안녕하세요! 현대인들은 더 빠르고 정확하게 일을 처리하고 싶어합니다. 이 글에서는 소프트웨어 엔지니어들의 일상 작업을 더욱 편리하게 해 줄 몇 가지 AI 도구에 대해 이야기해 보겠습니다.
다양한 AI 도구가 있지만, 저희는 그중 몇 가지를 살펴볼 것입니다. 시작해 볼까요?
- Git Copilot
Git Copilot은 인기 있는 AI 도구로, GitHub에서 개발되었습니다. Git Copilot은 OpenAI의 Codex AI 모델을 활용하여 개발자들이 코딩 효율성을 향상시키는 데 도움을 주는 AI 기반 코드 완성 도구입니다. - DeepCode
DeepCode는 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 버그, 코드 품질 문제 및 보안 취약점을 감지하는 코드 검토 도구입니다. DeepCode를 사용하면 소프트웨어 엔지니어들은 코드베이스를 최적화하고 코드 무결성 수준을 유지할 수 있습니다. - Diffblue Cover
Diffblue Cover는 Java 코드에 대한 단위 테스트를 자동으로 생성하는 AI 기반 테스트 생성 도구입니다. 상징적 추론(symbolic reasoning)과 머신 러닝을 사용하여 Diffblue Cover는 소프트웨어 엔지니어가 포괄적인 코드 커버리지를 달성하고 테스트 효율성을 향상시킬 수 있도록 돕습니다. - TensorFlow
Google에서 개발한 TensorFlow는 소프트웨어 엔지니어들이 손쉽게 머신 러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있도록 하는 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. TensorFlow는 첨단 AI 애플리케이션 개발을 위한 포괄적인 생태계를 제공합니다. - Fathom
Fathom AI는 Zoom, Google Meet 또는 Microsoft Teams 통화를 기록, 전사 및 요약해주는 무료 앱입니다. 회의 중에 마음을 해방시켜 대단원적인 사고에 집중할 수 있습니다.
더 읽은 작성 및 번역해주셔서 감사합니다.어서오세요.다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 Jupyter 노트북은 데이터 분석, 시각화 및 프로토타입 작성을 위한 대화형 코드 노트북을 만들 수 있는 다재다능한 웹 애플리케이션입니다. Jupyter 노트북은 코드 통찰력을 탐색하고 공유하기 위한 귀중한 도구입니다.
- Grammarly
소프트웨어 엔지니어를 위해 특별히 디자인된 것은 아니지만, Grammarly는 문법, 구두점 및 스타일을 확인하기 위해 AI를 활용하는 소중한 글쓰기 도구입니다. 소프트웨어 엔지니어들은 Grammarly를 활용하여 문서, 주석 및 개발팀 내 의사 소통을 향상시킬 수 있습니다. - Datadog
모니터링 및 분석 플랫폼인 Datadog는 AI와 머신 러닝을 활용하여 애플리케이션 성능, 인프라 모니터링 및 로그 관리에 대한 통찰력을 제공하여 소프트웨어 엔지니어가 애플리케이션 성능을 최적화하고 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 돕습니다. - DeepSource
개발자들이 코드 기반에서 문제를 감지하고 코드 품질을 유지하며 자동화된 코드 검토 및 제안을 통해 전체적인 코드 건강을 개선하는 데 도움을 주는 AI 기반 코드 분석 플랫폼입니다.
These AI tools can be real game-changers in your daily work routines! They can supercharge your productivity, level up your code quality, streamline repetitive tasks, and even provide you with deep insights into your applications. All of this translates to creating top-notch software products in a more streamlined and efficient manner.
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