Methodology for improving programs based on means of code generation by artificial intelligence

Abstract

The methodology of designing software modules using artificial intelligence plays a crucial role in understanding and analyzing existing software systems. This paper examines the integration of artificial intelligence (AI) techniques, including IntelliSense, Code Formatter, ChatGPT, and GitHub Copilot and similar programs to GitHub Copilot for code generation of software systems. The goal is to use AI capabilities to improve various software modules, including code understanding, refactoring, and creating step-by-step documentation for performing specific software improvement actions. We review each AI method, discuss their potential contribution to improved part design, and present a framework for their integration. In addition, we discuss the benefits, challenges, and future directions for AI-driven improvement and exploration of critical security challenges code generation model. The object of research is the methodology of improving programs based on means of code generation by artificial intelligence. The purpose of the work is to propose a methodology for improving programs based on means of code generation by artificial intelligence and to demonstrate its application on practical examples. Research methods - use of software reverse engineering methods and artificial intelligence methods.Методологія проектування програмних модулів з використанням штучного інтелекту відіграє вирішальну роль у розумінні та аналізі існуючих програмних систем. У цьому документі розглядається інтеграція методів штучного інтелекту (AI), включаючи IntelliSense, Code Formatter, ChatGPT і GitHub Copilot, а також подібні програми до GitHub Copilot для створення коду програмних систем. Мета полягає в тому, щоб використовувати можливості штучного інтелекту для вдосконалення різних модулів програмного забезпечення, включаючи розуміння коду, рефакторинг і створення покрокової документації для виконання конкретних дій щодо вдосконалення програмного забезпечення. Ми розглядаємо кожен метод штучного інтелекту, обговорюємо їхній потенційний внесок у покращення дизайну деталей і представляємо основу для їх інтеграції. Крім того, ми обговорюємо переваги, проблеми та майбутні напрямки вдосконалення за допомогою штучного інтелекту та вивчення моделі генерації коду критичних проблем безпеки. Об’єктом дослідження є методологія вдосконалення програм на основі засобів генерації коду штучним інтелектом. Мета роботи – запропонувати методологію вдосконалення програм на основі засобів генерації коду штучним інтелектом та продемонструвати її застосування на практичних прикладах. Методи дослідження – використання методів зворотного проектування програмного забезпечення та методів штучного інтелекту.