我要评论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 |
|---|---|---|---|---|---|
| （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！
如果这篇文章带给大家一些收获，不妨点赞、收藏。下次会介绍更好玩的产品。
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