🎯 Definicja
Generowanie Kodu za pomocą AI (np. GitHub Copilot, ChatGPT) to proces automatycznego tworzenia fragmentów kodu, funkcji, a nawet całych modułów na podstawie instrukcji w języku naturalnym lub kontekstu istniejącego projektu.
🔑 Kluczowe punkty
- Boilerplate: AI świetnie usuwa nuda pracę (pisanie setterów, getterów, testów jednostkowych).
- Tłumaczenie: Zamiana kodu Python na Java lub SQL na dbt.
- Pair Programmer: AI działa jak partner, który podpowiada składnię i rozwiązania, ale Ty (człowiek) musisz to zweryfikować (Code Review).
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Modele LLM (takie jak Codex, StarCoder) zostały wytrenowane na miliardach linii kodu Open Source (GitHub). Dzięki temu znają wzorce projektowe, biblioteki i typowe błędy. Ryzyka:
- Halucynacje: Kod może wyglądać poprawnie, ale używać nieistniejącej biblioteki.
- Bezpieczeństwo: AI może zasugerować niebezpieczny kod (np. SQL Injection), jeśli nie zostanie poproszone o wersję bezpieczną.
💡 Przykład zastosowania
Deweloper pisze komentarz:
// Funkcja pobierająca pogodę z API OpenWeatherMap dla podanego miasta
Naciska Tab.
Copilot generuje całą funkcję w Pythonie: importy requests, obsługę błędów try-except i parsowanie JSONa.
Deweloper sprawdza klucz API, poprawia URL i zatwierdza kod w 30 sekund zamiast pisać go 10 minut.
📌 Źródła
- “Evaluating Large Language Models Trained on Code” (OpenAI Codex Paper).
👽 Brudnopis
- Generowanie testów (Unit Tests) to jeden z najlepszych (i najbezpieczniejszych) use-case’ów dla AI w kodowaniu. Zazwyczaj nikt nie lubi ich pisać, a AI robi to świetnie.