開發者質變的2024

去年是生成式AI技術大爆發的一年，光在生成式AI的上游，LLM模型的競爭，不只科技巨頭相繼投入，推出自家的LLM模型，還有多種中小型或是專用LLM模型，甚至出現了可以在特定高階手機上運作的微型LLM。不只上游模型競爭激烈，在中游的相關生成式AI工具鏈也百花齊放，LLM快速整合到不同領域、類型的工具，不只成為與工具使用者之間互動的新介面，甚至成了知識型的AI助手，尤其在程式碼開發的領域中，出現了各式各樣的開發者AI助手。

程式碼開發是非常適合生成式AI的應用場景，大家最擔心的LLM模型幻覺回應，在這個場景可以完美地受到控制，一方面，程式碼能不能用，一執行，一跑測試，馬上就能知道，效果立判，甚至有些定義清楚、邊界要求明確的功能需求，可以不需要人為介入，單靠功能性測試就可以進行自動化判斷，LLM所生成的程式碼能否正常運作。這就大大提高了規模化、大量反覆使用的可行性。不只如此，LLM更化身成為了開發者的知識型AI助手，提供各種開發到部署維運等階段疑難雜症的解答。

微軟利用全球最大開源專案平臺GitHub上的可用資料，所訓練出來的GitHub Copilot就是最典型的開發者AI代表。GitHub Copilot讓許多企業、開發者，第一次感受到，原來開發程式碼可以這麼輕鬆，不只是自動完成幾段程式碼，而是可以直接說，來點什麼功能，就生成了什麼功能的程式碼段落。開發者在那一刻，彷彿變成了鋼鐵人，身旁有個在開發知識上無所不能的Jarvis，只要動口就不用動手的新奇感受。

這種全新的開發者體驗，更吸引了許多開發者工具廠商，紛紛下海開始用LLM技術來改造自己的產品，進一步帶動了2023年，開發者工具大量LLM化的現象。

其他科技巨頭也不甘示弱，相繼推出了自己的程式碼生成AI助手，例如AWS在去年11月底的年度大會上，發表了用Amazon過去17年內部資料所打造出來的Amazon Q，可以整合到IDE開發環境中，理解開發專案的脈絡和限制，來生成更適用的程式碼段落，還以Amazon自家過去大量Java程式碼重構的資料，訓練出了可以將Java應用自動升級的AI助手，透過AI自動將舊版Java應用，生級新版Java的應用。Google緊接半個月後加入了AI開發者生產力工具的競爭，正式上線了Duet AI for Developer，一口氣支援了20多種程式語言，這款開發者Duet AI更找來不同的開發者工具鏈業者或專案聯手，包括了知識型合作夥伴，可以提供各自產品文件和知識庫，另外也整合了開發類相關工具，可以生成特定工具專用的程式碼。

另一家專案代管平臺GitLab也在去年加入了這個戰場，例如在16.7新版中，正式推出了程式碼AI助手，雖然只支援14種主流程式語言，但是號稱只要10秒，能自動協助完成開發者所撰寫程式碼區塊的其餘程式碼，也可以自動生成測試程式碼，最大亮點是，開發者只需要輸入程式碼的註解文字，AI助手會自動依據這段註解，產生對應的程式碼，開發者連續輸入人類容易理解註解，就能靠AI助手將這一隻功能的程式完成。

不只程式碼生成，AI還延伸到DevOps工作流程，如Jira開發平臺正式推出DevOps的AI助手，可以協助簡化開發流程的繁瑣作業，例如從工單自動產生用戶故事。主攻Salesforce領域的DevOps平臺工具商Copado則用ChatGPT打造AI助手，專門用來優化Salesforce應用開發的任務，例如自動生成自動測試腳本程式。

而CircleCI則是反過來將自家CI/CD平臺延伸到AI應用的開發流程。IDE工具商JetBrains新AI助理的特色則是可以協助既有程式碼的重構，可以依據上下文脈絡與當前專案的限制提出重構建議，還能解釋其原因。

大量開發者AI在2023紛紛現身，從程式碼開發，擴大到開發流程、開發者的維運需求、甚至是開發專案的人機協作，這些工具勢必在2024年開始改變開發者的工作樣態和模式，讓開發者的角色開始質變，不是寫程式的黑手，而更像是創造各式各樣數位應用的建造者。

2024年，將是開發者AI實踐到處落地的新一年。

開發者質變的2024

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