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
本站智能信息网提供的代码小浣熊都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由智能信息网实际控制,在2025年4月23日 下午2:51收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,智能信息网不承担任何责任。
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Tabby是什么Tabby是一个自托管的AI编程助手,为开发人员提供了一个开源和本地部署的替代方案,支持通过利用第三方开源代码大模型(如StarCoder、CodeLlama、DeepseekCoder)以实现类似于 GitHub Copilot 的功能。Tabby的设计目标是帮助开发者通过提供代码建议、自动完成和其他编程相关的辅助功能来提高编程效率和体验。 GitHub地址:https://github.com/TabbyML/tabbyTabby的主要功能代码自动补全: Tabby 能够根据上下文自动完成代码行,提供单行代码或整个函数的补全建议,从而减少打字量并加快编码速度。代码建议: 在编写代码时,Tabby 可以提供相关的代码片段建议,帮助开发者快速实现特定的功能或结构。多行代码生成: Tabby 不仅能补全单行代码,还能生成多行代码片段,包括循环、条件语句、函数定义等。函数和类生成: Tabby 可以建议或自动生成整个函数或类的结构,包括参数、返回类型和方法实现。错误检测和修正: Tabby 可以识别代码中的潜在错误,并提供修正建议,帮助开发者维护代码质量。代码优化: Tabby 能够根据最佳实践提供代码优化建议,帮助开发者编写更高效、更优雅的代码。语言和框架支持: Tabby 支持多种编程语言(如Python、JavaScript)和框架,使其能够适应不同开发者的需求。兼容IDE插件: Tabby 提供了与流行 IDE 兼容的插件,如 Visual Studio Code 和 IntelliJ,允许开发者在他们熟悉的开发环境中直接使用 Tabby 的功能。自托管和自定义: 由于 Tabby 是自托管的,用户可以根据自己的需求和安全标准来配置和运行 Tabby 服务器。OpenAPI 接口: Tabby 提供了 OpenAPI 接口,使得其他应用程序和服务可以轻松地与 Tabby 集成,扩展其功能。Tabby支持的大模型代码补全模型:StarCoder-1B、StarCoder-3B、StarCoder-7B、CodeLlama-7B、CodeLlama-13B、DeepseekCoder-1.3B、DeepseekCoder-6.7B对话模型:WizardCoder-3B、Mistral-7B
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