擴充程式設計師的AI工具箱

隨著 AI 技術的發展，大語言模型（LLM）已成為軟體開發的重要輔助工具。然而，除了 LLM 之外，還有許多非 LLM 的 AI 工具，同樣能有效提升開發效率和程式碼品質。這些工具涵蓋程式碼自動完成、靜態程式碼分析、程式碼審查等多個方面，為程式設計師提供了更全面的工具箱。本文將深入探討這些非 LLM 工具的功能和應用，並以主流 IDE 和靜態分析工具為例，說明如何將其整合至開發流程中。

超越LLM：擴充程式設計師的AI工具箱

在快速變化的軟體開發領域中，像OpenAI的GPT系列、Google的Gemini和Meta的Llama3這樣的LLM（大語言模型）因其在協助編碼任務方面的能力而受到廣泛關注。然而，儘管LLM是非常強大的工具，但它們並不是唯一的選擇。存在許多非LLM的AI工具，旨在補充編碼過程，提高生產力和效率。本章將探討這些工具，討論它們的功能、限制以及如何將它們整合到全面的編碼工具箱中。

本章涵蓋以下主題：

程式碼自動完成和生成工具
靜態程式碼分析（SCA）和程式碼審查工具
測試和除錯工具

技術需求

本章需要以下內容：

存取瀏覽器以取得這些AI程式碼工具
筆記型電腦或桌上型電腦以安裝軟體
Python的整合開發環境（IDE），如Visual Studio、Spyder、IDLE、PyCharm或Atom
JavaScript的IDE，如Visual Studio、Atom或Brackets
Java的IDE，如IntelliJ IDEA、Eclipse或NetBeans
一些程式碼範例需要Unix作業系統上的基本Shell（bash）

現在，讓我們學習如何使用非LLM工具，使程式碼生成、分析和測試變得更加容易。

程式碼自動完成和生成工具

程式碼自動完成和生成工具旨在協助開發人員更高效地編寫程式碼。這些工具利用各種技術，包括語法分析、語義理解和機器學習（ML）演算法，來預測和建議程式碼片段。這些工具的有用性不言而喻，因為它們簡化了編碼過程，減少了錯誤，並提高了整體生產力。在本文中，我們將探討幾種程式碼自動完成和生成工具，它們的功能和實際範例，以給您一個良好的理解，瞭解如何將它們整合到您的編碼工作流程中。

Eclipse的Content Assist

Eclipse是一個多功能IDE，具有一個強大的程式碼自動完成外掛工具，稱為Content Assist。該工具透過建議方法、變數等來提高開發人員的生產力。這不僅加快了編碼速度，還減少了錯誤。

Content Assist的一個突出特點是其與Eclipse IDE的無縫整合，無需額外安裝。這種內建特性意味著開發人員可以立即受益於其程式碼自動完成能力，而無需額外設定。具有這樣一個工具的便利性使得開發生活更加輕鬆。

Content Assist具有高度的可自定義性，允許使用者根據自己的特定需求定製建議。開發人員可以組態想要的建議型別，例如方法名稱、變數名稱或整個程式碼片段。您還可以根據相關性、型別或可存取性過濾建議。此外，使用者可以調整觸發設定，決定Content Assist是否應該自動或手動啟動。這種靈活性確保了該工具適應各種編碼風格和偏好。

// Java中的for迴圈範例
for (int i = 0; i < ${size}; i++) {
    ${cursor}
}

程式碼解析：

此範例展示瞭如何在Java中使用for迴圈。透過Content Assist，開發人員可以快速插入常見的程式碼結構，如for迴圈，而無需手動輸入整個陳述式。 ${size} 和 ${cursor} 是範本中的變數，分別代表迴圈的大小和遊標位置。

PyCharm的程式碼自動完成

PyCharm是由JetBrains開發的一款廣受好評的Python IDE。它的智慧程式碼自動完成功能顯著提高了編碼體驗。該功能可以進行靜態分析和利用ML提供高度相關的建議，包括方法呼叫、變數名稱和程式碼片段。

# Python中的函式定義範例
def ${functionName}(${parameters}):
    ${cursor}

程式碼解析：

此範例展示瞭如何在Python中定義一個函式。PyCharm的程式碼自動完成工具可以根據上下文建議適當的函式名稱和引數，幫助開發人員快速完成程式碼編寫。 ${functionName}、${parameters} 和 ${cursor} 是範本中的變數，分別代表函式名稱、引數和遊標位置。

Mermaid圖表示例

  flowchart TD
    A[開始] --> B{檢查資料}
    B -->|資料有效| C[處理資料]
    B -->|資料無效| D[回報錯誤]
    C --> E[完成處理]
    D --> E

圖表翻譯：

此圖表展示了一個基本的資料處理流程。流程從「開始」階段開始，接著進行資料有效性檢查。如果資料有效，系統將進入「處理資料」階段；如果資料無效，則轉向「回報錯誤」階段。最後，無論資料處理成功與否，流程都將到達「完成處理」階段。此圖清晰地說明瞭程式中的條件分支邏輯以及不同處理路徑的銜接方式，幫助讀者理解整體處理邏輯。

強化開發者工具箱：程式碼自動完成技術深度解析

程式碼自動完成（Code Completion）是現代整合開發環境（IDE）中不可或缺的核心功能之一。透過智慧分析開發者的編寫內容，自動完成技術能夠提供精準的程式碼建議，顯著提升開發效率並減少錯誤。本文將深入探討多款主流IDE的程式碼自動完成功能，包括其實作原理、特色功能以及實際應用場景。

PyCharm 程式碼自動完成技術詳解

PyCharm 是 JetBrains 公司開發的專業Python IDE，其程式碼自動完成功能被譽為業界最強大之一。該功能具備以下關鍵特性：

智慧型別匹配完成

PyCharm 的智慧完成能夠根據上下文提供相關的型別建議。例如，當開發者需要處理異常型別時，系統會自動列出適用的異常型別。開發者可透過快捷鍵 Ctrl + Shift + Space 啟動此功能，或透過選單 Code | Code Completion | Type-Matching 存取。

重構工具整合

PyCharm 的程式碼自動完成與重構工具深度整合，開發者可以輕鬆進行變數重新命名、方法提取等操作。系統會自動分析程式碼相依性，確保變更的一致性並避免引入錯誤。

自訂完成設定

開發者可根據個人偏好自訂程式碼完成的行為模式，包括調整建議清單的優先順序、設定觸發條件等，以滿足不同開發場景的需求。

def calculate_statistics(data):
    """計算資料集的基本統計資訊"""
    # 計算平均值
    mean_value = sum(data) / len(data)  # 使用sum()函式計算總和
    # 計算標準差
    std_dev = (sum((x - mean_value) ** 2 for x in data) / len(data)) ** 0.5
    return mean_value, std_dev

# 使用函式計算統計資訊
data_set = [1, 2, 3, 4, 5]
mean, std_dev = calculate_statistics(data_set)
print(f"平均值: {mean}, 標準差: {std_dev}")

程式碼解析：

此範例程式碼展示瞭如何計算資料集的平均值和標準差。函式 calculate_statistics 接收一個數字列表作為輸入，透過內建函式 sum() 計算總和，並使用生成器運算式計算標準差。程式碼中運用了Python的列表運算和數學運算，展現了PyCharm程式碼完成的智慧特性。

  flowchart TD
    A[開始計算] --> B{檢查資料集}
    B -->|資料有效| C[計算平均值]
    B -->|資料無效| D[回報錯誤]
    C --> E[計算標準差]
    E --> F[傳回統計結果]

圖表翻譯：

此流程圖展示了統計資訊計算的完整過程。首先，系統會檢查輸入的資料集是否有效。若資料有效，系統會先計算平均值，接著計算標準差；若資料無效，則回報錯誤。最終，無論處理成功與否，流程都會傳回相應的結果或錯誤訊息。

NetBeans 程式碼自動完成技術分析

NetBeans 是另一款廣泛使用的IDE，其程式碼自動完成功能同樣功能強大。以下是NetBeans程式碼完成的主要特點：

基本完成功能

NetBeans 的程式碼完成可透過 Ctrl + Space 啟動，系統會根據已輸入的內容提供建議清單。開發者可透過設定選單自訂觸發條件和完成行為。

Hippie Completion 功能

NetBeans 提供了另一種稱為 “Hippie Completion” 的完成模式，可在目前檔案中搜尋相關的程式碼片段。若未找到匹配項，系統會擴大搜尋範圍至其他開啟的檔案。

子字串匹配功能

NetBeans 的程式碼完成支援子字串匹配，即使開發者忘記變數或方法的完整名稱，也能獲得相關建議。例如，輸入 “prop” 時，系統會建議包含 “Property” 的相關方法。

public class Example {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用System.out.println()輸出訊息
        System.out.print("Hello, World!"); // 程式碼完成會建議print()方法
    }
}

程式碼解析：

此Java範例展示了NetBeans程式碼完成的實際應用。當開發者輸入 System.out.p 時，程式碼完成會立即建議 print() 方法的各種過載版本，開發者可透過 Tab 鍵快速完成程式碼輸入。

程式碼自動完成工具的比較與評估

優勢分析

PyCharm 優勢：
- 提供高度智慧的上下文感知建議
- 深度整合Python開發環境
- 強大的重構工具支援
NetBeans 優勢：
- 使用者友好的操作介面
- 支援多種程式語言
- 提供靈活的自訂選項

挑戰與侷限

資源消耗問題：
- 大型專案可能導致效能下降
- 需要較高的硬體組態支援
授權與成本考量：
- 部分進階功能需要付費授權
- 對小型開發團隊可能造成預算壓力

未來發展趨勢

隨著AI技術的不斷進步，程式碼自動完成正朝著更加智慧和個人化的方向發展。未來，我們可以預期：

更精準的上下文理解能力
更強大的跨檔案分析功能
更好的個人化自訂選項

開發者應持續關注這些新技術的發展，以充分利用程式碼自動完成工具提升開發效率。

程式碼自動完成工具的深度解析與應用

在現代軟體開發過程中，程式碼自動完成（Code Completion）工具已成為提高開發效率和程式碼品質的重要輔助手段。本文將深入探討NetBeans和VS Code兩大主流開發環境中的程式碼自動完成工具，分析其優缺點，並進一步探討靜態程式碼分析（SCA）及程式碼審查工具的應用。

NetBeans 程式碼自動完成工具詳解

NetBeans 的程式碼自動完成工具為開發者提供了便捷的編碼體驗。其主要優點包括：

直觀的使用者介面：NetBeans 的程式碼自動完成功能具有友好的使用者介面，使開發者能夠輕鬆使用。
跨平臺相容性：支援 Windows、macOS 和 Linux 等多種作業系統，滿足不同開發者的需求。
開放原始碼：作為開源軟體，NetBeans 對所有開發者免費開放，降低了使用門檻。
自訂功能強大：開發者可根據個人偏好自訂程式碼自動完成的行為，提升編碼效率。

然而，NetBeans 的程式碼自動完成工具也存在一些限制：

效能問題：在處理大型專案時，程式碼自動完成的回應速度可能較慢，影響開發流暢度。
功能侷限：相較於某些商業IDE，NetBeans 在某些先進功能上可能稍顯不足，例如根據機器學習模型的智慧型程式碼建議。

// 示範程式碼：Java 方法自動完成
public class Example {
 public static void main(String[] args) {
 // 輸入 "System." 後觸發自動完成
 System.out.println("Hello, NetBeans!");
 }
}

內容解密：

此範例展示了 NetBeans 中 Java 程式碼的自動完成功能。當開發者輸入 System. 時，NetBeans 會自動彈出相關方法建議，大幅提升編碼效率。透過自訂設定，開發者可調整自動完成的觸發條件和建議內容。

VS Code IntelliSense 深度剖析

VS Code 的 IntelliSense 是另一款強大的程式碼自動完成工具，具有以下顯著特點：

輕量高效：IntelliSense 在保持強大功能的同時，仍能保持 VS Code 的輕量性和高效性，即使在大型專案中也能流暢運作。
高度自訂化：開發者可根據需求調整 IntelliSense 的建議型別和觸發條件，打造符合個人工作流程的編碼環境。
豐富的外掛支援：透過 Visual Studio Marketplace，開發者可安裝多種外掛來擴充 IntelliSense 的功能，支援更多程式語言和框架。

IntelliSense 的主要優勢包括：

支援多種程式語言
即時程式碼建議
可自訂程式碼片段

其潛在限制包括：

對某些特定語言或框架的支援可能不如專用IDE全面
在複雜專案中可能消耗較多系統資源

// 示範程式碼：JavaScript 自動完成
function greet(name) {
 console.log(`Hello, ${name}!`);
}
// 輸入 "greet(" 時觸發 IntelliSense
greet("VS Code");

內容解密：

此範例展示了 VS Code 中 JavaScript 的 IntelliSense 功能。當輸入函式呼叫時，IntelliSense 會提供相關引數提示和自動完成功能。透過自訂程式碼片段，開發者可進一步提升編碼效率。

  flowchart TD
 A[開始編碼] --> B{觸發 IntelliSense}
 B -->|自動完成建議| C[選擇建議專案]
 B -->|無建議| D[繼續輸入]
 C --> E[完成程式碼]
 D --> E

圖表翻譯：

此圖示展示了 IntelliSense 的運作流程。當開發者開始編碼並觸發 IntelliSense 時，系統會提供自動完成建議。若有合適的建議，開發者可直接選擇並完成程式碼；若無，則繼續輸入直到完成程式碼。此流程大幅提升了編碼效率和準確性。

靜態程式碼分析（SCA）與程式碼審查工具

SCA 工具和程式碼審查工具在現代軟體開發中扮演著至關重要的角色，主要用於：

提前發現程式碼問題：在程式碼執行前識別潛在的錯誤和安全漏洞。
分析大型程式碼函式庫：協助開發團隊理解和維護龐大的程式碼基礎。
自動化例行檢查：減少人工審查的工作量，提高程式碼品質。

常見的 SCA 工具包括：

SonarQube：支援多種程式語言，提供全面的程式碼品質報告。
ESLint：專為 JavaScript 和 TypeScript 設計，用於強制執行程式碼規範和捕捉常見錯誤。

這些工具通常與主流 IDE 和 CI/CD 管道無縫整合，成為開發流程中的重要環節。

圖表翻譯：

此圖示總結了 NetBeans 和 VS Code IntelliSense 兩大程式碼自動完成工具的主要特點和優缺點。兩者各有千秋，開發者可根據自身需求選擇合適的工具以提升開發效率。未來，這些工具將持續進化，為軟體開發帶來更多便利。

SonarQube 與 ESLint：提升程式碼品質的靜態分析工具

在軟體開發過程中，維護高品質的程式碼是確保專案成功的關鍵。靜態分析工具如 SonarQube 和 ESLint 在這方面扮演著重要角色。本文將深入探討這兩種工具的功能、優勢以及如何在開發流程中有效整合它們。

SonarQube：多語言支援的靜態分析工具

SonarQube 是一款廣泛使用的靜態分析工具，支援多種程式語言，包括 Java、C# 和 JavaScript。它提供了一個持續檢查程式碼品質的平臺，使團隊能夠偵測錯誤、漏洞和程式碼異味，從而維持高水準的軟體品質，確保程式碼在投入生產前是可靠和安全的。

SonarQube 的主要功能

錯誤和漏洞偵測：SonarQube 能夠偵測程式碼儲存函式庫中的錯誤和漏洞，幫助開發人員在開發過程的早期階段解決問題，減少日後修復的成本。
程式碼指標：SonarQube 提供多項程式碼指標，如程式碼覆寫率、複雜度和重複率。這些指標幫助團隊瞭解測試的健全性和程式碼的可維護性。
CI/CD 整合：SonarQube 能夠與 CI/CD 管道無縫整合，使程式碼品品檢查成為開發工作流程的一部分。每當程式碼提交時，SonarQube 都會自動進行分析，提供即時反饋。

如何使用 SonarQube

使用 SonarQube 分析專案的步驟如下：

下載並安裝 SonarQube：首先，需要下載並安裝 SonarQube 伺服器。
組態 SonarScanner：在 Java 專案的根目錄中建立 sonar-project.properties 檔案，並指定專案金鑰、名稱和原始碼目錄。
```
sonar.projectKey=my-java-project
sonar.projectName=My Java Project
sonar.sources=src/main/java
```
執行分析：執行以下命令進行程式碼分析：
```
sonar-scanner -Dsonar.projectKey=my_project -Dsonar.sources=.
```
分析結果將顯示在 SonarQube 的儀錶板上，開發人員可以根據結果進行相應的調整。

SonarQube 的優缺點

優點：

支援多種程式語言，適用於不同型別的專案。
提供詳細的程式碼品質報告，幫助團隊優先處理問題。
強大的社群支援和多樣化的外掛程式增強了其功能。
提供免費版本和付費版本，滿足不同需求。

缺點：

可能會產生誤報，需要開發人員仔細檢視。
對大型程式碼函式庫進行分析時可能需要較多的資源。

ESLint：JavaScript 和 JSX 的靜態分析工具

ESLint 是一款專為 JavaScript 和 JSX 設計的靜態分析工具，在現代網頁開發中扮演著重要的角色。ESLint 有助於維護程式碼品質和一致性，廣受 JavaScript 開發人員的喜愛。

ESLint 的主要功能

自訂規則：ESLint 允許使用者定義自己的規則和組態，並在團隊中分享，促進一致的編碼實踐。
CI/CD 整合：ESLint 可以輕鬆整合到 CI/CD 管道中，確保在佈署前自動進行程式碼品品檢查。
自動修復功能：ESLint 提供強大的自動修復功能，可以自動修正許多偵測到的問題，節省開發時間。

如何使用 ESLint

使用 ESLint 的步驟如下：

安裝 ESLint：在專案中安裝 ESLint。

組態 ESLint：建立 .eslintrc.js 檔案，定義環境、擴充套件組態和指定規則。

module.exports = {
  "env": {
    "browser": true,
    "es6": true
  },
  "extends": "eslint:recommended",
  "rules": {
    "semi": ["error", "always"],
    "quotes": ["error", "single"]
  }
};

這份組態指定了執行環境、擴充套件了 ESLint 的推薦規則，並定義了一些自訂規則。

Mermaid 圖表：SonarQube 和 ESLint 在開發流程中的角色

  flowchart TD
    A[開始開發] --> B[撰寫程式碼]
    B --> C[執行 ESLint 檢查]
    C -->|程式碼符合規範| D[執行 SonarQube 分析]
    C -->|程式碼不符合規範| E[修正程式碼]
    E --> C
    D --> F[程式碼合併至主分支]
    F --> G[自動化測試]
    G --> H[佈署至生產環境]

圖表翻譯：

此圖示展示了 SonarQube 和 ESLint 在開發流程中的角色。首先，開發人員撰寫程式碼，接著執行 ESLint 檢查以確保程式碼符合規範。如果程式碼不符合規範，則需要修正後重新檢查。透過 ESLint 檢查後，執行 SonarQube 分析以偵測潛在的錯誤和漏洞。最後，透過所有檢查的程式碼將被合併至主分支，並進行自動化測試，最終佈署至生產環境。

內容解密：

此範例展示了一個簡單的 JavaScript 函式 add，用於計算兩個數字的和。ESLint 可以根據組態的規則檢查此函式，例如強制使用單引號和分號，從而保持程式碼的一致性和可讀性。

# SonarQube 組態檔案範例
sonar.projectKey=my-java-project
sonar.projectName=My Java Project
sonar.sources=src/main/java

內容解密：

此範例展示了 SonarQube 的組態檔案，用於指定 Java 專案的相關資訊，包括專案金鑰、名稱和原始碼目錄。正確的組態有助於 SonarQube 進行準確的程式碼分析。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。