Python 開発者が愛する 7 つの AI プログラミング プラグイン。 AI、人工知能、大規模モデルは、AIツールを使用してIDEで自動的に完了、説明、再構築、共同デバッグを行うなど、Python開発を包括的にインテリジェント化しています。 ChatGPT と Claude のエコシステムに焦点を当てたこれら 7 つの AI プラグインは、コードからテスト、ドキュメントまでのクローズド ループをカバーし、効率と安定性を同時に向上させます。
1. 7 つの AI プログラミング プラグインとコア セールス ポイント1
. GitHub Copilot Chat
AI ツールは、エディターでインテリジェントな補完と会話型デバッグを実行し、日常の Python 開発と自動レビューに適した単一のテストと送信情報を生成し、機械的な重複を減らします。
2. ChatGPT VS Code Extension
AI は、ワークスペースに直接接続した後、ファイルを読み取り、スクリプトやドキュメントを生成し、大規模モデルの推論と組み合わせてデータ処理、クローラー、依存関係のトラブルシューティングを支援し、ChatGPT テンプレート プロンプトと連携してより安定させることができます。
3. JetBrains AI Assistant (PyCharm)
AI の深い統合デバッグと解釈、自動書き換えとリファクタリングの提案はフレンドリーで、PyCharm ワークフローを使用する Python チームに適しており、ChatGPT と Claude を使用すると明確な分業が可能です。
4. ソースグラフ Cody
AI セマンティック検索クロスファイル位置決め問題、バッチパッチ、テストドラフトは、マルチモジュールおよび単一ウェアハウスの大容量 Python コードベースに適しており、Claude と組み合わせて長いコンテキスト ガバナンスを実現します。
5. Tabnine
AI ツールはプライバシーとコンプライアンスを重視し、ローカルまたは自己ホストにすることができ、エンタープライズ Python プロジェクトは制御可能で監査可能です。 機密性の低いタスクを ChatGPT と共有して、データ漏洩のリスクを軽減します。
6.
チャット、補完、オーケストレーション可能なエージェントを統合するオープンソースの AI プログラミング プラグインを継続し、ChatGPT や Claude などの大規模モデルを選択して、カスタマイズされた ETL とデータ クリーニングの自動化を容易にすることができます。
7. Amazon Q Developer
AIは、クラウド上で質問に答え、AWS上のサーバーレスとPythonのバックエンド連携に適したIDEでコードとセキュリティの提案を生成し、ChatGPTを使用してインターフェイスドキュメントとサンプルを生成します。
2. 実用的な実装: AI を自動化された閉ループにつなぎます
1. プロンプト ワード エンジニアリング
AI と大規模モデルは、タスク、入力と出力、環境、境界、受け入れなどの構造化された説明である必要があります。 ChatGPTを使用してテンプレートを生成することで、Claudeは負の制約と一貫性条件を補完します。
2. 品質ガードレール
AIが生成したコードは、最初に ruff と mypy を通過し、次に pytest とベンチマーク テストを実行します。 主要な変更に対する一時的な分岐とPRレビューを行い、監査トレーサビリティのためにAIツールの指示と差分を保持します。
3. チームコラボレーションと分業
Cody は倉庫間の検索と修正を担当し、Copilot はきめ細かな完了を担当し、ChatGPT と Claude は足場と文書化を担当し、Tabnine は準拠しており、Amazon Q はクラウド リソースを接続します。
(1) 頻度の高いシナリオのリスト
:a. データスクリプトの自動化
b. API の共同デバッグと回帰
c. パフォーマンスの分析と再構築
、および (2) 効率のヒント
a. READMEとアーキテクチャの説明をAIにフィード
するb. ChatGPTとClaudeの「質問、期待、制限、受容」の4つの要素を準備
するc. AIツールを使用して、単一のテストとベンチマークを同時に
生成する3. 選定とコスト評価
1. 個人的な優先順位
:まず、GitHub Copilot Chat と ChatGPT 拡張機能をインストールし、どちらも完成と説明をカバーします。 大規模な倉庫の問題が発生した場合は、Cody または Claude に移動し、徐々に自動閉ループにアップグレードします。
2. エンタープライズ優先コンプライアンス
の際には、主にTabnineとエンタープライズレベルの戦略が重視され、ChatGPTとClaudeは低リスクのシナリオで使用されます。 モデルと権限を統合して、AI が生成した変更の軌跡を記録します。
よくある質問(Q&A)
Q: Pythonの初心者にとって優先されるAIツールは何ですか?
A: GitHub Copilot Chat と ChatGPT が推奨され、前者は完了とデバッグを担当し、後者は足場と文書化を担当し、必要に応じて大規模な倉庫の問題を処理するために Claude と Cody が紹介されます。
Q: AI ツールを使用して回帰リスクを軽減するにはどうすればよいでしょうか?
A: AI に pytest のユースケースとベンチマークを同時に生成させ、ruff と mypy のアクセス制御を有効にします。 主要なディレクトリは必須の PR レビューの対象となり、ChatGPT と Claude によって生成された変更にはロールバック スキームが必要です。
Q: TabnineはChatGPTとどのように連携しますか?
A: Tabnineはコンプライアンスとオフラインのシナリオを処理し、ChatGPTは創造的で解釈的なタスクを処理します。 Tabnineは機密倉庫に使われ、非機密足場はChatGPTとClaudeに引き継がれる。
Q: Cody と Copilot は Python プロジェクトでどのように機能しますか?
A: Cody はウェアハウス間のセマンティック検索とバッチ変更に長けており、Copilot は IDE での完了とデバッグに便利です。 Claude や Cody などの大規模なモデルは、長いコンテキスト分析ではより安定しています。
