Na rynku pracy IT wygrywają wysokiej jakości specjaliści. Warto być dzisiaj bardzo dobrze wykształconym i wyspecjalizowanym pracownikiem. By zostać dobrym programistą nie wystarczą tylko wyższe wykształcenie oraz chęci. Trzeba mieć określone predyspozycje i umiejętności, najlepiej poparte certyfikatami z odbytych kursów i szkoleń. Co więcej, nie każdy informatyk może zostać programistą. Dlaczego?
Programista to musi być pracownik kreatywny. Nie tylko dobry rzemieślnik, którym powinien być na przykład administrator sieci, ale też kreator, człowiek, którego pasją jest tworzenie oprogramowania. To pasjonaci są tak naprawdę rozchwytywani między agencjami i korporacjami i są wysoko opłacani. Ludzie, którzy potrafią pracować koncepcyjnie i posiadają wiele pokładów cierpliwości oraz samodyscypliny przy swojej pracy. Jednocześnie ważna jest też umiejętność pracy w zespole. To piorunujące połączenie indywidualności z umiejętnością słuchania innych i podporządkowaniu się realizacji zadania na konkretnym etapie, próbowania wielu rozwiązań, by wybrać najlepsze, niekoniecznie własne. Tacy właśnie ludzie stanowią trzon każdej firmy. Dobry programista powinien być ciekawy nowości technologicznych i świata. Musi systematycznie i stale się rozwijać, gdyż jest to jedna z najprężniej zmieniających się branż, wykazuje ona niezwykłą dynamikę. Stale udoskonalane technologie wymagają „bycia na topie”. Zapewniają to liczne szkolenia z programowania, kursy, konferencje a także ogromna ilość specjalistycznej prasy i literatury. Ponadto dobremu programiście nie może być obce myślenie stricte biznesowe. Umiejętność wyliczania kosztów i opłacalności projektów oraz zwrotu z nich, podjęcia decyzji o rezygnacji z jakiegoś zbyt innowacyjnego rozwiązania na rzecz mniejszych udoskonaleń, ale bardziej ekonomicznych jest niezwykle ważna. Zysk – to głównie interesuje inwestora. Dobry programista musi mieć świadomość, że nie tworzy programu i rozwiązań informatycznych dla samej idei, ale dla konkretnych użytkowników i jego praca ma służyć potrzebom innych. Jak widać więc zostanie dobrym programistą oznacza zdobywanie wielu umiejętnośći – nie tylko poznanie konkretnego języka programowania, ale i wielu umiejętności interpersonalnych oraz samodoskonalenia i dyscypliny. Wynagrodzeniem za tak szerokie spektrum rozwoju jest praktycznie gwarancja stałości zatrudnienia w branży przez najbliższe lata – IT wymieniany jest w każdym rankingu jako najbardziej przyszłościowy i rozwojowy sektor rynku pracy.
Dla programisty dostępnych jest wiele narzędzi, które ułatwiają codzienną pracę, automatyzują procesy, poprawiają wydajność oraz umożliwiają lepszą organizację kodu. Aplikacje i narzędzia AI dla programistów stają się coraz bardziej popularne i przydatne w codziennej pracy. AI może wspierać programistów na różnych etapach tworzenia oprogramowania – od generowania kodu po debugowanie, testowanie i dokumentowanie.
Aplikacje AI, które mogą znacząco zwiększyć wydajność programistów:
1. GitHub Copilot
narzędzie AI stworzone przez GitHub i OpenAI, które pomaga w pisaniu kodu, sugerując fragmenty kodu na podstawie komentarzy i kontekstu. Działa bezpośrednio w edytorze kodu, takim jak Visual Studio Code.
Funkcje:
- Generowanie fragmentów kodu na podstawie opisu w komentarzach.
- Autouzupełnianie funkcji, klas i zmiennych.
- Wspiera wiele języków programowania (Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go i inne).
2. Tabnine
to narzędzie AI, które oferuje inteligentne autouzupełnianie kodu w wielu językach programowania. Jest oparte na GPT-3 i może działać w wielu IDE, w tym Visual Studio Code, IntelliJ IDEA czy Sublime Text.
Funkcje:
- Autouzupełnianie kodu z sugestiami bazującymi na kontekście.
- Integracja z popularnymi edytorami i IDE.
- Wersja dla zespołów, oferująca dostosowanie do organizacji.
3. Kite
to narzędzie do autouzupełniania kodu, które używa sztucznej inteligencji, aby zasugerować pełne fragmenty kodu lub pojedyncze linie na podstawie tego, co już napisałeś. Kite działa w wielu językach, szczególnie wspiera Pythona, JavaScript, Go, Java, i inne.
Funkcje:
- Intuicyjne autouzupełnianie kodu.
- Praca offline (brak konieczności połączenia z internetem).
- Obsługuje analizy kodu i podpowiedzi na podstawie dokumentacji.
4. DeepCode
to narzędzie AI do analizy statycznej kodu, które oferuje sugestie dotyczące optymalizacji i poprawy jakości kodu. Narzędzie to korzysta z algorytmów sztucznej inteligencji, które analizują kod w celu wykrywania błędów, problemów z bezpieczeństwem i wydajnością.
Funkcje:
- Analiza jakości kodu.
- Wykrywanie błędów, problemów z bezpieczeństwem i potencjalnych bugów.
- Integracja z popularnymi repozytoriami GitHub, GitLab, Bitbucket.
5. Codex by OpenAI
to model AI opracowany przez OpenAI (ten sam zespół, który stworzył GPT-3), który jest zaprojektowany specjalnie do generowania kodu. Codex może tłumaczyć naturalny język na kod w wielu językach programowania.
Funkcje:
- Przekształcanie opisów w naturalnym języku na kod.
- Obsługuje wiele języków programowania, w tym Python, JavaScript, C++, i inne.
- Może generować pełne skrypty i aplikacje na podstawie krótkich opisów.
6. Snyk
to narzędzie AI, które pomaga programistom w wykrywaniu podatności w zależnościach w ich aplikacjach. Używa AI do analizy projektów i wskazywania potencjalnych problemów z bezpieczeństwem.
Funkcje:
- Wykrywanie luk bezpieczeństwa w zależnościach open-source.
- Automatyczne sugerowanie poprawek.
- Integracja z CI/CD, GitHub, GitLab.
7. SonarQube (SonarCloud)
Opis:
SonarQube to narzędzie do analizy kodu, które wykorzystuje AI i algorytmy do oceny jakości kodu, wykrywania błędów i problemów z bezpieczeństwem. SonarCloud to jego wersja w chmurze, która wspiera zespoły i integrację z CI/CD.
Funkcje:
- Analiza jakości kodu.
- Wykrywanie błędów, problemów z wydajnością i bezpieczeństwem.
- Integracja z popularnymi narzędziami do wersjonowania kodu.
8. PyCharm with AI Plugin
to IDE, które wspiera Python, a po zainstalowaniu odpowiednich wtyczek, może używać AI do sugerowania poprawki w kodzie, ułatwiając refaktoryzację oraz testowanie kodu.
Funkcje:
- Wsparcie AI w analizie kodu Python.
- Automatyczne poprawki w kodzie.
- Obsługa bibliotek Python i frameworków (Django, Flask, itp.).
9. Visual Studio IntelliCode
to rozszerzenie AI dla Visual Studio, które sugeruje kod na podstawie danych z repozytoriów open-source oraz najlepszego stylu kodowania. Może działać z wieloma językami, w tym C#, C++, Python, JavaScript.
Funkcje:
- Sugerowanie kodu na podstawie analizy kodu w repozytoriach.
- Automatyczne dostosowywanie stylu kodowania.
- Wspiera wiele języków programowania.
10. AI Pair Programming (Sourcery)
to narzędzie oparte na AI, które analizuje Twój kod Python i sugeruje poprawki, które mogą go uczynić bardziej czytelnym, zwięzłym i zgodnym ze standardami.
Funkcje:
- Automatyczne refaktoryzowanie kodu.
- Wykrywanie nieoptymalnych fragmentów kodu.
- Integracja z GitHub i GitLab.
11. CodeT5
to narzędzie oparte na AI, które generuje kod na podstawie naturalnych opisów w różnych językach programowania. Jest to alternatywa dla Codex OpenAI, wspierająca kodowanie w Pythonie, Java, JavaScript, C++ i innych językach.
Funkcje:
- Generowanie kodu na podstawie opisu w naturalnym języku.
- Obsługuje wiele języków programowania.
- Zastosowanie w generowaniu dokumentacji i testów.
12. Hasty.ai
to narzędzie AI, które pomaga w tworzeniu modeli do przetwarzania obrazów i danych w aplikacjach. Jest szczególnie użyteczne dla programistów pracujących z danymi obrazowymi, takimi jak rozpoznawanie obrazów, obiekty i klasyfikacja.
Funkcje:
- Wykorzystanie AI do automatycznego etykietowania i analizy obrazów.
- Integracja z popularnymi frameworkami AI.
Podsumowanie
Narzędzia AI dla programistów są coraz bardziej powszechne i różnorodne. Od generowania kodu, przez analizy statyczne i bezpieczeństwo, po refaktoryzację i optymalizację – AI może wspierać programistów w każdym aspekcie tworzenia oprogramowania. Te aplikacje pomagają zwiększyć produktywność, poprawić jakość kodu i skrócić czas potrzebny na tworzenie nowych funkcji.