Blog

Completarea codului cu AI: Mai puțin înseamnă mai mult

Modelul AI care generează sugestii de cod este componenta principală a unui sistem de completare automată, dar nu este singurul factor important. Există multe mecanisme în spate, în special la nivelul pluginului, care decid:

• Când să fie afișată o sugestie.

• Dacă sugestia ar trebui să fie pe o singură linie sau pe mai multe linii.

• Ce sugestii să fie afișate sau ascunse – de exemplu, o sugestie poate fi incorectă semantic, poate avea un scor prea mic sau poate conține un limbaj nepotrivit.

Dar definirea regulilor de filtrare nu este întotdeauna simplă.

Pe scurt, vrem să afișăm doar sugestiile pe care le veți folosi cu adevărat. Asta înseamnă mai puține sugestii irelevante – cele pe care le anulați, editați sau ștergeți – fără a pierde din eficiența funcției de completare a codului.

Din punct de vedere al performanței, ne concentrăm pe:

✅ Creșterea ratei de acceptare.

✅ Reducerea ratei de anulare explicită și a procentului de sugestii editate/șterse.

✅ Menținerea sau îmbunătățirea procentului de cod completat.

Soluția: Modelul local de filtrare

Cum putem obține aceste îmbunătățiri? Răspunsul evident ar fi îmbunătățirea modelului de completare.

Însă această abordare are dezavantaje:

• Este costisitoare și consumă timp – antrenarea unui model mai bun necesită multe resurse.

• Nu putem analiza unde apar erorile – nu stocăm codul utilizatorilor, deci nu putem examina sugestiile slabe.

• Contextul singur nu este suficient – trebuie luat în considerare și comportamentul utilizatorului, precum și modul în care sugestiile se integrează în codul existent.

În loc să îmbunătățim modelul de completare LLM, am adoptat o abordare diferită: un model local de filtrare, ușor și eficient.

Acest model rulează peste modelul de completare AI și este antrenat folosind jurnale anonimizate.

Modelul analizează trei factori principali:

1️⃣ Contextul: Tipul limbajului, numărul și tipul importurilor, poziția cursorului.

2️⃣ Comportamentul utilizatorului: Viteza de tastare, timpul scurs de la ultima tastare.

3️⃣ Sugestia în sine: Dacă face referințe valide, dacă se repetă sau dacă este similară cu liniile învecinate.

Tehnologia din spatele modelului de filtrare

Rolul acestui model este simplu: decide dacă o sugestie trebuie afișată sau respinsă pe baza acțiunilor utilizatorului. Însă am ajustat modelul astfel încât să acorde o greutate mai mare acțiunilor explicite ale utilizatorilor, cum ar fi acceptarea sau anularea unei sugestii. Dacă utilizatorul editează sau șterge o sugestie după acceptare, aceasta este considerată mai puțin relevantă – cu cât modificările sunt mai mari, cu atât sugestia inițială este considerată mai puțin valoroasă.

Modelul este construit folosind CatBoost, un algoritm eficient care nu necesită volume uriașe de date. Este optimizat pentru a fi foarte ușor, ocupând doar 2,5 MB și rulând direct în Kotlin pe dispozitivele utilizatorilor, oferind predicții în 1-2 milisecunde.

Rezultatele obținute

Testele A/B realizate în Early Access Program (EAP) au arătat rezultate excelente:

✔️ Rata de acceptare a sugestiilor a crescut cu aproximativ 50%.

✔️ Rata de anulare explicită a scăzut cu aproximativ 40%.

✔️ Procentul de cod completat a rămas stabil.

Am implementat oficial modelul de filtrare în versiunea 2024.1 a JetBrains IDEs, acoperind limbaje precum Java, Kotlin, Python, PHP, JavaScript/TypeScript, Go, CSS și Ruby. În versiunile ulterioare, am extins suportul și pentru C#, C++, Rust și HCL, precum și pentru completarea cloud cu Mellum în Python, Java și Kotlin.

În prezent, lucrăm la extinderea modelului pentru și mai multe limbaje.

Ce am învățat

Chiar și atunci când un model LLM funcționează bine, există mereu loc de îmbunătățire. Nu este nevoie întotdeauna de modele masive și complexe pentru a obține rezultate mai bune. Uneori, utilizarea inteligentă a datelor suplimentare, cum ar fi jurnalele de activitate, poate face o diferență semnificativă.

Ce urmează pentru completarea automată a codului cu AI? Cât de departe putem merge?

O experiență mai bună pentru dezvoltatori: o colaborare între Gradle, Google și JetBrains

Dezvoltatorii sunt în centrul a tot ceea ce facem. Voi sunteți cei care creați lucrurile noi care fac lumea mai bună. Pentru a face asta eficient, aveți nevoie de unelte pe care să vă puteți baza — unelte puternice, dar ușor de utilizat.

De aceea a fost creat Kotlin. Însă limbajul este doar o parte din poveste – ai nevoie de un întreg ecosistem pentru ca lucrurile să funcționeze împreună. Asta include diverse unelte pentru dezvoltatori și, printre altele, un sistem de build și un IDE.

Pentru proiectele Kotlin, Gradle Build Tool, cunoscut și simplu ca Gradle, este adesea sistemul de build ales. Gradle, fiind un sistem de build puternic și flexibil, a devenit o parte esențială a multor procese de dezvoltare. Astăzi, stă la baza multor proiecte de server-side, frontend și mobile. De asemenea, este sistemul de build implicit pentru proiectele Android.

Totuși, o flexibilitate mare aduce și provocări. Complexitatea, curba de învățare abruptă și fricțiunile dintre IDE, limbaj și sistemul de build pot face dezvoltarea de zi cu zi mai dificilă decât ar trebui. Acestea nu sunt doar obstacole tehnice – ele afectează productivitatea, creativitatea și satisfacția dezvoltatorilor. La Google, Gradle și JetBrains, recunoaștem aceste probleme și ne dorim să oferim cea mai bună experiență posibilă pentru dezvoltatori. Astfel, chiar înainte de crearea Kotlin Foundation, am lucrat îndeaproape la componentele cheie ale ecosistemului și la integrarea lor.

Mai multe părți sunt implicate, fiecare având un rol unic în ecosistemul pentru dezvoltatori:

• JetBrains creează platforma IntelliJ, fundamentul multor IDE-uri, inclusiv Android Studio de la Google. JetBrains dezvoltă și Kotlin, limbajul preferat pentru Android și multe alte platforme.

• Google extinde platforma IntelliJ pentru a dezvolta Android Studio și creează multiple alte unelte și tehnologii adaptate nevoilor dezvoltatorilor de mobile și cloud.

• Gradle alimentează procesele de build care aduc codul la viață, asigurând fluxuri de lucru eficiente pentru testare, împachetare și livrare.

Uneltele noastre sunt profund interconectate, iar calitatea experienței dezvoltatorului depinde de cât de bine funcționează împreună. Prin alinierea eforturilor noastre, putem rezolva problemele comune mai eficient și oferi o experiență fluidă pe întregul ecosistem de dezvoltare.

De aceea, JetBrains, Gradle și Google și-au unit forțele pentru a aborda aceste provocări direct: să simplifice configurarea, să minimizeze fricțiunile dintre componente și să facă dezvoltarea mai plăcută. Colaborând, nu ne limităm la îmbunătățiri incrementale – regândim modul în care interacționează uneltele noastre pentru a crea o experiență mai fluidă, mai rapidă și mai intuitivă pentru dezvoltatori, oriunde s-ar afla.

Unirea forțelor înseamnă:

• Combinarea feedback-ului și a cunoștințelor despre nevoile utilizatorilor. Deși audiențele noastre se intersectează, fiecare companie primește feedback unic. Astfel, combinarea perspectivelor ne ajută să vedem imaginea de ansamblu în industrie.

• Folosirea expertizei noastre specifice pentru a genera idei noi și a ne asigura că eforturile noastre sunt aliniate cu nevoile utilizatorilor.

Colaborarea în acțiune

Această colaborare nu este doar teoretică – este una practică.

• Am stabilit sincronizări regulate pentru a discuta provocări tehnice, de la performanța build-urilor la integrarea IDE-urilor și rezolvarea de bug-uri.

• De trei ani, organizăm summit-uri anuale intense, față în față, pentru brainstorming, prototipare, evaluarea progresului și planificarea viitorului ecosistemelor implicate (Android, Kotlin, Gradle și dezvoltare software în general).

• Dincolo de soluțiile tehnice, lucrăm la îmbunătățirea experienței utilizatorului în toate uneltele noastre, astfel încât dezvoltatorii să petreacă mai puțin timp luptând cu configurațiile și mai mult timp construind lucruri noi.

Rezultatele deja vizibile includ:

• Kotlin DSL ca opțiune implicită pentru noile build-uri în Gradle Build Tool, începând din 2023.

• Integrare IDE mai bună – sincronizarea Gradle în IntelliJ IDEA și Android Studio a devenit mai rapidă și mai fiabilă, cu feedback mai clar când apar erori.

• Inițiativa Gradle declarativ – o tranziție către configurații de build mai simple, mai lizibile și mai prietenoase cu dezvoltatorii.

• Suport pentru toolchain-ul Gradle Daemon – o metodă standardizată de a defini JVM-ul pentru Gradle Daemon și de a asigura pornirea consistentă.

• Inițiativa de izolare a proiectelor – îmbunătățiri semnificative de performanță pentru proiectele mari, prin izolarea subproiectelor și optimizarea caching-ului în Gradle.

• O mulțime de alte mici îmbunătățiri – de la mesaje de eroare mai clare până la configurări implicite mai rapide.

• Programe educaționale și de feedback dezvoltate de comitetele Kotlin Foundation.

Și multe alte noutăți sunt în lucru, pe care abia așteptăm să le anunțăm!

Zone de interes

Deși suntem mândri de ce am realizat, mai sunt multe de făcut. Prioritățile pentru viitor sunt:

• Experiența în IDE – Integrarea perfectă și intuitivă a Gradle și Kotlin în IDE-uri.

• Performanța – Reducerea timpilor de sincronizare și build, și asigurarea scalabilității pentru proiecte mari și complexe.

• Claritatea – Simplificarea configurațiilor, îmbunătățirea mesajelor de eroare, oferirea de ajutor și ușurarea utilizării uneltelor.

Vă ascultăm: Feedback-ul vostru contează!

Tot ceea ce facem se bazează pe nevoile și problemele pe care le identificăm. Iar sursa acestei cunoașteri este feedback-ul vostru – așa că vă rugăm să continuați să îl trimiteți!

Fie prin sondaje, trackere de probleme sau discuții în comunități, vrem să știm:

• Ce funcționează?

• Ce nu funcționează?

• Unde se poate îmbunătăți experiența?

Vă încurajăm să împărtășiți oricând ideile, gândurile și experiențele voastre! Ne puteți găsi și pe Slack-ul Kotlin, de exemplu în canalul #gradle.

Faceți cunoștință cu Junie, agentul de programare de la JetBrains

La JetBrains, ne propunem să sprijinim și să dezvoltăm următoarea generație de tehnologii pentru a face din dezvoltarea software o experiență mai productivă și mai plăcută. Pentru a împuternici și susține dezvoltatorii, construim o varietate de produse pentru dezvoltarea profesională, inclusiv instrumente și funcționalități AI puternice, care deja au crescut productivitatea și au deschis noi orizonturi pentru creativitate. Dar putem merge și mai departe, sporind productivitatea – îmbunătățind calitatea codului, deblocând inovații viitoare, ajutând la execuția sarcinilor complexe și schimbând modul în care lucrăm cu codul?

Da, putem!

Odată cu lansarea lui Junie, agentul AI de programare de la JetBrains, redefinim modul în care programăm, valorificând puterea agenților AI pentru co-creare direct în IDE-ul tău. Cu Junie, poți delega complet sarcinile de rutină agentului tău personal de codare sau poți colabora cu el pentru a duce la îndeplinire sarcini mai complexe. Datorită puterii IDE-urilor JetBrains, combinate cu modele LLM fiabile, Junie rezolvă deja sarcini care altfel ar necesita ore întregi de muncă.

Potrivit SWEBench Verified, un benchmark atent selecționat cu 500 de sarcini pentru dezvoltatori, Junie poate rezolva 53,6% dintre sarcini dintr-o singură execuție. Acest procentaj promițător arată potențialul de a adapta Junie la realitățile dezvoltării software de astăzi, inclusiv la volume mari de sarcini de complexitate diferită. Junie va dezvălui puterea agenților de programare pentru milioane de dezvoltatori și companii din întreaga lume.

https://youtu.be/ufPGsZtqrac

Redefinim experiența dezvoltatorilor cu Junie

Integrarea lui Junie direct în IDE-urile tale familiare

Scopul nostru este ca lucrul cu Junie să nu-ți întrerupă fluxul de lucru, ci să te ajute să creezi și să realizezi mai mult. Începutul este simplu: instalezi Junie în IDE-ul tău. Apoi, poți începe prin a delega sarcini simple, pe măsură ce te obișnuiești să lucrezi cu agentul de codare, fără a fi nevoie să îți schimbi stilul de lucru.

După ce devii confortabil cu utilizarea lui Junie, îl poți implica în sarcini mai complexe, integra în fluxul de lucru al echipei tale și începe să redefiniți împreună procesele pentru a crește productivitatea, a dezlănțui ingeniozitatea și creativitatea, și a profita la maximum de experiența de programare alimentată de AI.

https://youtu.be/wpz_0MgNZ5w

Păstrează controlul asupra codului tău

Dezvoltatorii trebuie să poată revizui rapid schimbările propuse, să mențină contextul proiectului și să ia decizii critice. Cu Junie, rămâi în control chiar și atunci când delegi sarcini: ai întotdeauna posibilitatea de a revizui modificările în cod și modul în care agentul execută comenzile.

Livrăm cod de calitate superioară

Codul generat de AI poate avea aceleași defecte ca și codul scris manual. În cele din urmă, Junie nu doar că va accelera dezvoltarea, ci va contribui la creșterea standardelor de calitate a codului. Combinând puterea IDE-urilor JetBrains cu LLM-urile, Junie poate genera cod, efectua inspecții, scrie teste și verifica dacă acestea au fost trecute.

Junie – un coleg de încredere

Junie este proiectat să înțeleagă contextul fiecărui proiect și să se adapteze stilului tău de codare. De asemenea, poate respecta ghiduri specifice de programare, ceea ce îi îmbunătățește abilitatea de a se alinia cu modul tău de lucru. Rezultatul: o calitate mai bună a codului și un control mai mare asupra modului în care Junie îndeplinește sarcinile, transformându-l într-un colaborator de încredere în echipa ta.

Hai să construim împreună un nou mod de a programa

La JetBrains, construim produse împreună cu utilizatorii, ascultând feedback-ul lor pentru a impulsiona inovația în dezvoltarea software. Această abordare ne ajută să creăm produse care împuternicesc milioane de dezvoltatori să realizeze orice – cu ajutorul codului.

Te invităm să încerci Junie și să ne împărtășești feedback-ul și ideile tale.

Junie este disponibil momentan în următoarele IDE-uri JetBrains: IntelliJ IDEA Ultimate, PyCharm Professional. Urmează să fie disponibil și în WebStorm. Platformele OS X și Linux sunt suportate.

Inteligența Artificială în Securitatea Cibernetică

Generative AI este un subiect în top peste tot în lume, demonstrând ce lucruri noi sunt posibile cu ajutorul acestei tehnologii avansate. Ritmul în care a fost adoptată în afara cercurilor tehnologice a fost atât de rapid încât a ridicat numeroase întrebări pentru mulți oameni – vedem clar valoarea pe care o aduce AI, dar există și riscuri majore asociate cu aceasta?

În ultimii ani, AI și-a demonstrat potențialul în a transforma multiple industrii, inclusiv securitatea cibernetică. Cu ajutorul tehnologiilor AI, soluțiile de securitate pot analiza volume masive de date în timp real, pot detecta comportamente anormale și pot reacționa la amenințări mult mai rapid decât orice altă soluție tradițională.

Descarcă white paper-ul

Avantajele AI în securitatea cibernetică

1. Detectarea amenințărilor avansate
   Una dintre cele mai mari forțe ale AI este capacitatea sa de a identifica modele complexe și anomalii în date. În domeniul securității cibernetice, acest lucru se traduce printr-o abilitate superioară de a detecta atacuri sofisticate care ar putea trece neobservate de sistemele de securitate convenționale.

2. Răspuns rapid la incidente
   AI poate monitoriza rețelele 24/7 și poate răspunde la atacuri în timp real, înainte ca acestea să producă daune semnificative. Soluțiile bazate pe inteligența artificială pot învăța din incidentele anterioare și pot adapta rapid măsurile de protecție la noile amenințări cibernetice.

3. Automatizarea sarcinilor repetitive
   Multe activități de securitate cibernetică, cum ar fi analiza jurnalelor de acces sau monitorizarea traficului de rețea, sunt consumatoare de timp și resurse. AI poate automatiza aceste procese, eliberând echipele de securitate pentru a se concentra pe amenințările critice și strategii de protecție avansate.

Riscurile asociate cu AI în securitate

Deși beneficiile sunt semnificative, utilizarea AI în securitatea cibernetică vine și cu o serie de riscuri.

1. Exploatarea de către atacatori
   Hackerii și grupurile de criminalitate cibernetică nu sunt străini de AI. Aceștia pot folosi AI generativă pentru a crea atacuri mai sofisticate, cum ar fi phishing-ul personalizat sau malware-uri care se adaptează automat pentru a evita detectarea. De asemenea, AI poate fi utilizată pentru a manipula și dezinforma, ceea ce ridică probleme legate de securitatea datelor și încrederea în informațiile digitale.

2. Decizii automate riscante
   Un alt risc al utilizării AI este că deciziile sale sunt automate și, de multe ori, nu sunt transparente. Algoritmii de AI pot comite erori sau pot fi părtinitori, ceea ce poate duce la măsuri de securitate greșite sau, mai rău, la oprirea activităților critice din cadrul unei organizații din cauza unei false alarme.

3. Dependența de AI
   Organizațiile care se bazează exclusiv pe soluții AI pentru securitatea lor riscă să devină vulnerabile în cazul în care aceste sisteme sunt atacate sau compromise. Un atac asupra infrastructurii AI ar putea avea efecte devastatoare, lăsând o organizație complet neprotejată.

Perspectivele Symantec asupra AI în securitatea cibernetică

Symantec, lider global în securitatea cibernetică, privește cu atenție atât beneficiile, cât și riscurile inteligenței artificiale. Soluțiile Symantec integrează tehnologii AI avansate pentru a oferi protecție cibernetică de ultimă generație, dar fără a neglija măsurile de siguranță necesare pentru a gestiona potențialele vulnerabilități.

Symantec subliniază că, pentru a beneficia pe deplin de AI în securitatea cibernetică, organizațiile trebuie să adopte o abordare echilibrată. Acest lucru implică combinarea inteligenței artificiale cu intervenția umană și utilizarea unor soluții hibride care să permită analiza și monitorizarea continuă. De asemenea, este esențială crearea unor cadre de reglementare și guvernare a AI care să asigure utilizarea etică și sigură a acestei tehnologii.

Concluzie

AI aduce o revoluție în domeniul securității cibernetice, cu avantaje majore, dar și riscuri considerabile. Pentru a profita de întregul potențial al AI, organizațiile trebuie să fie vigilente, să adopte măsuri preventive și să fie pregătite pentru o evoluție rapidă a amenințărilor digitale.

În cele din urmă, cu o abordare corectă și un echilibru între tehnologie și expertiza umană, AI poate deveni un aliat puternic în lupta pentru securitatea cibernetică.

Aplicația YouTrack Suportă Acum Proiecte de Helpdesk

Funcționalitatea YouTrack Helpdesk a sosit în aplicația YouTrack! Acum puteți gestiona serviciile de suport pentru clienți din mers. Agenții și membrii echipei pot lucra cu cererile de suport de pe telefoanele și tabletele lor, iar reporterii pot trimite și revizui tichetele și articolele publice din Knowledge Base în aplicație.

Noua versiune a aplicației YouTrack este deja disponibilă pentru iOS și Android. Dacă ați început deja un proiect de helpdesk în YouTrack, toate tichetele existente și nou depuse vor apărea automat în aplicație.

Cum lucrează agenții de suport și membrii echipei cu tichetele în aplicație

Navigare la toate tichetele printr-o nouă filă Helpdesk
O filă Helpdesk separată apare pentru agenții de suport și membrii echipei care au acces la proiectele de helpdesk. Aceasta permite vizualizarea unei liste de toate tichetele și navigarea către cereri de suport separate prin interogări de căutare sau filtre. Puteți vizualiza tichetele în diverse opțiuni de previzualizare, de la vizualizări mici la cele mari, cu descrieri extinse ale tichetelor.

Fila Issues actuală a fost și ea actualizată cu tichetele de suport. Atunci când este necesar, tichetele vor apărea aici printre alte probleme din proiectele non-helpdesk. Dacă unii membri ai echipei nu au nevoie să vadă fila Helpdesk în aplicație, o pot dezactiva din setările aplicației.

Lucrul cu tichetele din mers
Aplicația permite lucrul cu tichetele de suport. Puteți atribui agenți tichetelelor, vizualiza obiectivele SLA, actualiza statusurile și aplica alte actualizări tichetelelor. De exemplu, câmpul CC este ușor de actualizat din aplicația YouTrack Mobile, astfel încât să puteți adăuga imediat membri suplimentari ai echipei din partea clientului. Aceasta este utilă când se lucrează cu o combinație de comunicare online și offline sau când primiți actualizări în timpul unui apel sau a unei întâlniri cu clientul.

Puteți publica răspunsuri și participa la discuțiile despre tichete în aplicație la fel cum ați face-o în versiunea desktop. Agenții pot posta răspunsuri care sunt trimise clienților, iar atât agenții, cât și membrii echipei pot discuta tichetele în mod privat, făcând comentariile vizibile doar pentru ceilalți membri ai echipei. Aplicația și notificările prin email vă vor actualiza pe voi și pe reporterii voștri despre activitatea nouă a tichetelor.

Experiența reporterilor în aplicație
Acces la tichetele existente și crearea de noi tichete
Reporterii externi primesc emailuri despre actualizările statutului tichetelor lor. În unele cazuri, clienții pot avea nevoie de acces la tichetele lor sau la articolele din Knowledge Base-ul public din YouTrack. Reporterii pot folosi acum aplicația YouTrack pentru a vizualiza toate tichetele trimise și pentru a crea altele noi – direct de pe pagina listei de tichete.

Interacționarea cu articolele din Knowledge Base
Aplicația suportă Knowledge Base-ul pentru reporterii voștri. Aceștia pot vizualiza articolele publice publicate în proiectele de helpdesk. Cu aplicația, este posibil să citiți, să navigați și să comentați articolele din mers.

Disponibilitate
YouTrack Helpdesk este disponibil pentru clienții YouTrack Cloud și Server. Dacă nu aveți un abonament activ YouTrack, puteți folosi YouTrack gratuit cu 10 utilizatori. Dacă folosiți deja YouTrack, dar nu ați început un proiect de helpdesk, verificați YouTrack Helpdesk pentru nevoile echipei voastre de suport și creați un proiect de helpdesk în YouTrack. Puteți începe și folosi un proiect de helpdesk cu 3 agenți de suport și un număr nelimitat de reporteri gratuit și să vă extindeți pe măsură ce aveți nevoie pentru o echipă de suport mai mare.