#автоматизация_кода — Public Fediverse posts

[Перевод] ИИ на Python: кто и зачем передаёт клавиатуру алгоритмам

Пока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности. Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов. Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно. Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями. Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.

https://habr.com/ru/articles/918302/

#ии #программирование #Python #GitHub #производительность #автоматизация_кода #нейросети #экономический_эффект #международное_сравнение #новые_библиотеки

[Перевод] ИИ на Python: кто и зачем передаёт клавиатуру алгоритмам

Пока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности. Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов. Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно. Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями. Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.

https://habr.com/ru/articles/918302/

#ии #программирование #Python #GitHub #производительность #автоматизация_кода #нейросети #экономический_эффект #международное_сравнение #новые_библиотеки

[Перевод] ИИ на Python: кто и зачем передаёт клавиатуру алгоритмам

Пока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности. Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов. Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно. Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями. Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.

https://habr.com/ru/articles/918302/

#ии #программирование #Python #GitHub #производительность #автоматизация_кода #нейросети #экономический_эффект #международное_сравнение #новые_библиотеки

[Перевод] ИИ на Python: кто и зачем передаёт клавиатуру алгоритмам

Пока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности. Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов. Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно. Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями. Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.

https://habr.com/ru/articles/918302/

#ии #программирование #Python #GitHub #производительность #автоматизация_кода #нейросети #экономический_эффект #международное_сравнение #новые_библиотеки

CodeStyle на Flutter-проектах: базовые принципы и правила — шаблон на все случаи жизни

Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. Хочу в очередной раз поднять важную тему — CodeStyle. Думаю, что все понимают преимущества единообразного, понятного, красивого кода. Но к сожалению, оформить единые правила для всей команды — это большая задача, и выделить на нее время получается не всегда. Мы решили эту ситуацию изменить. Недавно я осознал, как сильно раздражает разбираться с долгосрочными проектами, которые мы развиваем годами. За это время команда неизбежно меняется, и каждый разработчик привносит свой уникальный стиль. Как результат, понять, что хотел сделать предыдущий автор, бывает настоящим испытанием. Именно поэтому мы с коллегами решили внедрить единый стандарт разработки, которым я теперь делюсь с читателями Хабра. Надеюсь, собранные здесь правила помогут вам сэкономить пару-тройку рабочих часов, но главное — сберегут нервы.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/873576/

#codestyle #flutter #dart #мобильная_разработка #чистый_код #bloc_flutter #литеры_для_flutter #автоматизация_кода

CodeStyle на Flutter-проектах: базовые принципы и правила — шаблон на все случаи жизни

Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. Хочу в очередной раз поднять важную тему — CodeStyle. Думаю, что все понимают преимущества единообразного, понятного, красивого кода. Но к сожалению, оформить единые правила для всей команды — это большая задача, и выделить на нее время получается не всегда. Мы решили эту ситуацию изменить. Недавно я осознал, как сильно раздражает разбираться с долгосрочными проектами, которые мы развиваем годами. За это время команда неизбежно меняется, и каждый разработчик привносит свой уникальный стиль. Как результат, понять, что хотел сделать предыдущий автор, бывает настоящим испытанием. Именно поэтому мы с коллегами решили внедрить единый стандарт разработки, которым я теперь делюсь с читателями Хабра. Надеюсь, собранные здесь правила помогут вам сэкономить пару-тройку рабочих часов, но главное — сберегут нервы.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/873576/

#codestyle #flutter #dart #мобильная_разработка #чистый_код #bloc_flutter #литеры_для_flutter #автоматизация_кода

CodeStyle на Flutter-проектах: базовые принципы и правила — шаблон на все случаи жизни

Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. Хочу в очередной раз поднять важную тему — CodeStyle. Думаю, что все понимают преимущества единообразного, понятного, красивого кода. Но к сожалению, оформить единые правила для всей команды — это большая задача, и выделить на нее время получается не всегда. Мы решили эту ситуацию изменить. Недавно я осознал, как сильно раздражает разбираться с долгосрочными проектами, которые мы развиваем годами. За это время команда неизбежно меняется, и каждый разработчик привносит свой уникальный стиль. Как результат, понять, что хотел сделать предыдущий автор, бывает настоящим испытанием. Именно поэтому мы с коллегами решили внедрить единый стандарт разработки, которым я теперь делюсь с читателями Хабра. Надеюсь, собранные здесь правила помогут вам сэкономить пару-тройку рабочих часов, но главное — сберегут нервы.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/873576/

#codestyle #flutter #dart #мобильная_разработка #чистый_код #bloc_flutter #литеры_для_flutter #автоматизация_кода

CodeStyle на Flutter-проектах: базовые принципы и правила — шаблон на все случаи жизни

Привет! Меня зовут Никита Грибков, я Flutter-разработчик в AGIMA. Хочу в очередной раз поднять важную тему — CodeStyle. Думаю, что все понимают преимущества единообразного, понятного, красивого кода. Но к сожалению, оформить единые правила для всей команды — это большая задача, и выделить на нее время получается не всегда. Мы решили эту ситуацию изменить. Недавно я осознал, как сильно раздражает разбираться с долгосрочными проектами, которые мы развиваем годами. За это время команда неизбежно меняется, и каждый разработчик привносит свой уникальный стиль. Как результат, понять, что хотел сделать предыдущий автор, бывает настоящим испытанием. Именно поэтому мы с коллегами решили внедрить единый стандарт разработки, которым я теперь делюсь с читателями Хабра. Надеюсь, собранные здесь правила помогут вам сэкономить пару-тройку рабочих часов, но главное — сберегут нервы.

https://habr.com/ru/companies/agima/articles/873576/

#codestyle #flutter #dart #мобильная_разработка #чистый_код #bloc_flutter #литеры_для_flutter #автоматизация_кода