисел. Пример задачи может быть такой:

Напиши функцию на Python, которая вычисляет наибольший общий делитель двух чисел с использованием алгоритма Евклида.

Задайте боту вопрос 

После этого напишите запрос в таком формате:

Объясни, как работает алгоритм Евклида, и напиши его реализацию на Python.

Получите объяснение и базовый код

На основе вопроса ИИ даст объяснение и предоставит базовый код:

Уточните задачу, если это нужно

Если базовая версия не соответствует требованиям, уточните ее. Например, вам нужно, чтобы функция вычисляла НОД для списка чисел. Ваш запрос может быть такой:

Доработай функцию, чтобы она находила НОД для списка чисел.

ChatGPT даст детальный ответ с объяснением:

Проверьте и протестируйте код

Скопируйте полученный код в редактор, например, PyCharm, VS Code или Jupyter Notebook и протестируйте его с разными входными данными. Если что-то не работает, можно снова обратиться к ChatGPT с сообщением об ошибке. Например, можно написать так: 

Код для списка работает некорректно, поправь его.

Добавьте документацию

Если нет документации или она неполная, попросите ChatGPT ее создать. Например, ваш запрос может быть такой:

Добавь подробную документацию для обеих функций.

ИИ даст ответ:

Автоматизируйте создание тестов

Вы можете попросить ChatGPT создать тесты для кода. Например, напишите так:

Напиши тесты с использованием Pytest для функций gcd и gcd_list.

ИИ даст ответ:

После этого запустите тесты с помощью команды у себя на компьютере.

Оптимизируйте код

Если хотите улучшить производительность или читабельность кода, попросите ChatGPT предложить оптимизацию. Ваш запрос может быть такой:

Как можно оптимизировать функцию gcd_list для больших списков?

ChatGPT предложит использовать подходы вроде многопоточности или других алгоритмов.

Подключите код к редактору

Интегрируйте ChatGPT через GitHub Copilot или API, чтобы он помогал прямо в процессе написания кода. Например, в процессе работы Copilot может предложить дополнения — он автоматически добавит проверку входных данных или тест.

Учитесь на примерах

Используйте ChatGPT не только для решения задач, но и для изучения новых технологий или библиотек. Например, можете задать боту такой запрос:

Объясни, как работает библиотека NumPy, и напиши пример использования для матриц.

ChatGPT даст подробный ответ:

Теперь вы знаете, какие бесплатные нейросети можно использовать для написания кода. Если возникнут вопросы, обращайтесь в студенческий сервис. Наши эксперты помогут решить любые задачи по программированию быстро и качественно.