随着人工智能技术的飞速发展，它已经成为软件开发过程中不可或缺的一部分。人工智能不仅仅是开发工具箱中的一个新工具，它代表了一种革命，为应用带来了前所未有的效率、创新和用户参与度。智能应用之所以与众不同，是因为它们能够适应和学习，帮助提供独特的、实时的用户体验。例如，一个由AI驱动的健康应用可以追踪生物特征数据，预测潜在的健康问题，提供个性化的健康建议，甚至在医疗紧急情况下指导紧急服务。另一个例子是AI驱动的语言学习应用，它能够适应学习速度，识别薄弱环节，并定制内容以帮助提高语言能力。
智能应用不仅仅是使用数据进行推荐——它们能够做出关键决策并提供以前不可能提供的复杂服务。对于开发者来说，智能应用意味着不再只是编码——在教应用程序如何思考、适应和做出决策。人工智能正在重塑开发旅程的每一步，帮助构建更直观、以用户为中心的产品。
AI技术帮助开发者自动化和简化他们的流程，并提供新的设计思考方式。在传统的应用开发中，设计和架构阶段可能需要大量的时间、努力和专业知识。例如，采用单体架构或基于微服务的设计可能会显著增加编码、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。手动追踪问题可能需要数小时的时间——开发者本可以将这些时间用在其他地方。相反，可以使用AI在几秒钟内生成无数的设计迭代，每个迭代都优化以满足特定的用户需求和业务目标。AI工具可以快速模拟不同场景的影响和软件设计模式在架构设计阶段。它提供了性能和潜在问题的洞察，并建议改进。AI还可以生成骨架代码，允许开发者快速原型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允许专注于通过功能开发为用户提供服务，而不是寻找错误。
AI辅助的配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者。这是一种越来越常见的方法，对开发者的生产力产生了显著影响。事实上，GitHub Copilot现在支持开发者平均46%的代码，用户平均任务完成速度提高了55%。对于新的软件开发者，或者那些对学习新技能感兴趣的人，AI辅助的配对编程是编码的培训轮。有了代码片段建议的好处，开发者可以避免与初学者陷阱作斗争，比如语言语法。像ChatGPT这样的工具可以充当个人、按需的导师——回答问题，生成代码样本，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，并帮助开发者在编码能力上获得信心。
识别和纠正代码错误对于开发者来说通常是耗时且具有挑战性的。AI通过自动检测异常、建议修复方案，并从以前的bug中学习以防止它们再次发生，从而简化了调试过程。可以使用生成性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的模拟。自动化的AI测试提高了代码覆盖率和健壮性。与手动编写单元测试相比，它节省了大量时间。AI还通过扫描和突出显示潜在问题——比如导致bug的代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，从而彻底改变了代码审查。这减少了人为错误，使代码审查过程更加高效。它的好处扩展到小团队，其中开发者的可用性对截止日期至关重要，以及大团队，其中有效的协作取决于代码的可读性和一致性。AI通过分类问题进一步节省时间，以便开发者可以优先处理最关键的问题。