С чем придётся столкнуться — ограничения по количеству вопросов, по количеству уточнений к вопросу, по общему объему токенов/размеру.

У каждого по разному и к тому же меняется время от времени, пока в сторону бОльших ограничений.

Ну и не забывать, что в теме нужно разбираться. Получить "умный", но неправильный ответ вполне возможно.

https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/865720/

ссылки, что бесплатно пока

• https://codeium.com/visual_studio_tutorial - предупреждаю сразу - ужос, хотя говорят юнит тесты у них самые лучшие. Еще не пробовал юнит тесты
• https://www.perplexity.ai от papusik
• https://chatgpt.com/gpts список что есть. А так, самый не жадный пока
• https://www.bing.com/chat?q=Microsoft+Copilot - довольно прилично, но 5 уточнений по теме. Иногда очень мало.
• Rider. Пока идёт тест Gemini бесплатно. Новое с нуля не генерит или что-то простое. для поиска ошибок и ревью хорошо
• tabnine к визуал студии. Исключительно для юнит тестов, но 5 вопросов всего в день.
• https://claude.ai была хорошая система, но сейчас сильно прижали бесплатную версию. Хотя вот вроде опять дали Claude 3.5 Sonnet. Была какое-то время 3.0 - никак не нужно.
• В skype еще АИ канал появился. Убрали. Вместо него копилот для винды
• в браузере (Edge) сверху справа кнопка чата
• https://www.bing.com/chat
• https://chat.mistral.ai
• https://chat.deepseek.com
• https://gemini.google.com/app
• https://claude.ai

Не моё из разговора с ИИ

Key Applications of AI in Software Development

The sources describe several key areas where AI is being applied to enhance the software development process:

1. Code Generation and Completion:

• AI-powered tools like GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, and Tabnine assist developers by suggesting code completions and generating entire code blocks based on the context of the code.
• These tools leverage AI language models to understand the developer's intent and provide relevant code suggestions, accelerating the coding process and reducing errors.

2. Bug Detection and Debugging:

• AI algorithms can be trained to identify bugs, vulnerabilities, and inefficiencies in code, going beyond traditional static analysis techniques.
• Tools like DeepCode, Snyk, and CodeGuru utilize AI to automatically scan code, detect potential issues, and even recommend fixes or optimizations.

3. Testing and Quality Assurance:

• AI is transforming software testing by automating test case generation, prioritizing critical tests, and predicting potential errors based on historical data.
• Testim, Functionize, and Applitools are examples of AI-driven testing platforms that enhance the efficiency and effectiveness of the testing process.

4. Project Management and DevOps:

• AI can be integrated into project management tools to automate routine tasks, improve time estimations, and optimize CI/CD pipelines.
• Platforms like Jira with AI integrations, Asana, and Monday.com leverage AI to assist with resource allocation, task scheduling, and real-time performance monitoring.

5. Documentation and Knowledge Management:

• AI can help generate and maintain up-to-date documentation, a crucial but often neglected aspect of software development.
• Tools like Katalon, Document360, and Confluence with AI plugins utilize AI to streamline documentation processes and ensure consistency.

The sources highlight that the use of AI in software development is not limited to these specific areas. AI is a rapidly evolving field, and its applications in software development are continuously expanding. For instance, AI is being explored for tasks like code refactoring, security analysis, and user interface design.

The sources primarily focus on the technical aspects and benefits of these AI applications in software development. They don't go into detail about potential challenges, such as the need for large training datasets, potential biases in AI algorithms, or the ethical considerations surrounding the use of AI in decision-making processes within software development.