生成式 AI 在軟體開發中的崛起

生成式 AI 正迅速成為軟體開發領域的重要工具，特別是在程式碼生成、測試自動化和文件維護等方面。這些技術主要依賴於大型語言模型，如 OpenAI 的 Codex 和 GitHub Copilot，透過分析大量開放原始碼和自然語言文字來生成程式碼片段、測試範例 (Test Case，以下就用測試範例來代表 Test Case) 和文件描述。

程式碼生成與提高生產力

生成式 AI 在程式碼生成具有顯著的優勢。開發者可以透過自然語言描述來指定程式碼的功能，AI 便會生成相應的程式碼片段。這種方式不僅適合於經驗豐富的開發者，也能幫助初學者更快地掌握程式碼開發技能。GitHub Copilot 等工具通過自動補全、程式碼建議和錯誤檢查，提高了開發者的生產力，使他們能夠專注於更高層次的設計和問題解決。

程式碼生成的另一個優勢在於能夠快速生成重複性的程式碼，減少手動輸入的錯誤。這種技術特別適合在生成標準化的函式、API 介面或樣板程式碼，從而加速開發過程，並減少因複製貼上而產生的錯誤。

軟體測試與品質保證

生成式 AI 也在軟體測試領域有著越來越重要的作用。傳統的測試過程需要大量的編寫測試範例和模擬資料，而生成式 AI 可以自動生成這些測試範例，並模擬不同的使用場景，從而提高測試覆蓋率和測試的效率。

AI 工具如 GitHub Copilot 不僅能生成程式碼，還能生成相應的單元測試和整合測試範例，這些測試範例可以幫助開發者在早期發現潛在的問題，從而減少錯誤修復成本。

文件生成與維護

開發文件的維護往往是開發過程中被忽視的一部分。生成式 AI 能夠自動生成與程式碼相對應的文件，這些文件包括 API 說明、函式描述和註解。這樣的文件生成不僅節省了時間，還確保了文件與程式碼的一致性和準確性。

此外，AI 還能根據程式碼變更自動更新文件，這對於快速迭代的軟體開發尤為重要。自動化的文件維護不僅提高了開發效率，還減少了因文件錯誤或不一致性而導致的溝通問題。

參考

• GitHub, How AI code generation works, https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/how-ai-code-generation-works/
• Sonar, AI code generation, https://www.sonarsource.com/learn/ai-code-generation/
• IBM, 9 ways developer productivity gets a boost from generative AI, https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai-for-developers