MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Количество внутренних коммитов кода в Nvidia утроилось с тех пор, как компания перевела всех инженеров на инструменты программирования с поддержкой ИИ. Более 30 тысяч разработчиков компании используют интегрированную среду разработки Cursor от Anysphere. Процесс разработки ПО по-прежнему контролируется и управляется людьми, но ИИ помогает устранять узкие места и обеспечивает максимальную эффективность.
Источник изображения: Cursor
«Cursor используется практически во всех аспектах разработки программного обеспечения. Команды используют этот продукт для написания и проверки кода, генерации комментариев и контроля качества. Весь жизненный цикл разработки программного обеспечения ускорился благодаря Cursor. Мы создали множество пользовательских правил в Cursor для полной автоматизации рабочих процессов. Это раскрыло истинный потенциал Cursor». — заявил вице-президент по разработке Nvidia Вэй Луио (Wei Luio).
Cursor помогает и в других областях, например, в отладке, где, по словам Nvidia, он превосходно справляется с поиском редких, устойчивых ошибок и развёртыванием агентов для их быстрого устранения. Команды Nvidia также автоматизируют свои проекты в Git, используя пользовательские правила, которые позволяют извлекать контекст из заявок и документации, в то время как Cursor обрабатывает исправления ошибок с помощью соответствующих тестов для проверки.
«До Cursor у Nvidia были другие инструменты для программирования с использованием ИИ, как разработанные внутри компании, так и сторонние. Но после внедрения Cursor мы действительно начали видеть значительное увеличение скорости разработки», — утверждает Луио. По его словам, Cursor хорошо справляется с анализом распределённых баз данных, что является непосильной задачей для человека.
Стажёры и новые сотрудники могут быстро освоить Cursor, а более опытные разработчики теперь быстрее решают другие задачи, требующие человеческой изобретательности, сокращая разрыв между идеями и их реализацией. Генеративный ИИ используется в точности для того, для чего он предназначен —для рутинных задач.
Представитель Nvidia подчеркнул, что количество ошибок осталось неизменным, несмотря на трёхкратное увеличение объёма кода и повышение общей производительности. Это особенно важно, если учесть, что критически важные компоненты, такие как драйверы графических процессоров, зависят от качества кода, который теперь частично генерируется ИИ.
Источник:
