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到了效率和准确性的显著提高。这些智能系统使用学习算法来了解代码库的结构并识别潜在问题。例如，Meta 的 SapFix 和 Sapienz利用人工智能自动查找其移动应用程序代码中的错误，以免它们造成问题。 AI 调试工具的作用不仅限于识别问题，它们还会提出可能的解决方案，甚至自动解决问题。DeepCode的云服务就是一个例子，它使用机器学习算法从数百万个程序代码中学习并提供修复建议。

SapFix 集两者之长，是一款极为精炼的工具，它不仅可以评 泰国数据 估整个代码库，还可以自动生成错误修复并通过人工设计的测试运行它们。事实上，它会生成几种修复错误的方法，并根据不同的参数选择被认为是最佳的解决方案。 此外，这些 AI 工具可以根据在编码框架中检测到的过去模式，实时预测未来代码开发中可能出现错误的位置。例如，OverOps 的预测分析工具可以帮助开发人员在编写新代码之前预测潜在的错误。

显然，这一切都伴随着两个重大警告。首先，没有任何一种人工智能工具足以取代人类测试员。人类的聪明才智仍然可以找到让我们的软件绽放出美丽色彩的方法；说实话，大多数用户已经这样做了。 其次，也许更重要的是，这些解决方案依赖于数据。上面提到的一些产品已经过训练，可以按原样实施。但如果您想要一个定制的工具，那么请准备好挖掘您的档案并开始收集历史数据。