IC解密大型语言模型 (LLM) 的出现导致人们急于将人工智能 (AI) 强行塞入每一种有意义的产品，以及相当一部分不有意义的产品。但有一个领域已经证明人工智能是一个强大而有用的补充：低代码和无代码软件开发。

让我们看看 AI 如何以及为何能够让应用程序构建更快、更容易，尤其是使用低代码和无代码工具。

人工智能在发展中的作用

首先，让我们讨论一下 AI 在简化和加快开发过程方面发挥的两个最常见的作用：

1. 生成代码

2. 充当智能助手

AI 代码生成器和助手使用经过大量代码库训练的 LLM，这些代码库教会它们编程语言的语法、模式和语义。这些模型可以预测完成提示所需的代码，就像聊天机器人使用训练来预测句子中的下一个单词一样。

自动代码生成

AI 代码生成器根据输入创建代码。这些提示采用自然语言输入或集成开发环境 (IDE) 或命令行中的代码的形式。代码生成器将程序员从编写重复代码中解放出来，从而加快了开发速度。它们还可以减少常见错误和印刷错误。但与用于生成文本的 LLM 类似，代码生成器需要仔细审查，并且可能会犯自己的错误。开发人员在接受 AI 生成的代码时需要小心谨慎，他们不仅要测试它是否能够构建，还要测试它是否按照用户的要求执行。

gpt-engineer是一个开源 AI 代码生成器，它接受自然语言提示来构建整个代码库。它与ChatGPT或自定义 LLM(如Llama)配合使用。

智能助理助力发展

IC解密智能助手在开发人员工作时为他们提供实时帮助。它们以 AI 代码生成器的形式工作，但它们不使用自然语言提示，而是可以自动完成、提供内联文档并接受专门的命令。这些助手可以在Eclipse和Microsoft 的 VS Code等编程工具、命令行或这三种工具中工作。

这些工具具有与代码生成器相同的许多优点，包括缩短开发时间、减少错误和减少拼写错误。它们还可以作为学习工具，因为它们在开发人员工作时为他们提供编程信息。但与任何 AI 工具一样，AI 助手并非万无一失——它们需要密切而仔细的监控。

GitHub 的 Copilot是一款流行的 AI 编程助手。它使用在公共 GitHub 存储库上构建的模型，因此支持多种语言并可插入所有最流行的编程工具。微软的 Power Platform和Amazon Q Developer是两种流行的商业选择，而Refact.ai是一种开源替代方案。