用于 Web 开发的 AI：您需要了解的工具和趋势
Posted: Mon Jan 06, 2025 5:17 am
随着人工智能趋势的不断发展，这项技术在 Web 开发领域取得了长足进步也就不足为奇了。无论是 Web 开发新手还是资深人士，都可以使用ChatGPT 等工具来简化编码过程。我们将深入探讨将 AI 融入日常工作任务以实现更高生产力和效率的多种方式。此外，我们的开发人员 Austin Amento 还会分享一些您可以利用的酷炫工具！
代码生成与协助
例如，GitHub Copilot 等平台提供人工智能驱动的代码建议，让开发人员能够在更短的时间内编写出更简洁、更高效的代码。这些人工智能助手可以理解开发人员正在处理的内容并提供实时建议，从而加快开发过程并降低出错的可能性。
ChatGPT 还可以协助生成代码并修复您可能遇到的任何错误。查看有关如何执行此操作的快速教程：
玩
如果您对数据库还不熟悉，ChatGPT 等工具还可以通过 越南电报数据库 翻译特定代码段的含义来为您提供帮助。这只是简化任务并减少向团队高级成员寻求帮助的麻烦的另一种方法。我们的一位开发人员 Austin Amento 在下面的视频中介绍了他是如何做到这一点的。
玩
我们发现另一个有用的工具是Cursor，它甚至允许您使用自然语言提示生成和编辑代码。此外，它可以免费下载，因此很容易添加到您的技术堆栈中。Cursor 与 ChatGPT 的一个不同之处在于，它在与 LLM 通信时将代码库置于上下文中，从而简化了建立命名约定和故障排除所涉及的过程。
Void是 Cursor 的另一种替代方案，它具有更大的开源灵活性。此工具提供第三方集成和大量可供您试用的直观功能 - 基本上就是您梦寐以求的编码助手。
自动化测试
测试是 Web 开发中最耗时的环节之一。确保网站和应用程序没有错误并可在不同的设备和浏览器上运行至关重要。ChatGPT 等 AI 工具现在能够自动生成和运行测试，比手动测试方法更快地识别错误或不一致之处。Testim和Applitools等工具是您可以使用的其他一些选项，它们可以减少测试代码的耗时任务。
一些人工智能驱动的分析可以通过评估过去测试和用户交互的数据集来预测潜在的故障点。这种预测能力使开发人员能够主动解决问题。此外，机器学习算法的集成可以通过从以前的测试结果中学习并不断提高未来测试的准确性来增强测试过程。这不仅简化了 QA 流程，而且还使团队能够专注于更复杂的开发方面，例如用户体验设计和功能创新，最终带来更精致的最终产品。
创建代码文档
当您为客户开发的网站编写代码时，您始终应该提供一些文档，清楚地解释某些组件的作用、如何使用某些功能等。我们发现 ChatGPT 有助于加快这一过程，并且能够用更简单的术语解释您的代码，非常适合那些不太熟悉该语言的人。
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修复错误和安全问题
一些 AI 工具甚至可以帮助您识别代码中的安全漏洞，以便您在问题变得更严重之前修复它们。Snyk不仅可以做到这一点，还可以为您提供解决错误的可行建议：
总的来说，Snyk 是维护开源环境内合规性的绝佳选择，并提供清晰的报告来识别需要解决的安全风险。
实时编码建议
GitHub CoPilot等人工智能工具可以在您处理 Web 应用程序时为您提供帮助。它会在整个过程中提供与您的项目背景相符的建议。这种类型的工具可以减少研究时间，并节省更多编码时间。只需开始输入，建议就会自动为您呈现。
GitHub CoPilot 精通多种不同的编码语言，因此它可以在大多数环境中为您提供帮助。
简化网页设计
其他一些类型的 Web 开发工具可以帮助您设计和撰写网站内容。Divi AI就是一个很好的例子，它可以让您产生想法，而不是从头开始。此设计工具可以帮助创建图像并编写与您希望在网站上使用的基调相匹配的文案。Divi 还可以帮助您编写类似于我们之前提到的开发 AI 工具的代码。
一旦你为网站生成了基本需求，我们总是建议你去查看 AI 所创建的内容并从那里进行自定义。许多其他工具都让你能够访问大量由 AI 为你的网站生成的图像，只要确保尽可能地添加个人风格 — 这样你就能脱颖而出，并为 AI 从网络上已有的内容中收集的通用内容添加独特的风格。
人工智能和自动化在 Web 开发中的优势
将人工智能和自动化集成到 Web 开发流程中可以带来几个主要好处：
提高效率
通过自动执行重复任务，开发人员可以专注于 Web 开发的更复杂方面，从而加快项目进度并降低成本。
提高准确性
AI 工具有助于最大限度地减少人为错误，从而产生更干净、更可靠的代码，并减少生产中的错误。使用任何机器学习工具，您总是希望查看其生成的内容，但它省去了从头开始的手动步骤。
更好的用户体验
人工智能驱动的个性化可以提供更具吸引力、定制化的体验，从而提高用户满意度和保留率。
加快上市时间
自动化工具简化了开发工作流程，使企业能够比以往更快地推出网站和更新。
关于 Web 开发 AI 工具的要点
在使用我们提到的工具时，充分理解你正在使用的代码仍然很重要，因为人工智能并不总是完美的。成为代码专家将帮助你最大限度地减少必须修复的错误和漏洞数量。然而，这些工具在错误发生时非常有用——只需让 ChatGPT 向你解释代码，它通常就能帮助你找出错误所在。
代码生成与协助
例如，GitHub Copilot 等平台提供人工智能驱动的代码建议，让开发人员能够在更短的时间内编写出更简洁、更高效的代码。这些人工智能助手可以理解开发人员正在处理的内容并提供实时建议，从而加快开发过程并降低出错的可能性。
ChatGPT 还可以协助生成代码并修复您可能遇到的任何错误。查看有关如何执行此操作的快速教程：
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如果您对数据库还不熟悉，ChatGPT 等工具还可以通过 越南电报数据库 翻译特定代码段的含义来为您提供帮助。这只是简化任务并减少向团队高级成员寻求帮助的麻烦的另一种方法。我们的一位开发人员 Austin Amento 在下面的视频中介绍了他是如何做到这一点的。
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我们发现另一个有用的工具是Cursor，它甚至允许您使用自然语言提示生成和编辑代码。此外，它可以免费下载，因此很容易添加到您的技术堆栈中。Cursor 与 ChatGPT 的一个不同之处在于，它在与 LLM 通信时将代码库置于上下文中，从而简化了建立命名约定和故障排除所涉及的过程。
Void是 Cursor 的另一种替代方案，它具有更大的开源灵活性。此工具提供第三方集成和大量可供您试用的直观功能 - 基本上就是您梦寐以求的编码助手。
自动化测试
测试是 Web 开发中最耗时的环节之一。确保网站和应用程序没有错误并可在不同的设备和浏览器上运行至关重要。ChatGPT 等 AI 工具现在能够自动生成和运行测试，比手动测试方法更快地识别错误或不一致之处。Testim和Applitools等工具是您可以使用的其他一些选项，它们可以减少测试代码的耗时任务。
一些人工智能驱动的分析可以通过评估过去测试和用户交互的数据集来预测潜在的故障点。这种预测能力使开发人员能够主动解决问题。此外，机器学习算法的集成可以通过从以前的测试结果中学习并不断提高未来测试的准确性来增强测试过程。这不仅简化了 QA 流程，而且还使团队能够专注于更复杂的开发方面，例如用户体验设计和功能创新，最终带来更精致的最终产品。
创建代码文档
当您为客户开发的网站编写代码时，您始终应该提供一些文档，清楚地解释某些组件的作用、如何使用某些功能等。我们发现 ChatGPT 有助于加快这一过程，并且能够用更简单的术语解释您的代码，非常适合那些不太熟悉该语言的人。
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修复错误和安全问题
一些 AI 工具甚至可以帮助您识别代码中的安全漏洞，以便您在问题变得更严重之前修复它们。Snyk不仅可以做到这一点，还可以为您提供解决错误的可行建议：
总的来说，Snyk 是维护开源环境内合规性的绝佳选择，并提供清晰的报告来识别需要解决的安全风险。
实时编码建议
GitHub CoPilot等人工智能工具可以在您处理 Web 应用程序时为您提供帮助。它会在整个过程中提供与您的项目背景相符的建议。这种类型的工具可以减少研究时间，并节省更多编码时间。只需开始输入，建议就会自动为您呈现。
GitHub CoPilot 精通多种不同的编码语言，因此它可以在大多数环境中为您提供帮助。
简化网页设计
其他一些类型的 Web 开发工具可以帮助您设计和撰写网站内容。Divi AI就是一个很好的例子，它可以让您产生想法，而不是从头开始。此设计工具可以帮助创建图像并编写与您希望在网站上使用的基调相匹配的文案。Divi 还可以帮助您编写类似于我们之前提到的开发 AI 工具的代码。
一旦你为网站生成了基本需求，我们总是建议你去查看 AI 所创建的内容并从那里进行自定义。许多其他工具都让你能够访问大量由 AI 为你的网站生成的图像，只要确保尽可能地添加个人风格 — 这样你就能脱颖而出，并为 AI 从网络上已有的内容中收集的通用内容添加独特的风格。
人工智能和自动化在 Web 开发中的优势
将人工智能和自动化集成到 Web 开发流程中可以带来几个主要好处：
提高效率
通过自动执行重复任务，开发人员可以专注于 Web 开发的更复杂方面，从而加快项目进度并降低成本。
提高准确性
AI 工具有助于最大限度地减少人为错误，从而产生更干净、更可靠的代码，并减少生产中的错误。使用任何机器学习工具，您总是希望查看其生成的内容，但它省去了从头开始的手动步骤。
更好的用户体验
人工智能驱动的个性化可以提供更具吸引力、定制化的体验，从而提高用户满意度和保留率。
加快上市时间
自动化工具简化了开发工作流程，使企业能够比以往更快地推出网站和更新。
关于 Web 开发 AI 工具的要点
在使用我们提到的工具时，充分理解你正在使用的代码仍然很重要，因为人工智能并不总是完美的。成为代码专家将帮助你最大限度地减少必须修复的错误和漏洞数量。然而，这些工具在错误发生时非常有用——只需让 ChatGPT 向你解释代码，它通常就能帮助你找出错误所在。