時間:2024-08-21 17:30:34來源:21ic電子網(wǎng)
史詩方法#1-通過人工智能對編程加速開發(fā)
我一直喜歡的一個敏捷方法是成對編程。配對編程讓兩個開發(fā)人員一起開發(fā)一個軟件特性。一個開發(fā)人員通過編寫代碼作為驅動程序,另一個作為導航員,檢查準確性并記住更大的圖片。我很久以前就知道,為嵌入式系統(tǒng)編寫代碼并不是困難的部分。任何人都可以編寫代碼;它檢查代碼是否正確,并做它需要的,這就是訣竅。
人工智能模型可以生成代碼。Github的副駕駛和OpenAI的代碼沙箱做得很好。將一個人作為導航器與一個將編寫代碼的AI模型配對是加速開發(fā)人員吞吐量的好方法。例如,我最近正在開發(fā)一個軟件模塊,其中包括單元測試,在那里我使用了副駕駛來幫助我加速開發(fā)。當我開始輸入我正在編寫的函數(shù)或測試的名稱時,副駕駛會開始建議代碼的樣子,比如:
TEST(HeaterGroup, CreateThread)
{
UINT status;
TX_THREAD HeaterThread;
status = tx_thread_create(&HeaterThread, "HeaterThread", HeaterTask, 0,
HeaterThreadStack, HEATER_THREAD_STACK_SIZE,
HEATER_THREAD_PRIORITY, HEATER_THREAD_PRIORITY,
TX_NO_TIME_SLICE, TX_AUTO_START);
CHECK_EQUAL(status, TX_SUCCESS);
}
副駕駛很快就產生了一個測試,我必須在這個案例中進行審查和祝福。它并不總是正確的,也并不總是有一個好的建議,但總的來說,它提高了我編寫代碼的速度。人工導航器可以導致更高的質量和更快的代碼開發(fā)。
史詩般的方式#2-更快的調試
我發(fā)現(xiàn)ChatGPT在查找代碼中的錯誤或建議改進代碼方面相對不錯。從歷史上看,根據(jù)安斯彭可2020年嵌入式營銷調查,開發(fā)者平均花了20%的時間來調試代碼。然而,我遇到過許多開發(fā)人員和團隊,他們花費了超過40%的時間!減少調試時間可以節(jié)省數(shù)月和數(shù)十萬美元的開發(fā)成本。人工智能工具將幫助開發(fā)者實現(xiàn)這一目標。
我最近在一篇演示C緩沖區(qū)溢出的文章中使用了代碼。該代碼如下:
#include
#include
int main (void){
printf ("Hello, world!\n");
printf ("Let's overflow the buffer!\r\n");
uint32_t array[5] = {0, 0, 0, 0, 0,};
for(int index = 0; index < 6; index++) {
printf("Index %d: %d\r\n", index, array[index]);
}
return 0;
}
我把這個代碼,粘貼到ChatGPT中,并要求它找到這個bug。其結果如下:
“在這段代碼中有一個緩沖區(qū)溢出。該數(shù)組被定義為大小為5,但是for循環(huán)試圖訪問一個索引6,這是越界的。這可能會導致未定義的行為,例如覆蓋不應該修改的內存。
要解決這個問題,您可以改變for循環(huán)條件,以停止在5,如下:
for(int index = 0; index < 5; index++) {
printf("Index %d: %d\r\n", index, array[index]);
}
This way the loop will only access the valid indices of the array, and will not cause buffer overflow.”
這可能看起來微不足道,但其潛力是令人信服的。ChatGPT能夠找到緩沖區(qū)溢出,提出修復它的方法并解釋原因。開發(fā)人員可能花了超過10-20秒的時間來發(fā)現(xiàn)這樣的錯誤,特別是如果錯誤更復雜的話。
我們已經使用了靜態(tài)的和動態(tài)的分析工具來改進我們的代碼。使用人工智能工具來審查代碼并提出改進建議是合乎邏輯的下一步。我已經和幾十個工程師交談過了,他們已經在使用ChatGPT來幫助他們學習Rust,改進他們的C++代碼,找到更好的編寫Python的方法,等等。
史詩般的方法#3-將開發(fā)者指向正確的方向
有時,開發(fā)人員會遇到他們以前沒有完成過的活動。在這些情況下,開發(fā)人員將需要在網(wǎng)上走出去,做一些搜索,做一些研究,嘗試一些事情,最終,他們會弄明白。然而,這個過程有時可能需要比我們想要的更多的時間。有了人工智能工具,開發(fā)者可以找到正確的方向,并更快地加快速度。
例如,如果你正在開始開發(fā)一個新產品,并且必須制定一個軟件開發(fā)計劃,你可以問人工智能應該包括什么。響應可能是如下的:
項目概述:對項目的目標、目標和范圍的總結。
需求:對軟件的功能需求和非功能需求的詳細描述。
設計:對軟件的整體架構和設計的描述,包括任何相關的圖表或原理圖。
開發(fā)時間表:關于軟件開發(fā)的詳細計劃,包括任務、里程碑和截止日期。
測試和質量保證:一個關于測試和質量保證的計劃,包括任何相關的測試工具和方法。
部署和維護:部署軟件并在生產過程中維護軟件的計劃。
資源分配:對項目所需資源的描述,包括人員、設備和預算。
風險管理:識別和減輕整個項目中潛在風險的計劃。
溝通:在項目團隊之間和與利益相關者之間的溝通計劃。
附錄:與項目相關但未包括在計劃主體中的任何附加信息。
ChatGPT生成了上述列表。是否準確?我認為這是一個優(yōu)秀的第一次通過。我使用的軟件開發(fā)計劃有更多的內容,但所有這些項目都包括在內了。因此,一個創(chuàng)建他們的第一個軟件開發(fā)計劃的人將會有一個方向要走。
現(xiàn)在,我認為這是一個很好的時機來指出,你不能總是相信人工智能工具會告訴你做的事情。我最近在做一個項目,其中我必須啟用糾錯碼(ECC)。我沒有在那個微控制器上做過,我很好奇ChatGPT是否會給我正確的答案,或者給我指明正確的方向。我閱讀了數(shù)據(jù)表,把我需要做的事情放在一起,然后實現(xiàn)了它。在驗證了我的解決方案后,我問ChatGPT如何做同樣的事情。生成的輸出是正確的方向,但遺漏了一些關鍵的細節(jié)。如果我單獨依賴它,我可能還會試圖弄清楚為什么ECC不工作。
結論
像ChatGPT、CoPilot等許多其他工具將極大地改變企業(yè)和開發(fā)人員編寫軟件的方式(以及更多)。然而,我不相信我們會很快把鑰匙交給機器。我懷疑這些工具能否優(yōu)化實時性能,或創(chuàng)建正確的權衡,以確保在多任務處理環(huán)境中能夠滿足最后期限。然而,增強開發(fā)者并幫助他們變得更高效的潛力是巨大的。大多數(shù)嵌入式系統(tǒng)公司面臨的兩個最大挑戰(zhàn)是上市時間和開發(fā)預算。自動化和流程可以幫助團隊沿著這條道路前進,但人工智能可能只是最終解決這些挑戰(zhàn)的工具。
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