Вы когда-нибудь задумывались, сколько времени уходит на рутину, которая окружает написание кода? Поиск по десяткам вкладок, попытки понять чужой код, написание однотипных тестов, мучительный рефакторинг - все это съедает часы и убивает концентрацию. В мире, где Copilot и ChatGPT стали обыденностью, появилось новое поколение ИИ-инструментов. Они не просто подсказывают следующую строчку кода. Они встраиваются в самые болезненные процессы разработки и решают проблемы, на которые мы раньше просто закрывали глаза.

Я подготовил для вас список из шести таких утилит. Они не просто ускорят вашу работу, а полностью изменят ваше представление о том, на что способен ИИ-ассистент. После их освоения вы будете смотреть на коллег, вручную гуглящих ошибки, с легким недоумением.

Если вам интересен процесс и вы хотите следить за дальнейшими материалами, буду признателен за подписку на мой телеграм-канал. Там я публикую полезныe материалы по разработке, разборы сложных концепций, советы как быть продуктивным и конечно же отборные мемы.

1. Phind

Вспомните свои ощущения, когда для решения одной проблемы нужно открыть 15 вкладок чат гпт, три статьи на хабре/медиуме и два видео на ютубе от индусов, пытаясь собрать из кусочков работающий код. Вы тратите время не на решение задачи, а на фильтрацию информации.

Так вот, Phind - это поисковая система, созданная специально для разработчиков, которая использует большие языковые модели для синтеза информации. Вы задаете вопрос, а вместо списка синих ссылок получаете готовый, структурированный ответ с примерами кода и ссылками на источники.

Основные фичи:

• Синтез информации: Phind не просто находит релевантные страницы, он читает их и составляет единый, исчерпывающий ответ. Спросите: "Как правильно реализовать аутентификацию через OAuth2 в Go с использованием PostgreSQL?", и вы получите пошаговое руководство с кодом, объяснениями и ссылками на официальную документацию.

• Контекст диалога: Phind помнит ваши предыдущие вопросы. Вы можете вести с ним диалог, уточняя детали. "Отлично, а теперь добавь к этому коду обработку ошибок парсинга JWT-токена". Он поймет, о каком коде идет речь, и доработает его.

• Режимы поиска: Вы можете переключаться между быстрым режимом для простых вопросов и режимом, который использует более мощные модели для глубокого анализа сложных тем, хоть и работает медленнее.

Основной функционал Phind полностью бесплатен. Существует платная подписка Phind Pro, которая дает доступ к более мощным моделям и увеличивает лимиты использования. Но для большинства повседневных задач бесплатной версии более чем достаточно.

С чего начать: Просто сделайте Phind.com своей стартовой страницей для решения рабочих задач. Задайте ему первый же вопрос, который вы собирались гуглить.

Официальный сайт: https://www.phind.com

2. Bloop

Вы пришли на новый проект. Кодовая база - 2 миллиона строк, документации нет, тимлид помер. . Стандартный поиск по проекту тонет в тысячах совпадений. С чего начать?

Bloop - это локальный семантический поисковик по коду. Он индексирует ваш репозиторий и позволяет задавать вопросы на естественном языке, используя большие языковые модели для понимания вашего кода.

Основные фичи:

• Поиск на естественном языке: Забудьте о ключевых словах. Спрашивайте прямо: "где происходит обработка платежей?" или "какая функция отвечает за валидацию пользовательского ввода?".

• Понимание зависимостей: Вы можете спросить: "покажи, где используется эта функция" или "объясни, как эти два модуля связаны" и он вам подскажет.

• Локальность и приватность: Bloop работает полностью на вашей машине. Он скачивает модели и индексирует код локально. Ни одна строчка вашего коммерческого кода не покидает ваш компьютер.

Bloop является проектом с открытым исходным кодом и полностью бесплатен для индивидуального использования.

С чего начать: Установите Bloop, укажите ему путь к вашему самому большому и запутанному проекту. Подождите, пока он его проиндексирует, и задайте вопрос, ответ на который вы искали на прошлой неделе несколько часов.

Официальный сайт: https://bloop.ai

3. Shear AI

Все мы сталкиваемся с необходимостью быстро получить полную суть объемного документа. Это может быть отчет от начальства, многостраничное ТЗ или просто длинная статья, на которую вечно не хватает времени. Пробираться через весь текст - долго и утомительно, а в процессе легко упустить главное.

Так вот Shear AI - это инструмент, который решает эту проблему. Он не просто выкидывает лишние слова, а анализирует семантику, составляя развернутое саммари.

Основные фичи:

• Работа с большими документами: Можно загрузить что угодно - от годового отчета и научной статьи до целой книги. Алгоритм справится с огромным объемом, сохранив всю логику, смысл и все ключевые факты.

• Структурированные конспекты: На выходе получается не просто сокращенный текст, а осмысленное саммари с заголовками, списками и выводами. Это готовый материал, который можно сразу использовать в работе или учебе.

• Процесс в три шага: Все максимально просто: загружаете текст или файл, ИИ его анализирует, и после вы получаете готовый конспект.

• Без языковых барьеров: Можно закинуть текст на иностранном языке и получить саммари сразу на русском. Удобно для анализа зарубежных статей или документации.

У Shear AI есть бесплатный тестовый тариф, чтобы попробовать основные функции. Для тех, кому нужно обрабатывать большие объемы текста, есть платные планы с расширенными возможностями.

С чего начать:

Зайдите на сайт и попробуйте загрузить тот самый отчет или статью, которую вы давно откладывали. Результат говорит сам за себя.

Официальный сайт: https://shearai.com

4. CodiumAI

Написание тестов - это как чистить зубы. Все знают, что это необходимо для здоровья проекта, но процесс редко доставляет удовольствие. Он монотонный, требует вникания в детали и отнимает время от создания новой функциональности.

CodiumAI (теперь Codiumate) - это ИИ-агент, который интегрируется в вашу IDE и берет на себя самую скучную часть работы. Он анализирует ваш код и генерирует осмысленные и всесторонние наборы тестов.

Основные фичи:

• Анализ поведения кода: CodiumAI анализирует логику, ветвления и граничные случаи внутри вашего кода. Он пытается понять, что код должен делать, и генерирует тесты, которые это проверяют.

• Интерактивная генерация: CodiumAI предложит вам целый набор тестовых случаев: "тест на корректные данные", "тест на пустой массив", "тест на null-значение". Вы можете выбрать, какие из них добавить.

• Объяснение тестов: Каждый сгенерированный тест сопровождается понятным описанием на естественном языке, объясняющим, что именно он проверяет.

Для разработчиков CodiumAI бесплатен. Существуют платные тарифы для команд, которые включают дополнительные функции для совместной работы.

С чего начать: Установите плагин для вашей IDE (VS Code, JetBrains). Откройте функцию, которую вы написали недавно, и нажмите кнопку.

Официальный сайт: https://www.codium.ai

5. Sourcery

Код-ревью - это узкое горлышко в процессе разработки. Пока старший разработчик найдет время посмотреть ваш pull request, вы уже переключитесь на другую задачу.

Sourcery - это ваш личный ИИ-ревьюер, который работает в реальном времени прямо в вашей IDE. Он анализирует код, который вы пишете, и мгновенно предлагает улучшения по качеству, читаемости и производительности.

Основные фичи:

• Мгновенный рефакторинг: Sourcery находит десятки паттернов для улучшения кода: упрощение сложных условных конструкций, удаление дублирующегося кода и т.д. Каждое предложение можно применить одним кликом.

• Понимание контекста: Это не просто линтер. Он понимает намерения вашего кода и может предложить, например, разбить сложную функцию на несколько более мелких.

• Пользовательские правила: Вы можете создать для Sourcery собственные правила, и он будет следить за их соблюдением во всей кодовой базе.

У Sourcery есть бесплатный тариф для всех, который включает основные возможности рефакторинга в IDE. Он также полностью бесплатен для проектов с открытым исходным кодом. Платные тарифы предлагают более продвинутые функции, такие как ревью pull request'ов на GitHub.

С чего начать: Установите плагин и просто начните писать код. После вы увидите первое подчеркивание от Sourcery с предложением.

Официальный сайт: https://sourcery.ai

6. Wolverine

Ваш Python-скрипт для обработки данных падает посреди ночи с ошибкой. Вы просыпаетесь, добавляете проверку, перезапускаете. Через час он падает с другой ошибкой. Этот цикл отладки знаком многим.

Wolverine - это экспериментальный, но невероятно эффектный инструмент для Python. Вы просто оборачиваете ваш скрипт в Wolverine, и если он падает, Wolverine передает код и ошибку в нейронку, просит ее исправить код, применяет патч и запускает скрипт заново.

Основные фичи:

• Автономный цикл отладки: Запуск -> Ошибка -> Анализ LLM -> Генерация исправления -> Применение исправления -> Повторный запуск. Этот цикл повторяется до тех пор, пока скрипт не выполнится успешно.

• Объяснение исправлений: После успешного выполнения Wolverine предоставляет вам дифф со всеми изменениями и объяснение от ИИ, почему каждая правка была необходима.

• Идеально для скриптов и прототипов: Wolverine лучше всего подходит для скриптов автоматизации, анализа данных и прототипов.

Сам инструмент Wolverine является open-source и бесплатен. Однако для своей работы он требует API-ключ к языковой модели, использование которого является платным. Расходы будут зависеть от количества ошибок и сложности исправлений.

С чего начать: Установите Wolverine (pip install wolverine-ai). Возьмите любой ваш несложный Python-скрипт с ошибкой и запустите его.

Репозиторий на GitHub: https://github.com/biobootloader/wolverine

Заключение

Переход на эти инструменты требует небольшого первоначального усилия, но это одна из лучших инвестиций в вашу продуктивность. Большинство из них имеют щедрые бесплатные тарифы, что позволяет безболезненно интегрировать их в свой рабочий процесс.

Как обычно жду ваших комментариев. Гудлак!