大型语言模型在下一代集成开发环境中的作用

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注解: 本文探讨了大型语言模型（LLM）在新一代集成开发环境（IDE）中的作用。 GitHub Copilot，IntelliCode和Alice Code Assistant等工具正在其在编程中使用的上下文中进行研究。 作者探讨了LLMs如何自动化关键开发任务，包括代码自动完成、错误检测、重构和代码段生成，以及自动化如何提高开发效率和提高最终产品质量。 特别关注使用LLM对开发人员的认知过程，他们解决创造性问题的能力以及对动机和专业技能的影响。 还讨论了LLM实施的道德方面。 概述使用大型语言模型的现有集成开发环境。 评估了用于代码自动完成、片段生成以及错误检测和纠正的LLM功能。 使用比较方法来评估LLM与传统开发工具相比的有效性。 该研究的新颖之处在于对现代Ide中LLM的使用进行了全面分析，以及确定了它们提高开发人员生产力和提高软件代码质量的潜力。 结论是，将LLM集成到IDE中不仅可以加快创建代码的过程，还可以通过智能支持和日常任务的自动化来显着提高其质量。 然而，也已经确定了限制，特别是与认知负荷，道德问题以及在自动化和编程技能发展之间保持平衡的需要有关。 作者指出，成功的LLM集成需要一个深思熟虑和负责任的方法，在自动化和保持程序员的创造性潜力之间取得平衡。

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