代码小浣熊Raccoon是商汤科技最新推出的一个智能AI编程助手和工具,由商汤自研的大模型驱动,支持多种编程语言和多项任务能力,可为开发人员带来全新的编程体验。代码小浣熊Raccoon提供了丰富的智能代码生成和辅助功能,可应用于从软件需求分析、架构规划、代码生成到软件测试的各个开发流程中,满足程序员代码编写、数据分析以及编程学习等多样化需求。
代码小浣熊Raccoon的主要功能
- 代码生成和补全:根据注释生成代码或根据上下文提供智能的代码补全建议
- 代码翻译:支持不同编程语言之间的代码互译,如Python转JavaScript
- 代码重构:提高代码可读性和可维护性,优化代码结构,提高运行效率
- 代码纠错:快速识别各种代码错误并智能修正有问题的代码
- 代码问答:内置代码助手,可进行连续对话,解答编程时遇到的疑问
- 测试用例生成:自动生成测试用例,确保代码更全面地被测试
代码小浣熊Raccoon支持的语言和IDE
- 支持Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript、SQL等30多种主流编程语言
- 兼容Visual Studio Code、Android Studio和JetBrains旗下的系列IDE,Eclipse、Xcode等后续将开放支持
如何使用代码小浣熊Raccoon
- 访问代码小浣熊Raccoon的官网(xiaohuanxiong.com/code),点击立即体验按钮
- 选择下载对应的IDE插件,以VS Code为例,可进入Visual Studio Marketplace页面点击Install唤起桌面端的VS Code,或直接在软件内的扩展搜索Raccoon进行安装
- 安装成功后,点击左侧的小浣熊图标登录注册账号,登录成功后即可开始使用
- 在代码编辑器里面使用Alt + /可获取代码补全,也可以在侧边栏获终端面板唤起代码助手进行对话
常见问题
代码小浣熊Raccoon单词有什么含义?
Raccoon的本意是小浣熊,在这里指的是Raccoon – Another Code CO-pilOt Navigator的缩写。
代码小浣熊Raccoon是免费的吗?
代码小浣熊Raccoon目前在免费公测中,用户可免费使用。
代码小浣熊Raccoon基于什么大模型?
代码小浣熊Raccoon基于商汤科技自研的大语言模型。
数据统计
数据评估
关于代码小浣熊特别声明
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CodeWhisperer是亚马逊最新发布的AI编程软件,经过数十亿行代码的训练,可以根据开发人员的注释和现有代码实时生成从片段到完整函数的代码建议。减轻耗时的编程任务,和加快使用不熟悉的API时构建代码的速度。目前,亚马逊的CodeWhisperer针对个人用户是完全免费使用的,无限制次数的代码建议生成和每月50次的代码安全扫描!CodeWhisperer的主要功能实时生成代码建议。理解用自然语言(英语)编写的注释,可以实时生成函数级和块级代码建议以提高开发人员的工作效率。支持流行的编程语言和 IDE。 为多种编程语言提供基于AI的代码建议,包括 Python、Java、JavaScript等,并与VS Code和JetBrains旗下的系列IDE兼容。内置安全扫描。使用 CodeWhisperer,开发者可以扫描 Java、JavaScript 和 Python 项目以检测难以发现的漏洞。开源代码引用跟踪器。提供内置的引用跟踪器,用于检测代码建议是否可能与开源训练数据相似,并可以标记此类建议。可与 AWS 服务配合使用。通过提供针对 AWS API 进行优化的代码建议,让开发人员更高效地使用 AWS 服务。CodeWhisperer的产品价格对于个人开发人员,可以免费使用 CodeWhisperer,支持不限次数地生成代码建议并免费使用引用跟踪器,且每月可免费进行 50 次代码扫描。对于企业组织来说,专业版本的价格是每人每月19美元,提供500次代码安全扫描。常见问题CodeWhisperer是免费的吗?对于个人开发人员来说,CodeWhisperer可以免费使用,支持不限次数地生成代码建议。CodeWhisperer具体支持哪些编程语言?CodeWhisperer 支持 15 种编程语言,包括 Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#、Go、PHP、Rust、Kotlin、SQL、Ruby、C++、C、Shell、Scala。CodeWhisperer支持哪些编辑器或IDE?CodeWhisperer 支持的代码编辑器或IDE包括Amazon Sagemaker Studio、JupyterLab、Visual Studio Code、JetBrains 旗下的IDEs、AWS Cloud9、AWS Lambda、AWS Glue Studio。CodeWhisperer基于什么大模型?CodeWhisperer由基于包括 Amazon 和开源代码在内的各种数据来源训练的基础模型提供支持。
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Twinny是什么Twinny 是一个专为 VS Code 设计的AI代码补全插件,支持本地或API托管,提供智能代码自动完成服务。Twinny 旨在与Ollama无缝协作,类似于GitHub Copilot,但完全免费且100%私有。Twinny通过自动代码补全、多语言支持、易于安装和配置等特点,帮助开发者提高编程效率。Twinny 具备聊天功能,支持用户与AI进行交互,查看代码补全的差异,并直接接受解决方案。Twinny的主要功能自动代码补全:提供快速且准确的代码建议,帮助开发者提高编码速度。多语言支持:支持多种编程语言,满足不同开发者的需求。本地或API托管:选择本地运行或通过API托管,确保灵活性和隐私性。无缝协作:与Ollama工具无缝集成,提供更丰富的功能。免费且私有:完全免费使用,且所有操作在本地进行,保证数据安全。配置灵活:允许用户自定义Ollama API的端点和端口,适应不同环境。Twinny的技术原理Ollama:一个轻量级的AI模型管理工具,支持多种模型的高效管理和部署 。llama.cpp:基于C++的高性能AI推理库,适用于各种AI模型的快速推理 。oobabooga/text-generation-webui:用于文本生成的Web界面,支持多种生成任务 。LM Studio:一个轻量级的语言模型工作室,支持多种语言模型的训练和推理 。LiteLLM:一个轻量级的语言模型库,支持多种语言模型的快速加载和推理 。Twinny的项目地址项目官网:twinny.devGitHub仓库:https://github.com/twinnydotdev/twinnyTwinny的应用场景个人开发者:对于独立工作的开发者来说,Twinny 提供一个强大而免费的编程助手,提高编码效率和代码质量 。小型团队:在资源有限的情况下,小型团队基于 Twinny 加速开发进程,同时保持代码的一致性和质量 。初创企业:初创公司有紧迫的产品开发需求和预算限制,Twinny 的免费和高效特性非常适合。教育机构:教育机构用 Twinny 作为教学辅助工具,帮助学生学习编程,提高编码技能 。大型企业:大型企业的开发团队通过 Twinny 提高工作效率,同时确保代码的隐私和安全 。
Augment
Augment Code是什么Augment Code 是 AI 编程助手,专为开发团队设计,提升开发效率和代码质量。通过深度理解代码库的上下文,为开发者提供个性化的代码生成、代码优化以及问题解答服务。核心优势在于能处理大型复杂项目,支持多模态输入,如截图和设计文件,帮助开发者更直观地解决问题。 Augment Code 提供从问题定义到代码优化的全流程支持,支持 VS Code、JetBrains IDEs 等主流开发工具,通过 Slack 集成助力团队协作。具备强大的上下文引擎,容量高达20万tokens,能更好地理解代码结构和依赖关系。Augment Code的主要功能大型代码库适配:Augment专门针对大型代码库进行了优化,能够理解复杂的项目结构和编码模式,为开发者提供更加精准的代码建议。深度代码理解:能够全面理解整个代码库的上下文,即使是大型复杂项目也能快速响应。它通过预先索引代码库,实现对代码结构和依赖关系的深度理解。个性化代码生成:随着开发者的工作自动学习和适应代码风格,提供个性化的内联代码完成功能。支持多种输入方式:除了传统的文本输入外,还支持多模态输入,如截图、Figma 文件等,帮助开发者更直观地描述问题。强大上下文处理能力:上下文容量高达20万tokens,能更好地理解代码库的结构和依赖关系。Slack 集成:通过 Slack 集成,开发者可以快速获得答案、让新成员跟上进度或在需要时做出决策。代码优化建议:提供代码优化建议,帮助开发者提升代码质量和性能。重构辅助:辅助代码重构,确保代码的可读性和可维护性。即时回答问题:能即时回答关于代码库的问题,帮助开发者快速定位和解决问题。自动创建快照:自动创建工作空间的快照,方便开发者随时查看和回退到之前的版本。项目管理:从问题到拉取请求,帮助开发者从问题定义、代码创建到代码优化的整个过程。如何使用Augment Code访问官网:访问Augment Code的官方网站。邮箱注册并登录。安装插件:根据使用的 IDE,选择安装对应的插件。Augment Code支持VS Code、JetBrains、Vim等。配置环境:安装后,打开 IDE,登录账号。插件会扫描项目代码库,建立索引,首次扫描时间因项目大小而异。功能使用代码补全:在 IDE 中输入代码,插件会根据上下文建议代码,按“Tab”键接受建议。智能聊天:通过聊天窗口提问代码问题。点击 IDE 侧边栏“Chat”图标,输入问题,AI 分析代码库后返回答案并标注文件路径。多文件编辑:使用 Agent 模式批量修改代码。在聊天窗口输入任务,Agent 列出修改预览,点击“Apply”执行。多模态输入:上传截图或 Figma 文件,辅助调试或实现 UI。在聊天窗口点击上传按钮,选择截图或 Figma 文件,输入需求,AI 会生成代码。项目生成:在 Agent 模式输入需求,快速搭建完整项目。>输入需求,如“做一个微信小程序图书管理系统”,AI 生成前端代码、后端服务和数据库表,检查代码后按提示运行。工具集成:在设置中授权 GitHub、Slack 等账号。在 IDE 中提交代码或发送消息。Augment Code的应用场景大型代码库管理:Augment Code 支持高达 20 万 token 的上下文,能快速理解复杂项目,生成准确的代码建议。适用于拥有庞大代码库和多个开发团队的大型企业,帮助统一编码标准并提高代码复用率。快速原型开发:通过 Agent 模式,Augment Code 可以在几分钟内生成前后端代码,适合快速验证想法。团队协作与知识传承:Augment Code 支持多开发者协作,促进内部最佳实践的共享。新成员可以通过聊天功能快速了解代码库的工作原理、调查错误等,加速学习和融入团队。代码优化与重构:Augment Code 提供基于 AI 的代码审查功能,识别潜在的错误和改进空间。为代码重构提供分步指导,帮助开发者改进代码结构和性能。复杂任务处理:Augment Code 凭借强大的上下文处理能力,能应对复杂的代码重构和迁移任务。Augment Code的适用人群个人开发者:需要提高编码效率、快速生成高质量代码的独立开发者。开发团队:在大型项目中协作的团队成员,特别是那些需要快速理解和适应项目编码风格的新团队成员。资深工程师:希望推广内部最佳实践、提升团队整体编码水平的高级工程师。技术领导和项目经理:负责监督项目进度和代码质量,需要确保团队遵循既定的开发流程和标准。初创公司:寻求快速迭代产品,需要在短时间内产生大量可靠代码的初创企业。大型企业:拥有庞大代码库和多个开发团队的大型企业,需要统一编码标准并提高代码复用率。
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