Il Ruolo dell'AI nello Sviluppo Software

Gli strumenti AI per la programmazione, come GitHub Copilot e altri, sono diventati importanti negli ultimi anni. Aiutano gli sviluppatori software offrendo suggerimenti di codice basati su cosa stanno scrivendo. Questi strumenti possono persino performare meglio di molti umani quando si tratta di sfide di codifica. Tuttavia, l'ingegneria del software riguarda più del semplice scrivere codice; implica comprendere i problemi, seguire le Migliori Pratiche e progettare il software in modo efficace.

Questo articolo esplora come funzionano attualmente gli strumenti AI, dove eccellono e dove hanno dei limiti. Vedremo come strumenti come Copilot suggeriscono codice, come si comportano con diversi linguaggi di programmazione e le sfide che affrontano man mano che la creazione di software diventa più complessa.

#Cosa Sono Gli Strumenti di Complezione del Codice?

Gli strumenti di completamento del codice sono progettati per assistere gli sviluppatori prevedendo cosa potrebbero voler scrivere dopo. Questi strumenti possono fornire suggerimenti per nomi di variabili, metodi o persino interi blocchi di codice. Usano modelli di linguaggio di grandi dimensioni addestrati su una vasta quantità di codice sorgente per generare suggerimenti pertinenti.

GitHub Copilot è uno degli strumenti più popolari in questo campo. Sfrutta un modello di linguaggio neurale creato da OpenAI. Questo modello è addestrato per comprendere il contesto del codice che si sta scrivendo e può suggerire codice che si adatta a quel contesto. Ad esempio, se un sviluppatore inizia a scrivere una funzione, Copilot può suggerire il resto della funzione basandosi sui Dati di addestramento.

#Performance degli Strumenti AI

Anche se strumenti come Copilot possono prevedere efficacemente cosa uno sviluppatore vuole scrivere, non sempre forniscono le soluzioni migliori o più appropriate. A volte suggeriscono codice che non segue le migliori pratiche o gli idiomi comuni della programmazione, il che può portare a problemi noti come "Code Smells".

I code smells sono indicatori di potenziali problemi nel codice. Non sono bug, ma possono suggerire debolezze o aree che potrebbero essere migliorate per una migliore manutenibilità, leggibilità e prestazioni.

Ad esempio, se Copilot suggerisce un modo per ordinare un elenco che prevede passaggi non necessari o che potrebbe essere fatto in modo più efficiente, questo sarebbe visto come un fallimento nel fornire un suggerimento di alta qualità.

#Cosa Sono Gli Idiomi di Programmazione e le Migliori Pratiche?

Gli idiomi di programmazione sono modi consolidati per risolvere problemi comuni nello sviluppo del software. Rappresentano i metodi meglio conosciuti che gli sviluppatori esperti usano per scrivere codice pulito, efficiente e leggibile. Alcuni idiomi sono specifici dei linguaggi di programmazione, mentre altri sono più generali.

Le migliori pratiche sono linee guida che aiutano gli sviluppatori a scrivere codice che sia manutenibile, sicuro ed efficiente. Coprono una varietà di argomenti, come come strutturare il codice, come gestire gli errori e come ottimizzare le prestazioni.

Ad esempio, in Python, usare le list comprehensions è un modo più idiomatico per creare un elenco basato su un altro elenco rispetto all'uso di un ciclo for. Se uno strumento non riesce a suggerire l'approccio idiomatico, potrebbe non aiutare lo sviluppatore a scrivere il codice migliore possibile.

#Esplorando i Suggerimenti di Copilot

Per valutare quanto bene Copilot si comporta, possiamo vedere come gestisce Python e JavaScript. Ci concentreremo su quanto bene segue gli idiomi di programmazione e evita i code smells nei suoi suggerimenti di codice per questi due linguaggi.

#Performance in Python

Nei test, è stato scoperto che Copilot suggeriva l'approccio idiomatico solo l'8% delle volte per gli idiomi Python esaminati. Questo indica che fatica a presentare i modi più comuni e accettati di fare le cose in Python. Infatti, 15 su 25 idiomi testati non sono apparsi affatto nei suggerimenti migliori.

Ad esempio, quando si è testato l'idioma per la list comprehension, Copilot ha suggerito un ciclo for invece. Questo è un approccio meno efficiente rispetto al modo più conciso di utilizzare la list comprehension. Anche se potrebbe funzionare, non è il metodo preferito in Python.

Copilot ha fatto meglio con certi idiomi che compaiono più frequentemente nei dati di addestramento. Ad esempio, quando la soluzione idiomatica è tra i frammenti più comunemente usati, Copilot è più propenso a fornirla.

#Performance in JavaScript

Quando è stato testato rispetto alle migliori pratiche JavaScript da una nota guida di stile di codifica, Copilot è tornato a deludere. Ha raccomandato la migliore pratica suggerita nella guida solo in 3 su 25 casi. Questo riflette una significativa incapacità di suggerire approcci che siano in linea con gli standard di codifica stabiliti.

Ad esempio, quando è stato chiesto come copiare il contenuto di un array, Copilot ha suggerito un metodo inefficiente che prevedeva un ciclo per iterare attraverso ogni elemento. Il modo raccomandato, che utilizza l'operatore di spread, è molto più veloce e pulito. Questo divario mostra che, sebbene Copilot possa fornire la sintassi corretta, spesso perde l'opportunità di suggerire pratiche migliori.

#Comprendere i Limiti

Gli strumenti AI eccellono nel generare codice che compila e funziona correttamente, ma faticano con concetti di livello superiore come la qualità del codice, i Modelli di Design e le migliori pratiche. La complessità dello sviluppo software richiede una comprensione più profonda rispetto al semplice sintassi.

Mentre gli sviluppatori lavorano su progetti più complessi, hanno bisogno di strumenti che possano assisterli con decisioni architettoniche oltre che con singoli frammenti di codice. Copilot, al momento, non gestisce efficacemente queste preoccupazioni di livello superiore.

#Sfide nel Suggerire Codice di Qualità

Una sfida significativa per Copilot è rappresentata dai suoi dati di addestramento. Molti strumenti AI apprendono da repository di codice esistenti, che potrebbero non seguire sempre le migliori pratiche. Questo porta a suggerimenti che riflettono la qualità dei dati di addestramento piuttosto che la qualità delle convenzioni di codifica.

Inoltre, poiché Copilot è un software closed source, non c'è modo di vedere come è stato addestrato o di verificare la presenza di specifici idiomi o pratiche nei suoi materiali di addestramento. Questo limita la nostra capacità di comprendere perché vengono fatte certe proposte e come possono essere migliorate.

#Necessità di un Contesto Multifile

Un altro limite è la mancanza di capacità di considerare il contesto più ampio di un progetto. Attualmente, Copilot analizza singoli file o blocchi di codice ma non può vedere come si inseriscono nel sistema più grande. Questo significa che non può suggerire modelli di design che potrebbero richiedere input da più file.

Ad esempio, in un'architettura tipica Model-View-Controller (MVC), il Model non dovrebbe comunicare direttamente con il View. Tuttavia, senza comprendere la configurazione più ampia del progetto, Copilot potrebbe suggerire codice che viola questo principio.

#La Necessità di Miglioramenti

Per supportare compiti di design software più complessi, gli strumenti AI devono andare oltre i semplici suggerimenti di codice. Devono comprendere l'architettura software e essere in grado di fornire suggerimenti rilevanti basati sulla struttura complessiva del progetto.

#Raccolta di Dati di Addestramento Migliori

Un modo per migliorare gli strumenti AI è concentrarsi sulla raccolta di dati di addestramento di alta qualità. Questo potrebbe comportare l'esclusione di codice mal scritto dai dataset o la priorizzazione di repository che seguono le migliori pratiche. Avere una base solida di buoni esempi aiuterà l'AI a produrre suggerimenti migliori.

Inoltre, introdurre fonti verificate come documentazione di codifica rispettabili o linee guida potrebbe anche migliorare la qualità dei suggerimenti assicurando che siano in linea con le migliori pratiche accettate.

#Collaborazione con Altri Strumenti

Gli strumenti AI potrebbero anche lavorare insieme a soluzioni di analisi del codice esistenti che identificano i code smells o suggeriscono miglioramenti. Integrando questi strumenti, l'AI potrebbe fornire agli utenti suggerimenti che non solo compilano, ma soddisfano anche gli standard di qualità.

Ad esempio, combinare Copilot con strumenti come SonarQube potrebbe significare che i suggerimenti vengano filtrati per qualità prima di essere presentati allo sviluppatore, potenzialmente portando a risultati di coding migliori.

#Possibili Direzioni Future

Il futuro della programmazione assistita da AI potrebbe rendere la codifica più accessibile per tutti, compresi quelli nuovi alla programmazione. Questi strumenti potrebbero fornire suggerimenti che incoraggiano buone abitudini di codifica e aiutano gli sviluppatori a crescere nelle loro competenze.

Tuttavia, c'è anche bisogno di cautela. Man mano che questi modelli migliorano, potrebbero inavvertitamente rafforzare cattive abitudini se non vengono addestrati correttamente. Il bias dell'automazione, dove gli sviluppatori si fidano ciecamente dei suggerimenti di un AI, potrebbe portare a software che non soddisfa standard di qualità.

Ci sono anche possibilità che questi modelli possano evolvere da semplici frammenti di codice generati a offrire intuizioni su architetture software più complesse. Potrebbero un giorno suggerire modelli di design e migliori pratiche in base alle esigenze specifiche di un progetto, migliorando l'intero processo di sviluppo software.

#Conclusione

Gli strumenti AI come GitHub Copilot stanno facendo passi avanti per supportare lo sviluppo software fornendo suggerimenti di codice. Tuttavia, ci sono limitazioni significative nel loro stato attuale, in particolare riguardo alla qualità del codice, alle migliori pratiche e alla comprensione delle strutture di progetto complesse.

Man mano che questi strumenti continuano ad evolversi, è chiaro che c'è bisogno di migliorare le loro metodologie di addestramento, fornire migliori suggerimenti e adattarsi alle complessità del design software. L'obiettivo è supportare gli sviluppatori nella creazione di software di alta qualità riducendo al minimo il rischio di cattive pratiche di codifica.