AI 重新构想应用程序开发：新范式

人工智能 (AI) 正在影响各个行业。AI 驱动的开发工具提供了新功能，并在整个开发过程中为软件开发人员提供帮助，从而彻底改变了应用程序开发。从初始设计和架构到编码和调试，AI 重塑了我们处理应用程序构思、创建和迭代的方式。

在本系列的第一部分“揭开智能应用程序的神秘面纱：利用 AI 进行应用程序开发”中，我们探索了新一代智能应用程序及其 AI 的使用方式。在本文中，我们将了解 AI 技术如何增强开发人员的工具包并塑造应用程序开发的未来，尤其是在 AI 辅助编码和调试方面。

智能应用程序的黎明：应用程序开发的革命

AI 不仅仅是开发工具箱的另一个补充——它代表着一场革命，为我们的应用程序带来了前所未有的效率、创新和用户参与度。

智能应用程序的独特之处在于它们可以适应和学习，帮助我们提供独特、实时的用户体验。

一个例子是 AI 驱动的健康应用程序，它可以跟踪生物识别数据、预测潜在的健康问题、提供个性化的健康建议，甚至在医疗危机期间指导紧急服务。另一个例子是 AI 驱动的语言学习应用程序，它可以适应我们的学习速度，识别我们的薄弱环节，并自定义其内容以帮助我们提高语言熟练度。

像这样的智能应用程序不仅仅使用数据进行推荐——它们可以做出关键决策并提供以前不可能实现的复杂服务。

对于开发人员来说，智能应用程序意味着我们不再只是编写代码——我们正在教会应用程序如何思考、适应和做出决策。AI 正在重塑开发过程的每一步，帮助我们构建更直观、更以用户为中心的产品。

接下来，我们将考察 AI 对应用程序设计和架构的影响，以及 AI 辅助的“结对编程”如何改变软件开发。

AI 在设计和架构中的应用：激发创意和效率

AI 技术帮助开发人员自动化和简化流程，并提供了新的思考设计的方式。

在传统的应用程序开发中，设计和架构阶段可能需要大量的时间、精力和专业知识。例如，采用单体架构或基于微服务的设计可能会大大增加编码、测试和调试的复杂性。应用程序在本地托管时的行为可能与在部署环境中的行为不同。手动跟踪问题可能需要数小时——开发人员本可以花在其他地方的时间。

相反，我们可以使用 AI 在几秒钟内生成许多设计迭代，每个迭代都经过优化以满足特定的用户需求和业务目标。AI 工具可以在架构设计阶段快速模拟各种场景的影响和软件设计模式。它提供了有关性能和潜在问题的见解，并提出了改进建议。AI 还可以生成骨架代码，使开发人员能够快速原型化不同的解决方案或测试特定的组件和技术。通过在几秒钟内审查数千行代码，AI 使我们能够专注于通过功能开发构建服务于用户的应用程序，而不是寻找错误。

将 AI 集成到设计和架构阶段甚至可以扩展我们的创意能力。通过利用生成式 AI（如大型语言模型 (LLM)）的力量及其超越软件的广泛知识和上下文，我们可以更好地构思应用程序和功能创意。我们可以超越代码和软件架构，获得关于用户体验、徽标和品牌推广或营销概念的想法。而且，由于 AI 工具提供的见解和想法是我们从未考虑过的；它鼓励更多的创新。

AI 辅助结对编程在应用程序构建中的力量

AI 辅助结对编程是一种协作编码方法，其中 AI 系统（如 GitHub Copilot 或 TestPilot）在编码过程中协助开发人员。这是一种日益普遍的方法，对开发人员的生产力产生了重大影响。事实上，GitHub Copilot 目前支持平均 46% 的开发人员代码，用户平均任务完成速度提高了 55%。

对于新的软件开发人员或有兴趣学习新技能的人来说，AI 辅助结对编程是编码的辅助工具。借助代码片段建议的好处，开发人员可以避免新手常见的陷阱，例如语言语法。像 ChatGPT 这样的工具可以充当个人、按需导师——回答问题、生成代码示例并解释复杂的代码语法和逻辑。这些工具极大地加快了学习过程，并帮助开发人员增强编码能力。

使用 AI 工具构建应用程序可以加快开发速度并提供更健壮的代码。例如，GitHub Copilot 帮助我们准确地编写新代码。它还可以快速理解现有代码，建议全新的代码行或代码块，甚至可以检测错误并提出修复建议。这就像有第二个程序员与我们一起工作——一个永不疲倦且经过数十亿行代码训练的程序员。

然而，认识到 AI 的局限性也很重要。虽然像 GitHub Copilot 这样的生成式 AI 辅助技术令人印象深刻，但它们仍然不完美。它们有时会产生错误、无法运行或不安全的 कोड。它们也可能缺乏细致的、特定领域的知识。

因此，虽然这些工具很有帮助，但我们不能完全依赖它们——它们是编程辅助，而不是最终解决方案。AI 辅助结对编程是为了增强人类开发人员的技能，而不是取代他们。

使用 AI 进行调试和改进代码：提高应用程序质量

识别和纠正代码错误通常对开发人员来说既耗时又困难。AI 通过自动检测异常、建议修复以及从先前的错误中学习以防止它们再次发生来简化调试过程。

我们可以使用生成式 AI 从代码片段创建单元测试，从简单的参数检查和输入验证到复杂的数据库和网络服务模拟。自动化 AI 测试提高了代码覆盖率和鲁棒性。与手动编写单元测试相比，它节省了大量时间。

AI 还通过扫描和突出潜在问题（如导致错误的编码模式或违反编码标准）并建议简化或重构代码以提高可读性和性能的方法来彻底改变代码审查。这减少了人为错误，并使代码审查过程更加高效。其好处延伸到小型团队（开发人员的可用性对截止日期至关重要）和大型团队（有效协作取决于可读性和代码一致性）。AI 通过对问题进行分类来进一步节省时间，使开发人员能够优先处理最关键的任务。

除了提高代码质量外，AI 对于理解系统行为至关重要。智能 AI 辅助软件开发工具可以监控和审计系统行为，让开发人员更深入地了解其代码在不同场景下的性能。AI 可以跟踪模式、识别低效率并在检测到异常行为时发出警报——使开发人员能够进一步改进其代码。

通过预测和识别潜在漏洞，像 Microsoft Security Copilot 这样的智能 AI 辅助编码应用程序在确保应用程序功能、可靠性和安全性方面发挥着关键作用。这些 AI 工具不断通过大型代码库和用户反馈进行训练和升级，从而优化其响应。这种从过去的错误中学习的能力使 AI 成为一个极其强大的工具，将继续扩展其未来的能力。

AI 与应用程序开发的未来

AI 和机器学习技术的快速发展预示着应用程序开发的光明未来。

在“应用程序的未来”一文中，软件开发人员 Mike Cann 说明了 LLM 如何可能彻底改变应用程序开发。Cann 认为，完全自主编码——完全由提示生成的 AI 应用程序——可能会取代传统的手工应用程序。动态生成的用户界面可以提供个性化和可定制的体验，而我们可以为机器消费和效率而非人类可读性设计 API。此外，我们可以将数据存储在非结构化、更具适应性和灵活性的形式中。

AI 已经使应用程序开发更加易于访问。随着 AI 处理开发中复杂的技术方面，技术水平较低的个人可以在构建应用程序中发挥更大的作用。因此，AI 可能会使软件工程民主化。

智能应用程序将继续发展，变得更高效、更具适应性，并能够从用户交互中学习。同样，AI 将不可避免地成为应用程序开发各个阶段不可或缺的一部分。

摘要

AI 已经创造了一个新的开发范例——在这个范例中，机器智能和人类创造力相结合，以生产创新、高效和健壮的应用程序。AI 已经在应用程序开发的每个阶段协助我们，从设计和架构到编码和调试。

拥抱 AI 工具并将其集成到其流程中的开发人员可以提高生产力，提高应用程序质量，并扩展其应用程序开发的可能性。

开发业的未来是自动化的、由 AI 驱动的，而且它今天就在这里。开始很容易——尝试像 GitHub Copilot 这样的 AI 驱动的开发工具，看看 AI 辅助结对编程如何提高您的生产力和代码质量。