7 KI-Programmier-Plugins, die Python-Entwickler lieben. KI, künstliche Intelligenz und große Modelle intelligentisieren die Python-Entwicklung umfassend: Mit KI-Tools wird in der IDE automatisch abgeschlossen, erklärt, rekonstruiert und co-debuggt. Diese 7 KI-Plugins konzentrieren sich auf das Ökosystem von ChatGPT und Claude und decken einen geschlossenen Kreislauf vom Code über das Testen bis hin zur Dokumentation ab und verbessern so gleichzeitig die Effizienz und Stabilität.
1. 7 KI-Programmier-Plugins und Kernverkaufsargumente
1. Das GitHub Copilot Chat
KI-Tool führt intelligente Vervollständigung und Konversations-Debugging im Editor durch, generiert einzelne Test- und Einreichungsinformationen, die für die tägliche Python-Entwicklung und automatisierte Überprüfung geeignet sind, und reduziert mechanische Duplikate.
2. ChatGPT VS Code Extension
AI kann Dateien lesen, Skripte und Dokumente generieren, nachdem sie direkt mit dem Arbeitsbereich verbunden wurde, kombiniert mit großen Modellargumenten, um die Datenverarbeitung, die Fehlerbehebung von Crawlern und Abhängigkeiten zu unterstützen, und mit ChatGPT-Vorlagenaufforderungen zusammenarbeiten, um sie stabiler zu machen.
3. JetBrains AI Assistant (PyCharm)
KI-Tiefenintegration, Debugging und Interpretation, automatisches Umschreiben und Refactoring, Vorschläge sind freundlich, geeignet für Python-Teams mit PyCharm-Workflows und klare Arbeitsteilung mit ChatGPT und Claude.
4. Sourcegraph Cody
AI semantisches Retrieval-Cross-File-Positionierungsproblem, Batch-Patches und Test-Entwürfe, geeignet für großvolumige Python-Codebasen mit mehreren Modulen und einzelnen Lagern, kombiniert mit Claude für Long Context Governance.
5. Tabnine
KI-Tools legen Wert auf Datenschutz und Compliance, können lokal oder selbst gehostet werden, und Unternehmens-Python-Projekte sind kontrollierbar und überprüfbar; Teilen Sie nicht sensible Aufgaben mit ChatGPT, um das Risiko von Datenlecks zu verringern.
6. Fahren Sie fort
Open-Source-KI-Programmier-Plug-in, das Chat-, Vervollständigungs- und orchestrierbare Agenten integriert, und Sie können große Modelle wie ChatGPT oder Claude auswählen, um eine benutzerdefinierte ETL- und Datenbereinigungsautomatisierung zu ermöglichen.
7. Amazon Q Developer AI
beantwortet Fragen zur Cloud und generiert Code- und Sicherheitsvorschläge in der IDE, die für die Serverless- und Python-Backend-Verknüpfung auf AWS geeignet ist, und verwendet ChatGPT, um Schnittstellendokumente und Beispiele zu generieren.
2. Praktische Umsetzung: KI in einen automatisierten geschlossenen Kreislauf einbinden
1. Schnelle Wortentwicklung
KI und große Modelle müssen strukturierte Beschreibungen sein: Aufgaben, Ein- und Ausgänge, Umgebungen, Grenzen und Akzeptanz. Mit ChatGPT zur Generierung von Vorlagen ergänzt Claude negative Einschränkungen und Konsistenzbedingungen.
2. Qualitätsleitplanke
Der KI-generierte Code durchläuft zuerst ruff und mypy und führt dann pytest und benchmark test aus; Temporäre Verzweigung und PR-Überprüfung auf wichtige Änderungen, unter Beibehaltung der Anweisungen und Diffs von KI-Tools für die Rückverfolgbarkeit von Audits.
3. Zusammenarbeit im Team und Arbeitsteilung
Cody ist für den lagerübergreifenden Abruf und die Korrektur verantwortlich, Copilot ist für die feingranulare Fertigstellung verantwortlich, ChatGPT und Claude sind für das Gerüst und die Dokumentation verantwortlich, Tabnine ist konform und Amazon Q verbindet Cloud-Ressourcen.
(1) Liste von Hochfrequenzszenarien
:a. Automatisierung von Datenskripten
b. API-gemeinsames Debugging und Regression
c. Leistungsanalyse und -rekonstruktion
und (2) Tipps zur Effizienz
a. Füttern Sie die README und die Architekturbeschreibung mit der KI
b. Bereiten Sie die vier Elemente "Fragen, Erwartungen, Einschränkungen und Akzeptanz" für ChatGPT und Claude
vor c. Verwenden Sie KI-Tools, um einzelne Tests und Benchmarks gleichzeitig
zu generieren 3. Auswahl und Kostenermittlung
1. Persönliche Priorität
: Installieren Sie zuerst die Erweiterungen GitHub Copilot Chat und ChatGPT, die beide die Vervollständigung und Erklärung abdecken; Wenn Sie auf große Lagerprobleme stoßen, wenden Sie sich an Cody oder Claude und führen Sie schrittweise ein Upgrade auf einen automatisierten geschlossenen Kreislauf durch.
2. Unternehmenspriorität
Tabnine und Strategien auf Unternehmensebene werden hauptsächlich bei der Einhaltung von Vorschriften betont, und ChatGPT und Claude werden in Szenarien mit geringem Risiko eingesetzt. Vereinheitlichen Sie Modelle und Berechtigungen, um KI-generierte Änderungspfade aufzuzeichnen.
Häufig gestellte Fragen (Q&A)
F: Welche KI-Tools werden für Python-Neulinge priorisiert?
A: GitHub Copilot Chat und ChatGPT werden bevorzugt, ersteres ist für die Fertigstellung und das Debugging verantwortlich, letzteres ist für das Gerüst und die Dokumentation verantwortlich, und Claude und Cody werden eingeführt, um das große Lagerproblem bei Bedarf zu lösen.
F: Wie können KI-Tools eingesetzt werden, um das Regressionsrisiko zu reduzieren?
A: Lassen Sie die KI pytest-Anwendungsfälle und Benchmarks gleichzeitig generieren und aktivieren Sie die Zugriffskontrolle von ruff und mypy. Schlüsselverzeichnisse unterliegen einer obligatorischen PR-Überprüfung, und Änderungen, die von ChatGPT und Claude vorgenommen werden, müssen ein Rollback-Schema haben.
F: Wie funktioniert Tabnine mit ChatGPT?
A: Tabnine kümmert sich um Compliance- und Offline-Szenarien, während ChatGPT kreative und interpretative Aufgaben übernimmt. Tabnine wird für sensible Lager verwendet, und nicht-sensible Gerüste werden an ChatGPT und Claude übergeben.
F: Wie arbeiten Cody und Copilot in einem Python-Projekt?
A: Cody ist gut im lagerübergreifenden semantischen Abrufen und Batch-Ändern, und Copilot ist bequemer für die Fertigstellung und das Debuggen in der IDE. Große Modelle wie Claude und Cody sind stabiler für lange Kontextanalysen.
