7 plugins de programmation d’IA que les développeurs Python adorent. L’IA, l’intelligence artificielle et les grands modèles sont en train d’intelligentiser complètement le développement de Python : en utilisant des outils d’IA pour compléter, expliquer, reconstruire et co-déboguer automatiquement dans l’IDE. En se concentrant sur l’écosystème de ChatGPT et de Claude, ces 7 plugins d’IA couvrent une boucle fermée du code aux tests et à la documentation, améliorant ainsi l’efficacité et la stabilité.
1. 7 plugins de programmation AI et principaux arguments de vente
1. L’outil GitHub Copilot Chat
AI effectue une complétion intelligente et un débogage conversationnel dans l’éditeur, génère des informations de test et de soumission uniques, ce qui convient au développement quotidien de Python et à la révision automatisée, et réduit la duplication mécanique.
2. ChatGPT VS Code Extension
L’IA peut lire des fichiers, générer des scripts et des documents après avoir été directement connecté à l’espace de travail, combiné à un raisonnement de modèle large pour faciliter le traitement des données, le dépannage des robots d’exploration et des dépendances, et coopérer avec les invites modélisées par ChatGPT pour le rendre plus stable.
3. Assistant IA JetBrains (PyCharm) L’intégration profonde, le
débogage et l’interprétation de l’IA, la réécriture automatique et les suggestions de refactorisation sont conviviaux, adaptés aux équipes Python avec des flux de travail PyCharm et une division claire du travail avec ChatGPT et Claude.
4. Sourcegraph Cody
AI récupération sémantique problème de positionnement inter-fichiers, correctifs par lots et brouillons de test, adaptés aux bases de code Python à grand volume multi-modules et à entrepôt unique, combinés à Claude pour une gouvernance de contexte à long terme.
5. Les
outils d’IA de Tabnine mettent l’accent sur la confidentialité et la conformité, peuvent être hébergés localement ou auto-hébergés, et les projets Python d’entreprise sont contrôlables et auditables ; Partagez des tâches non sensibles avec ChatGPT pour réduire le risque de fuite de données.
6. Continuez le
plug-in de programmation d’IA open source, intégrant le chat, la complétion et les agents orchestrables, et vous pouvez choisir de grands modèles tels que ChatGPT ou Claude pour faciliter l’automatisation personnalisée de l’ETL et du nettoyage des données.
7. L’IA du développeur Amazon Q
répond aux questions sur le cloud et génère du code et des suggestions de sécurité dans l’IDE, qui convient à la liaison backend sans serveur et Python sur AWS, et utilise ChatGPT pour générer des documents et des exemples d’interface.
2. Mise en œuvre pratique : enchaîner l’IA dans une boucle fermée automatisée
1. L’IA
et les grands modèles doivent être des descriptions structurées : tâches, entrées et sorties, environnements, limites et acceptations. En utilisant ChatGPT pour générer des modèles, Claude complète les contraintes négatives et les conditions de cohérence.
2. Garde-fou de qualité
Le code généré par l’IA passe d’abord ruff et mypy, puis exécute pytest et benchmark test ; Branchement temporaire et révision des relations publiques pour les changements clés, en conservant les instructions et les différences des outils d’IA pour la traçabilité des audits.
3. Collaboration d’équipe et division du travail
Cody est responsable de la récupération et de la correction entre entrepôts, Copilot est responsable de l’achèvement fin, ChatGPT et Claude sont responsables de l’échafaudage et de la documentation, Tabnine est conforme et Amazon Q connecte les ressources cloud.
(1) Liste de scénarios à haute fréquence
:a. Automatisation des scripts de données
b. Débogage et régression des joints d’API
c. Analyse et reconstruction des performances
, et (2) Conseils d’efficacité
a. Fournir le README et la description de l’architecture à l’IA
b. Préparer les quatre éléments des « Questions, Attentes, Limites et Acceptation » pour ChatGPT et Claude
c. Utiliser des outils d’IA pour générer des tests et des benchmarks uniques en même temps
3. Sélection et évaluation des coûts
1. Priorité personnelle
Installez d’abord les extensions GitHub Copilot Chat et ChatGPT, toutes deux couvrant l’achèvement et l’explication ; Lorsque vous rencontrez des problèmes d’entrepôt importants, passez à Cody ou Claude, puis passez progressivement à une boucle fermée automatisée.
2. Priorité d’entreprise
Tabnine et les stratégies au niveau de l’entreprise sont principalement mises en avant lors de la conformité, et ChatGPT et Claude sont utilisés dans des scénarios à faible risque. Unifiez les modèles et les autorisations pour enregistrer les trajectoires de changement générées par l’IA.
Q
: Quels outils d’IA sont prioritaires pour les nouveaux arrivants en Python ?
R : GitHub Copilot Chat et ChatGPT sont préférés, le premier est responsable de l’achèvement et du débogage, le second est responsable de l’échafaudage et de la documentation, et Claude et Cody sont présentés pour gérer le problème du grand entrepôt si nécessaire.
Q : Comment les outils d’IA peuvent-ils être utilisés pour réduire le risque de régression ?
R : Laissez l’IA générer des cas d’utilisation et des benchmarks pytest en même temps, et activez le contrôle d’accès ruff et mypy. Les répertoires clés sont soumis à un examen PR obligatoire, et les modifications produites par ChatGPT et Claude doivent avoir un schéma de retour en arrière.
Q : Comment Tabnine fonctionne-t-il avec ChatGPT ?
R : Tabnine gère la conformité et les scénarios hors ligne, tandis que ChatGPT gère les tâches créatives et d’interprétation. Tabnine est utilisé pour les entrepôts sensibles, et les échafaudages non sensibles sont remis à ChatGPT et Claude.
Q : Comment Cody et Copilot fonctionnent-ils dans un projet Python ?
R : Cody est doué pour l’extraction sémantique inter-entrepôts et la modification de lots, et Copilot est plus pratique pour l’achèvement et le débogage dans l’IDE. Les grands modèles tels que Claude et Cody sont plus stables pour l’analyse de contexte long.
