Pendekatan penerjemahan kode sumber-ke-sumber dapat membantu menghasilkan perangkat lunak yang lebih canggih 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 dapat menghasilkan kode yang tak terduga dapat dipercaya ketika dilatih pada sejumlah besar data dan desain inovatif dengan miliaran parameter.