AI代码辅助工具
尝试各种辅助编程的AI工具
笔者是一个后端Coder~,开发工具使用Idea和VsCode。在过去我一直尝试找到一款适合自己的智能代码辅助工具,来告别繁琐的重复性编码,好提高开发效率。直到AIGC和AI Agent的迅速发展,越来越多的AI编码辅助工具百花齐放。宣告天下-生成式编码新赛道的来临。于是开始使用Github Coplilot、Bito、Duet AI、CodeWhisperer、通义灵码/蚂蚁百灵、Comate、CodeGeeX2 等不下10种的工具。
AI生成工具总结:
产品 | 版本 | 功能 | 费用 | 链接 | 总结 |
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(微软) GitHub Copilot | 个人/企业 | 1.代码补全 2.根据注释生成代码 3.创建 SQL 查询 3.代码优化 4.问答 5.单元测试 | 个人版每月$10 企业版每月$19 | 官网 | 业界排名第一 最新版代码补全能力遥遥领先,使用Open AI的大模型用Github库来训练。新版chat是GPT-3.5。只要网络允许绝对首选。 根据github统计,96%的人研发认为可以快速完成重复工作,80%的研发认为可以提高工作效率。 |
(google)Duet AI | 企业版 | 1.生成代码 2.生成单测 3.回答有关 Google Cloud 产品的问题。 4.代码优化 5.对错误消息进行问题排查 | 每月 $19 | 官网 | UE和响应速度很好,内置的chat是 gemini pro。免费用30次。 集成了Google Cloud和k8还有热部署。 bug的提示修复很厉害。 支持AI SQL(BigQuery 收费)。有自己的日志中心和CI/CD。 最厉害的是推出的AI告警,和AI日志分析。帮助定位和发现生产环境出现的问题。传说内部的Goose已经学会google技术架构。 |
Bito | 免费/收费 | 1.生成代码 2.生成单测 3.问答 4.代码优化 5.代码解释 6.代码检查 | 收费$15 | 官网 | 号称提高10倍开发效率。体感生成速度确实快。 Bito 利用来自 Open AI、Anthropic 等公司的大模型。(可以理解他用了GPT和Claude大模型) 亮点是CodeView功能。利用AI agent实现的。 免费版是GPT-3.5 Turbo或谷歌Chat-bison,chat和代码补全有限制。付费是GPT-4 每月400个请求。 |
(AWS)CodeWhisperer | 个人/企业 | 1.生成代码 2.生成单测 3.代码安全检查 4.问答 | 个人免费,企业版每月$19 | 官网 | UE工具栏在左侧,内置了chat,不支持中文。 号称提高开发速度28%代码补全精准度很好,没有废代码。 可以根据中文注释生成,联系上下文写出定义方法。 最nb的功能代码安全检查,免费版每月50次,企业版每月500次 |
(阿里)CodeFuse(蚂蚁百灵) 和通义灵码 | 个人 | 1.生成代码 2.生成单测 3.问答 4.代码优化 5.代码解释 6.代码检查 | 免费 | 通义灵码 / 蚂蚁百灵 | 阿里通义大模型套件。通义灵码来自阿里云,Codefuse来自蚂蚁集团。 通义灵码基于通义大模型提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码。 Codefuse基于开源的DeepSeek的 33b模型二开的产品。目前内测中。 通义灵码的配置比较丰富,可以根据使用习惯来定制,补全长度、方式辅助功能等。 现阶段使用上通义灵码优于Codefuse |
(百度)Comate | 个人 | 1.生成代码 2.代码解释 3.问答 4.代码优化 5.生成单测 | 每月60 | 官网 | 代码生成:代码模块存在缺失和不完善,如数据预处理未按要求处理。损失函数可视化部分缺失;代码分段输出、注释清晰 首次执行结果: 按提示修改数据集文件地址后,执行第一步数据预处理报错,顺利执行10% 场景能力:在单次对话中,上下文关联差,多轮对话过程,未能很好结合上下文,后续提问回答,更像是单次提问的百科搜索回答。 其他:提问字数超出限制之后,胡乱输出了我本地ide中的代码文件 |
(清华智谱)CodeGeeX2 | 开源 | 1.生成代码 2.代码解释 3.问答 4.代码优化 | 免费 | 官网 | 1、交互较差,补全代码的时候经常补到一半(到行甚至单词的一部分就停了) 2、理解能力较差,代码不正确 3、代码转换(不同语言)能力还可以 4、生成代码接受率低,需要删减 |
最初我认为不会有太多地方用得上它们。因为大厂都有一套自己的技术体系和技术架构。外部的工具不可能学会,也不会让他们去训练自家的技术。所以我的定位是解决重复性编码的工作。经过六个月的使用后,发现我使用AI的方式随着时间的推移在不断变化和改进。
首先在选择工具时我有一个要求,那就是必须是基于GPT。因为在代码生成基准测试中,GPT绝对是摇摇领先。
当下和Open AI合作的名气最大的是GitHub Copliot。GitHub Copliot一直是业界的标杆!在代码补全领域一直是行业第一。新版本也增加了chat功能,作为插件在UE上也下足了工服,生成单侧,代码优化,代码解释等主流功能一应俱全。一月10$的价格也是可以接受。
同时对持学生证或者在github活跃项目的维护者提供永久免费。主打一个沉浸式编码!最近也发布了企业版。唯独一点就是要科学上网才能有好的体验。否则生成真的会很慢。
每每看到Thinking...就会抓狂!那有没有同样是和Open AI合作,且没有网络限制的平替产品呢? 答案是Bito。一个号称提高10倍生产力!每天节约1小时的产品...
Bito 在用户本地部署矢量数据库。该数据库会嵌入了1万个索引作。该矢量库使用embedding( 超过1万个维度的向量)。将代码库中检索文本、函数名称、对象等,转换为多维向量空间存储。
最后,Bito利用来自 Open AI、Anthropic 的大模型,也就是说他可以用GPT或Claude模型。免费版的chat使用的GPT-3.5 Turbo、或者 Google 的 chat-bison、Claude Instant。
如何安装就不多说了,支持Jetbrains和VsCode平台。直接看他的功能吧!
Bito
1.代码补全:被动触发,默认快捷键是
macOS:Option + Shift + K
Windows:Alt + Shift + K
2.解释代码:对于陌生语言很有用
macOS:Option + Shift + E
Windows:Alt + Shift + E
3.生成注释:生成的方法注释,用的少
macOS:Option + Shift + V
Windows:Alt + Shift + V
4.优化代码:一般没什么用。
macOS:Option + Shift + Q
Windows:Alt + Shift + Q
5.安全检查:这里主要是找代码漏洞
快捷键 macOS:Option + Shift + Z
Windows:Alt + Shift + Z
6.style检查:这里的style是指代码规范
快捷键 macOS:Option + Shift + U
Windows:Alt + Shift + U
7.是生成单测。只能单个文件生成。
我用的最多的是chat,太丝滑了!其次才是代码补全,看下代码补全的使用场景
重复性代码补全:
正则表达式:
编写SQL:
在mapper可以自动补全sql的查询条还能,还一种用法在chat里面输入表结构。让Bito生成复杂sql。
生成实体:这里不是生成getter/setter 方法,而是实体赋值或者转换。
生成代码场景
Bito有个很好用的功能,可以自定义Prompt模版。我们可以把设计好的提示词添加到模版里用来生成想要的结果。比如定义sql生成实体的Prompt,定义生成Web、RPC接口的Prompt等。
心流
打造心流领域
我们用AI代码辅助工具是为了提高我们的工作效率,而不是靠他来生成业务代码。生成业务代码属于“实时的软件生成”领域的(Prompt编程+低代码)。即使谷歌的Goose已经学会了自家的全部技术栈,也不能完全做到需求即交付。因为AI需要渗透到整个软件生命周期里,完全标准化后才能达到的预期效果。我理解的提效就是进入“心流”状态。而AI辅助工具能帮我做到。
打造个人的Copliot
推荐组合:CodeFuse+Bito+豆包
结对编程组合:GitHub Copliot就很够了!适合转型新语言的开发者。
打造沉浸式环境:JoyCoder(自家工具)+Bito。完全辅助,可以彻底告别网络搜索。期待自己家的JoyCoder的成长!
总结
完全可以提高20%的工作效率!如果对Prompt理解透彻、代码模块化思维能力够强,愿意花时间调整工作流程的话,还会提高的更多!
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