Pendekatan terjemahan kode sumber ke sumber dapat membantu menghasilkan perangkat lunak yang lebih berchip dan andal dalam beberapa kasus. Tugas ini juga dikenal sebagai transkompilasi, transpilasi, atau terjemahan kode.
Menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk membuat alat yang meningkatkan rekayasa dan pengembangan perangkat lunak menjadi lebih populer. AI mampu membuat dan memanipulasi kode sumber.
Model pembelajaran mendalam terbaru untuk pengkodean telah mendapatkan banyak perhatian karena mereka dapat menghasilkan kode yang dapat dipercaya secara tak terduga ketika dilatih pada sejumlah besar data dan desain inovatif dengan miliaran parameter.