5.1. Генерация кода: от простых скриптов до сложных библиотек
Способность ИИ генерировать код – одна из самых востребованных функций. Модели обучаются на огромных массивах кода и могут помочь в решении различных задач программирования.
5.1.1 Российские ИИ для генерации кода:
На момент весны 2025 года российские модели, такие как YandexGPT и Sber GigaChat, показывают хорошие результаты в генерации текстового контента и могут быть полезны для следующих задач кодирования:
– Создания простых скриптов (особенно если требуется работа с русскоязычными данными или комментариями).
– Генерации фрагментов кода (сниппетов) для стандартных задач на популярных языках (Python, JavaScript).
– Помощи в понимании или рефакторинге кода с комментариями на русском языке.
Пример промпта для YandexGPT/GigaChat: «Напиши функцию на Python для перевода текста с русского на английский, используя библиотеку ’translate’. Добавь комментарии на русском языке, объясняющие основные шаги.»
Стоит пробовать отечественные модели в первую очередь для несложных задач или задач, тесно связанных с русским языком. Однако для генерации сложного кода, работы с менее распространенными языками или узкоспециализированными фреймворками их возможностей (на весну 2025) может пока не хватать по сравнению с лидерами.
5.1.2 Глобальные ИИ и специализированные инструменты:
Для более сложных задач кодирования часто эффективнее использовать ведущие мировые модели и инструменты:
– GitHub Copilot: Глубоко интегрированный в IDE (VS Code, JetBrains и др.) помощник. Обучен на огромном объеме кода GitHub. Предоставляет контекстно-зависимые подсказки и генерацию кода (от строк до целых функций) в реальном времени. Требует подписки.
– OpenAI GPT-4 / GPT-4 Turbo / GPT-5: Мощные универсальные модели, хорошо справляющиеся с генерацией сложной логики, алгоритмов, кода на разных языках, тестов, документации. Доступны через API и ChatGPT.
– Anthropic Claude 3 (Opus/Sonnet): Сильные модели, часто показывающие хорошие результаты в генерации кода, объяснении его работы и рефакторинге. Особенно Opus известен большим контекстным окном. Доступны через API.
– Другие (Qwen, Llama, Deepseek Coder и т.д.): Конкурирующие модели со своими сильными сторонами, часто с фокусом на определенных языках или задачах. Многие доступны как Open Source.