В стремительно растущей области создания программного обеспечения интеграция больших языковых моделей (LLM) существенно изменяет способы, которыми компании подходят к процессам разработки. Центральную роль в раскрытии полного потенциала LLM играет фундаментальный навык промт-инжиниринга. По своей сути он подразумевает формирование входных запросов, позволяющих извлекать из LLM точные и осмысленные ответы. Этот ключевой навык дает разработчикам возможность повышать точность и релевантность получаемых данных, тем самым оптимизируя производительность ИИ-приложений.

Появление LLM можно сравнить с переходом от ручного труда к использованию тяжелой техники. Такая аналогия подчеркивает ощутимый рост эффективности и огромные перспективы, которые LLM способны привнести в процессы разработки ПО. С повсеместным внедрением инструментов на базе искусственного интеллекта (например, GitHub Copilot и Duet AI) разработчики могут глубже понимать и писать сложный код, генерировать тестовые сценарии, проектировать и публиковать API-интерфейсы, находить и исправлять ошибки, а также создавать документацию кода. Все эти возможности повышают результативность труда специалистов, позволяя им сконцентрироваться на более творческих аспектах программирования.

Например, исходя из опроса GitHub в августе 2024 года, больше 30% респондентов говорят, что в их компании приветствуется и даже поощряется использование ИИ для помощи в написании кода. Исследование также показало, что 90% опрошенных в США считают, что качество их кода увеличилось, когда они начали прибегать к помощи ИИ.

LLM и промт-инжиниринг образуют мощный дуэт, где точные подсказки позволяют получать контекстуально релевантные и обоснованные результаты, трансформируя задачи в сфере создания программного обеспечения. Рассмотрим, как эти современные инструменты перекраивают ландшафт разработки и повышают ее эффективность в постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта.

Промты и разработка программного обеспечения

Способность LLM ориентироваться на данные подсказки и формировать соответствующие контекстуальные ответы делает их особенно полезными во множестве приложений. В отличие от классических моделей, которые требуют значительных объемов вручную размеченных данных, LLM при использовании промт-инжиниринга могут генерировать убедительные и практически значимые выводы из простых инструкций.

Однако такое нововведение порождает задачу грамотного создания и совершенствования промтов для получения желаемых результатов.

«Промт-инжиниринг для нашей команды стал инструментом, позволяющим задавать ИИ четкий контекст и получать точные решения. Мы активно развиваем этот ключевой навык внутри компании, ведь от него зависит, насколько эффективно мы используем возможности LLM», — пояснил COO Napoleon IT Евгений Жорницкий.

Поэтому разработчикам необходимо овладеть умением писать четкие и детализированные запросы к ИИ при решении различных задач: от создания и тестирования кода до развертывания и управления сложными программными системами. Этот навык позволит в полной мере использовать инструменты искусственного интеллекта, упрощая рабочие процессы и повышая качество конечного продукта.

Вот несколько рекомендаций, позволяющих повысить эффективность промтов, ориентированных на задачи разработки ПО:

Больше конкретики
Старайтесь максимально четко формулировать запросы. Чем детальнее промт, тем точнее результат. Например, вместо «Сделай логин на React» используйте формулировку: «Создайте страницу логина React, добавь возможность входа с email, а также oauth через сервисы Google и Apple».

Прямые инструкции
Объясняйте, что именно нужно сделать. Так, вместо «Объясни, как писать бэкенд» лучше уточнить: «Хочу научится писать бэкенд на Python, подскажи, с чего мне начать и какой фреймворк выбрать».

Использование примеров
Включайте примеры, которые помогут ИИ лучше понять задачу. К примеру, вместо «Нарисуй красивую кнопку на странице» предпочтительнее «Добавь, пожалуйста, в нижнем правом углу страницы круглую кнопку красного цвета с иконкой, при наведении на которую на ней анимировано переливается градиент».

Сужайте область запросов
Начинайте с более общего вопроса и затем уточняйте детали, ориентируясь на результаты, которые выдает ИИ. Вместо «Как хранить секретные данные?» лучше написать: «Я хочу безопасно сохранить свои приватные ключи при деплое проекта на DigitalOcean через GitHub Actions, как мне лучше всего это сделать?».

Стратегические подходы к максимизации влияния ИИ на процесс разработки

Чтобы раскрыть весь потенциал инструментов на базе LLM, необходим системный подход. Ниже перечислены важные стратегии, способствующие эффективному использованию ИИ и гарантирующие адаптивность, точную настройку, продуктивное сотрудничество и непрерывное обучение.

Адаптируйтесь и внедряйте инновации
Будьте гибкими и постоянно изучайте последние инструменты и технологии в области ИИ. Подобная проактивная позиция помогает быстро находить и внедрять наиболее действенные решения, соответствующие быстро меняющимся потребностям и трендам.

Сосредоточьтесь на настройке
Адаптируйте решения к конкретным требованиям каждого проекта. Гибко настраивайте LLM и интегрируйте специализированные инструменты, получая существенную выгоду в виде более высокой эффективности, точности и творческих возможностей.

Улучшайте взаимодействие с ИИ
Инструменты, такие как Duet AI, подчеркивают ключевую роль взаимодействия между системами искусственного интеллекта и человеком-экспертом. Рассматривайте ИИ как партнера, который повышает продуктивность и вдохновляет на новые идеи в ходе разработки.

Интеграция LLM в разработку ПО

Внедрение LLM способно ускорить и облегчить ключевые стадии разработки программного обеспечения, среди которых:

1. Концепция и планирование
   LLM улучшает процесс мозгового штурма, сбор требований и определение целей проекта, превращая первоначальные идеи в подробные планы. Подходящие инструменты: ChatGPT, Character.ai, Bing Chat.

2. Проектирование и создание прототипов
   Применение LLM сокращает цикл проектирования, давая возможность быстро создавать прототипы и иллюстрированные презентации. Можно использовать, к примеру, Midjourney, RunwayML, Stable Diffusion.

3. Генерация и завершение кода
   LLM автоматизируют рутинные аспекты написания кода, повышая эффективность и производительность. Среди инструментов: GitHub Copilot, CodiumAI, DuetAI, Tabnine.

4. Анализ и оптимизация кода
   LLM трансформируют проверку качества кода, предлагая варианты улучшения производительности и повышения масштабируемости. Подходящие решения: p0,  CodeQL, DuetAI, CodeRabbit.

5. Тестовое покрытие и тестирование программного обеспечения
   Генеративные инструменты на базе LLM улучшают процессы тестирования, автоматизируя создание модульных, функциональных и безопасных тестов и указывая на возможные уязвимости. Примеры: Snyk, p0, TestGen-LLM.

6. Архитектура и документация программного обеспечения
   С помощью LLM упрощается проектирование систем и написание связной документации. Инструменты: Claude, ChatGPT, Cursor IDE.

7. Перевод языка программирования
   LLM модернизируют устаревшие системы, эффективно переводя код с одного языка на другой. В частности, Gemini, OpenAI Codex, CodeBERT.

Интеграция LLM в написание кода

1. Генерация кода. Создание фрагментов кода на различных языках программирования с учетом конкретных нужд.

2. Обзор и оптимизация кода. Проверка кода на наличие возможных улучшений, ошибок и несоответствий стандартам.

3. Автотестироване. Проверка кода на баги, ошибки и уязвимости, что способствует минимизации рисков и уменьшения затрат на техническое обслуживание. 

4. Генерация документации. Автоматическое составление документации, включая комментарии и файлы README, облегчая работу с кодовой базой.

5. Объяснение кода. Упрощение комплексной логики или описание функциональности отдельных блоков кода для лучшего понимания.

6. Изучение новых технологий. Предоставление пояснений, примеров и обучающих материалов по новым языкам, фреймворкам или библиотекам.

«LLM помогают нам сократить цикл разработки новых функций. Например, при создании сложных интерфейсов или внедрении новых сущностей мы используем возможности Cursor, чтобы автоматически генерировать базовый код, который уже в несколько раз быстрее адаптировать под конкретные задачи», — добавил сооснователь «Napoleon IT Отзывы» Данил Зайцев.

Ограничения LLM

Несмотря на внушительные возможности, LLM имеют ограничения, о которых разработчикам следует знать. К ним относятся недостаточное понимание контекста, риск появления и распространения неверной информации, а также вопросы этики и ответственности при применении таких систем.

Ниже перечислены некоторые распространенные ограничения современных LLM при генерации кода и практические подходы к их преодолению.

1. Понимание контекста
Иногда LLM не полностью учитывают все аспекты задачи, в результате чего создается код с логическими ошибками. Решение — обеспечивать максимально подробные промты и дополнять их примерами, корректируя результаты по мере необходимости.

2. Языковая поддержка
Некоторые LLM лучше работают с одними языками программирования и хуже с другими. Поэтому стоит подбирать модель, специализирующуюся на нужном языке, или использовать многоязычные решения, а при отсутствии соответствующей поддержки — прибегать к ручному переводу.

3. Сложность и масштаб
При работе над большими и сложными проектами LLM могут испытывать трудности из-за ограничений по памяти и объему данных. Решить проблему помогает модульный подход, разбиение задачи на небольшие части, комбинирование кода, сгенерированного ИИ, с написанным вручную, а также использование внешних библиотек.

4. Синтаксис и логика
LLM могут генерировать кодовые фрагменты с синтаксическими и логическими ошибками, особенно в случаях большой сложности. Для обеспечения качества необходимо проверять код вручную, использовать инструменты линтинга (автоматической проверки исходного кода на наличие программных и стилистических ошибок) и практиковать парное программирование.

5. Знания, специфичные для предметной области
LLM могут не владеть детальной информацией о специализированных методах или отраслевых нормах. Чтобы восполнить пробелы, модель дополнительно обучают на тематическом датасете, позволяя ей лучше понимать терминологию и сложные концепции, а также повышать точность в узком сегменте.

6. Этические проблемы
Возникают вопросы относительно корректности сгенерированного кода и потенциальной возможности его злоупотребления. Важно руководствоваться этическими нормами и принципами, отслеживать наличие предвзятости и обеспечивать прозрачность, а также справедливость выводов LLM.

Такие ограничения требуют от команд выработки грамотных подходов и дополнительной проверки ИИ-решений на этапе внедрения. 

«LLM действительно сталкиваются с ограничениями при работе с большими и комплексными задачами. Поэтому мы комбинируем их использование с традиционными подходами, разбивая задачи на более мелкие этапы и проверяя результаты вручную. Такой подход позволяет нам сохранять высокий уровень качества», — объяснил COO Napoleon IT Евгений Жорницкий.

ИИ-инструменты в жизненном цикле разработки программного обеспечения

От момента зарождения идей до развертывания и последующего обслуживания ИИ-решения способны упростить процессы, повысить производительность и содействовать появлению инновационных решений. Рассмотрим разнообразие инструментов ИИ и их вклад на разных этапах жизненного цикла разработки ПО.

Концепция и планирование

Чат-боты (ChatGPT, Bing Chat, Bard, Character.ai) применяются для мозгового штурма, сбора требований и предварительного определения масштабов проекта. Поисковые системы (Perplexity AI, kazimir.ai, You.com) выполняют первичные исследования, помогая проверять и уточнять идеи, а также изучать уже существующие решения.

Проектирование и прототипирование

Сервисы генерации изображений (Midjourney, Stable Diffusion) позволяют быстро создавать дизайн-макеты и прототипы интерфейса, даже без глубоких знаний в области графического дизайна. Решения для генерации видео (RunwayML, Synthesia) помогают разработчикам готовить демонстрационные ролики и наглядные презентации, визуализируя концепцию дизайна.

Разработка

Помощники по написанию кода (GitHub Copilot, CodiumAI, Tabnine, DuetAI) помогают автоматизировать рутинные этапы программирования, генерируя оптимизированные фрагменты кода и дополняя уже написанное. Cursor выступает в роли интегрированного ИИ-агента, способного обнаруживать возможные ошибки, предлагать правки и формировать документацию в режиме реального времени.

Проверка кода и обеспечение качества

Отдельные ИИ-инструменты могут автоматически анализировать код, гарантируя соблюдение лучших практик и выявляя проблемные места, что упрощает процесс контроля качества.

Документация

Cursor упрощает создание документации с помощью интерактивного взаимодействия с кодовой базой. Кроме того, помощники по проведению совещаний (Otter.ai, Fireflies.ai) способны автоматически транскрибировать онлайн-встречи, генерируя документы для обновлений команды и журналов решений.

Улучшенные инструменты коммуникации

Программы для интеллектуальной обработки текстов (Grammarly, Jasper) помогают поддерживать высокий уровень письменной коммуникации, отслеживая грамматику, тон и стиль. Инструменты для автоматического составления писем (Compose AI, OthersideAI) позволяют экономить время и обеспечивать единообразие в ведении деловой переписки, формируя текст на основе заданного описания.

Как «Napoleon IT Отзывы» используют Cursor?

Фронтенд-разработка:

• Автоматизировал поиск и устранение дублирующегося кода в проекте, что значительно сократило время на ручную проверку.

• Оптимизировал рендеринг компонентов с высокой сложностью логики отображения и получения данных. Итоговые решения потребовали минимальной доработки вручную, но уже на этапе генерации ИИ обеспечил значительное ускорение процесса.

• Упростил создание новой функциональности, автоматически собирая кодовую базу для новых сущностей с учетом ранее реализованных модулей. Результаты требовали небольшой доработки, что всё равно существенно ускорило разработку.

• Выявлял части кода с потенциалом для улучшения, помогая повысить производительность и читаемость проекта.

Бэкенд-разработка:

• Оказывал помощь в решении узкоспециализированных задач, например, как настроить парсинг таким образом, чтобы обойти антибот системы.

• Генерировал базовый код эндпоинтов, позволяя разработчикам сократить время на начальный этап разработки. Дальнейшие доработки вручную стали проще и быстрее благодаря качественной основе.

• Существенно ускорил разработку микросервиса для парсинга данных, автоматически создав основные файлы кода. Это позволило сократить время работы на 100–200%, что особенно важно в условиях ограниченных сроков.

«Мы активно применяем LLM в разработке как на фронтенде, так и на бэкенде. Эти инструменты позволяют нам не только ускорить рутинные процессы, но и создают возможность для внедрения более сложных решений. Например, с их помощью мы смогли автоматизировать выявление дубликатов в проекте, ускорить разработку микросервисов и даже находить новые точки для оптимизации архитектуры», — добавил сооснователь «Napoleon IT Отзывы» Данил Зайцев.

Заключение

Таким образом, грамотно используя возможности LLM, компании могут повысить эффективность работы и ускорить инновационные процессы.

Интеграция больших языковых моделей (LLM) в процессы разработки программного обеспечения становится настоящей революцией, трансформируя способы работы команд и повышая общую продуктивность. Эти инструменты помогают автоматизировать рутинные задачи, генерировать качественный код, улучшать архитектуру систем и даже создавать новую документацию.

Однако важно помнить, что LLM — это не волшебное решение, а мощный инструмент, требующий грамотного подхода. Навыки промт-инжиниринга, детальная настройка моделей и сочетание работы ИИ с экспертной проверкой человека — все это ключевые аспекты успешного использования технологий.

Для компаний, стремящихся оставаться конкурентоспособными, внедрение LLM — это не просто тренд, а стратегическая необходимость. С их помощью можно ускорить создание продуктов, сократить издержки и открыть новые горизонты для инноваций.