Способность ИИ генерировать код – одна из самых востребованных функций. Модели обучаются на огромных массивах кода и могут помочь в решении различных задач программирования.

5.1.1 Российские ИИ для генерации кода:

На момент весны 2025 года российские модели, такие как YandexGPT и Sber GigaChat, показывают хорошие результаты в генерации текстового контента и могут быть полезны для следующих задач кодирования:

– Создания простых скриптов (особенно если требуется работа с русскоязычными данными или комментариями).

– Генерации фрагментов кода (сниппетов) для стандартных задач на популярных языках (Python, JavaScript).

– Помощи в понимании или рефакторинге кода с комментариями на русском языке.

Пример промпта для YandexGPT/GigaChat: «Напиши функцию на Python для перевода текста с русского на английский, используя библиотеку ’translate’. Добавь комментарии на русском языке, объясняющие основные шаги.»

Стоит пробовать отечественные модели в первую очередь для несложных задач или задач, тесно связанных с русским языком. Однако для генерации сложного кода, работы с менее распространенными языками или узкоспециализированными фреймворками их возможностей (на весну 2025) может пока не хватать по сравнению с лидерами.

5.1.2 Глобальные ИИ и специализированные инструменты:

Для более сложных задач кодирования часто эффективнее использовать ведущие мировые модели и инструменты:

– GitHub Copilot: Глубоко интегрированный в IDE (VS Code, JetBrains и др.) помощник. Обучен на огромном объеме кода GitHub. Предоставляет контекстно-зависимые подсказки и генерацию кода (от строк до целых функций) в реальном времени. Требует подписки.

– OpenAI GPT-4 / GPT-4 Turbo / GPT-5: Мощные универсальные модели, хорошо справляющиеся с генерацией сложной логики, алгоритмов, кода на разных языках, тестов, документации. Доступны через API и ChatGPT.

– Anthropic Claude 3 (Opus/Sonnet): Сильные модели, часто показывающие хорошие результаты в генерации кода, объяснении его работы и рефакторинге. Особенно Opus известен большим контекстным окном. Доступны через API.

– Другие (Qwen, Llama, Deepseek Coder и т.д.): Конкурирующие модели со своими сильными сторонами, часто с фокусом на определенных языках или задачах. Многие доступны как Open Source.

5.1.3 Основные сценарии использования ИИ для генерации кода:

Создание шаблонного кода (Boilerplate):

– Пример промпта: «Напиши шаблонный код на Python для простого веб-сервера Flask с одной конечной точкой (»/api/data’), возвращающей JSON {’status’: ’ok’}.»

– Реализация алгоритмов и функций:

– Пример промпта: «Реализуй функцию на Java для сортировки списка строк по длине, от самой короткой до самой длинной, используя Stream API.»

– Перевод кода между языками:

– Пример промпта: «Переведи эту функцию PHP, использующую curl для GET-запроса, на Python с использованием библиотеки requests, сохранив логику обработки ответа.»

– Генерация фрагментов кода (Snippets):

– Пример промпта: «Дай пример кода на C# для асинхронного чтения содержимого веб-страницы по URL с обработкой таймаута.»

– Помощь в отладке:

– Пример промпта: «Этот JavaScript код [вставить код] должен выводить числа от 1 до 5, но он зацикливается. Помоги найти и исправить ошибку. Объясни причину ошибки.»

– Рефакторинг и оптимизация:

– Пример промпта: «Проанализируй эту функцию Python [вставить длинную функцию с циклами] и предложи варианты рефакторинга для улучшения читаемости и, возможно, производительности (например, использование list comprehensions или map/filter).»