更快的原型设计和创意生成人工智能可以根据高级要求快速生成模型、线框图和基本应用程序原型。这加速了关键的构思阶段，使开发人员能够快速探索多个概念。自动代码生成最明显的应用之一是使用生成式人工智能来生成样板代码、库集成片段，甚至从简单的英语指令或技术规范生成整个应用程序模块。智能代码自动完成 当前的代码自动完成超出了语法的范围，但生成式人工智能可以根据从注释和周围代码收集的意图和上下文来建议完整的代码块和逻辑流。自记录代码 函数、类和代码部分的描述可以自动生成内联或作为外部文档，从而减少繁琐的手动过程。增强的代码重构生成人工智能可以分析现有的代码库并提出优化建议，例如删除冗余、改进命名约定和应用最佳实践模式。错误解释和调试帮助生成式人工智能可以用简单的语言描述代码问题，甚至提出修复建议，从而加快调试周期，而不是神秘的错误消息。实施要求通过理解自然语言要求，生成式人工智能可以直接将规范文档实施为工作代码，而无需人工干预。自动化测试 测试用例、脚本和数据可以根据定义的需求自动生成，比手动编写测试节省大量时间和精力。个性化代码辅导生成人工智能可以分析编码器错误和盲点，为开发人员在他们遇到困难的领域提高技能提供量身定制的反馈和示例。代码翻译和移植生成人工智能可以通过深入理解代码背后的意图，在编程语言、操作系统平台和架构之间进行翻译。API代码合成 通过分析文档并自动生成样板接口代码，可以无缝集成外部API和服务。更好的开发人员协作生成式人工智能可以通过清晰地翻译多种编程范例、语言和注释风格来促进开发人员之间的知识共享。减少技术债务通过不断分析系统性代码问题和技术债务，生成式人工智能可以提供优先的重构建议。UX 原型和 UI 设计可以根据需求、角色描述和设计原则快速模拟用户界面和体验。查询遗留代码生成人工智能允许开发人员以自然语言查询代码库，从而使理解和更新遗留系统变得更容易。
当然，随着生成式人工智能的发展，还需要道德考虑和治理。然而，它在提高开发人员生产力和加快交付周期方面的潜力是巨大的。
软件开发的未来将把人类最好的聪明才智与生成式人工智能提供的增强功能相结合。虽然人工智能不会取代程序员，但它可以极大地简化和优化工作流程，使开发人员能够完成更高级别的任务。
