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GitHub Copilot，基于 AI 的编程助手，智能补全代码，提升开发效率与质量。

驭码CodeRider是什么驭码CodeRider是极狐GitLab推出的AI编程与软件智能研发助手，专为提升程序员的编码效率和研发效能而设计。该AI编程工具基于AIGC技术，提供代码补全、生成、解释、单元测试生成以及智能问答等强大功能，支持PC原生端侧部署，允许用户在离线状态下使用，同时提供私有化部署选项，确保企业数据安全。驭码CodeRider与GitLab深度集成，支持智能DevOps工作流，帮助处理议题、合并请求，并与CI/CD流程结合，实现端到端的AI赋能。此外，它还覆盖了近百种编程语言，支持主流IDE集成，是企业级AI DevOps解决方案的优选。驭码CodeRider的主要功能智能编程辅助：CodeRider利用先进的AI算法，根据用户的实际研发需求，生成高质量的代码片段。这个功能可以大幅减少编码时间，提升编码效率，同时保证代码质量。代码补全：在用户编写代码的过程中，CodeRider能够根据当前代码的上下文，智能地提供补全建议，减少手动编码的工作量，加快开发速度。代码解释：CodeRider能够识别多种编程语言，并提供代码段的详细解释，帮助开发者理解复杂的代码逻辑，提高代码的可读性和可维护性。代码注释：CodeRider自动生成代码注释，帮助开发者快速理解代码的功能和目的，特别是在团队协作中，注释可以大大提高代码的透明度。代码修改：CodeRider可以根据用户的指令或需求，自动修改代码，减少手动修改的繁琐性，提高代码修改的效率和准确性。单元测试：CodeRider能够为选定的代码段生成单元测试代码，帮助开发者快速验证代码的功能和性能，确保代码质量。代码优化：CodeRider提供代码优化建议，帮助开发者改进代码结构，提升代码的可读性、可维护性和安全性。智能问答：CodeRider支持自然语言处理技术，能够理解和回答技术相关问题，甚至生成代码示例，支持多轮对话，提高问题解决的效率。GitLab文档问答：CodeRider集成了GitLab文档问答功能，用户可以通过提问来获取GitLab平台的使用帮助和最佳实践。IDE集成：CodeRider支持与主流的集成开发环境（IDE）如Visual Studio Code等集成，使得开发者可以在熟悉的开发环境中直接使用CodeRider的功能。覆盖多种编程语言：CodeRider支持近百种编程语言，无论是流行的Java、Python、JavaScript，还是特定的领域语言，都能得到CodeRider的支持，满足不同开发者的需求。服务器私有化部署：企业可以选择将CodeRider部署在私有服务器上，这样可以更好地控制数据访问权限，保护企业的核心数据不被外泄，增强数据安全性。端侧部署(AI PC)：用户可以在本地计算机上安装CodeRider，实现端侧智能研发。这种部署方式支持离线工作，即使在没有网络连接的情况下也能使用，增加了研发的灵活性。企业代码文档安全：CodeRider提供了严格的安全措施，确保企业内部的代码和文档不会被未授权访问或泄露，保护了企业的知识产权和商业机密。如何使用驭码CodeRider对于Visual Studio Code用户：打开Visual Studio Code：确保你已经安装了Visual Studio Code编辑器。访问扩展：在左侧导航栏中点击“扩展”图标。搜索插件：在搜索框中输入“驭码 CodeRider”。安装插件：找到插件后点击“安装”。登录账号：插件安装完成后，需要登录极狐GitLab账号。下载依赖项：登录后，手动下载依赖项。点击页面右下角弹出窗口下载端侧组件和模型，包括端侧组件、补全模型和对话模型。注意，因为模型文件较大，需要等待一段时间，右下角会显示下载进度。Visual Studio Code版插件：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Jihu-GitLab.coderider对于JetBrains IDEs用户（以IntelliJ IDEA为例）：打开IntelliJ IDEA：确保你已经安装了IntelliJ IDEA或其他JetBrains IDE。访问插件市场：在左侧导航栏中点击“插件”。搜索插件：在插件市场的搜索框中输入“CodeRider”。安装插件：找到CodeRider后点击“安装”。重启IDE：安装完成后，重启IntelliJ IDE。登录账号：重启成功后，登录极狐GitLab账号。下载依赖项：登录后，同样需要手动下载端侧组件和模型，步骤与Visual Studio Code用户相同。JetBrains版插件地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/24510-coderide-驭码CodeRider的产品价格CodeRider Team驭码团队版：面向团队的版本，每年每人的价格是499元人民币。这个版本提供了一系列的特色功能，包括DevOps智能辅助、GitLab文档库、PC原生算力模型和私有化部署。此外，它还包括辅助编程、代码补全、技术问答、代码生成、代码注释、代码解释、单元测试、代码修改、代码优化和知识问答等辅助功能，以帮助团队成员提高开发效率。CodeRider Enterprise驭码企业版：更高级的企业级版本，每年每人的价格是899元人民币。除了包含团队版所有功能外，企业版还增加了企业管理、数据看板、权限管理以及企业模型可配置等高级功能。CodeRider Hybrid驭码混合算力版：结合了AI PC端推理和服务器端大模型的混合算力版本，具体价格需要联系极狐GitLab以获取详细信息。它包含了DevOps智能辅助、GitLab文档库、混合算力模型、私有化部署以及企业知识库等特色功能，并且也包括了辅助编程、代码补全、技术问答等一系列辅助功能。与企业版一样，混合算力版也提供了企业管理、数据看板、权限管理和企业模型可配置等高级功能。更多产品价格信息请查看驭码CodeRider的产品定价页面。驭码CodeRider的适用人群软件开发者：无论是初级开发者还是资深程序员，CodeRider都能通过提供代码补全、代码解释、代码优化等功能，帮助他们提高编码效率和代码质量。研发团队：在团队协作中，CodeRider的AI DevSecOps功能可以帮助团队成员更高效地进行开发、安全检查和运维工作，提升团队的整体研发效能。企业IT部门：对于企业的IT部门来说，CodeRider的服务器私有化部署和企业代码文档安全功能，可以保障企业数据安全，同时提高研发流程的自动化水平。自由职业者：自由职业者在进行软件开发项目时，CodeRider可以作为一个强大的助手，提供从编码到测试的一系列支持，帮助他们独立完成项目开发。技术爱好者和初学者：对于编程爱好者和初学者，CodeRider的智能问答和代码解释功能可以帮助他们更快地学习和理解编程知识。

模力方舟是什么模力方舟（Gitee AI）是面向开发者、终端用户与产业场景的 AI 应用共创平台。依托 Gitee 全球第二大开发者平台的 DevOps 能力和开源的开发者服务体系，提供高可用的模型服务能力、Serverless 应用构建能力与 API 组合能力。平台汇聚超 70 款主流大模型，覆盖多种任务类型及行业场景，支持 Serverless 部署与私有化交付。AI 模型广场具备极简接入、高性能推理、灵活扩展等亮点，可助力开发者快速构建 AI 应用。平台提供 AI 开发者教育、AI 应用共创、模型定制等服务，是连接创作者与用户、AI 能力与实际场景的共创平台，推动 AI 应用生态建设。模力方舟的主要功能AI 模型广场：提供标准化模型接口，支持私有化部署与 Serverless 调用。可视化应用构建：图形化配置界面，零代码生成应用并上线。算力广泛兼容：适配昇腾、天数、沐曦等主流国产 AI 芯片，同时支持英伟达等国际主流硬件环境。推理成本显著降低：Serverless 架构显著降低开发与部署负担，推理成本最高可降 90%。AI 应用共创：提供覆盖 AI 应用“开发 → 上架 → 展示 → 变现”全流程服务，助力开发者高效实现从创意到产品、从产品到用户的完整闭环。共创 AI 应用生态，链接创意、用户与算力价值链。模型定制：提供包括微调、强化学习、参数插拔等在内的模型定制服务，助力企业客户快速打造专属 AI 能力，适配业务场景，高效落地应用。AI 开发者教育：通过系列 AI 技术活动，包括前沿技术分享、场景化实战训练营等，为开发者打造学习与交流空间。同时为企业提供展示技术能力、产品方案的合作窗口，共建开放共创的 AI 生态。稳定高可用的服务通道：API Token 独立绑定，支持高并发调用。智能推理缓存机制：内置多级缓存与模型复用机制，提升响应效率。多类型模型支持：兼容 Diffusion、多语言、多模态、RAG 等主流模型。LoRA 动态加载：支持运行时热插拔轻量化模型参数，快速实现个性化微调。能力组合和多模型链路：支持多 API 编排与工作流式调用，构建个性化 AI 应用。私有化部署：私有化部署能力覆盖推理服务、Serverless 平台及完整 MaaS 模型管理平台，支持以软硬一体机形式落地企业级场景，提升安全性与部署效率。如何使用模力方舟访问官网：访问模力方舟（Gitee AI）的官方网站。注册账号：使用邮箱或手机号注册账号，也可以通过Gitee账号直接登录。完善信息：根据提示完善个人或企业信息，使用平台的各项服务。浏览模型：在AI模型广场中，查看平台提供的70多款主流大模型，涵盖文本生成、图像生成、语义理解、多模态等任务类型。选择模型：根据你的需求，选择合适的模型进行应用开发。例如，如果你需要开发文本生成类应用，可以选择擅长文本生成的模型。使用API服务获取API Key：在平台中创建应用并获取API Key，这是调用模型接口的必要凭证。阅读文档：查看所选模型的API文档，了解接口的参数、返回值等详细信息。调用API：使用API Key，通过HTTP请求调用模型接口，将你的输入数据发送给模型，并获取模型的输出结果。可视化应用构建进入应用构建界面：在平台中找到可视化应用构建工具。配置应用：通过图形化界面进行应用配置，无需编写代码。你可以设置应用的名称、描述、输入输出等基本信息。连接模型：将所选的AI模型与应用进行连接，配置模型的调用参数。生成应用：完成配置后，点击生成应用按钮，平台将自动生成应用并上线。模力方舟的应用场景智能客服和助理：基于企业知识库、产品文档、使用手册等已有数据训练企业定制化的私有模型，可接入语音模型。政务服务：提供适用于政务工作的综合解决方案，如智能业务办理解决方案、云端法庭解决方案等。电商直播行业：提供智能化内容生成，识别用户兴趣和情感，提供有针对性的营销内容。内容创作：生成高质量的文本、图像、视频等内容，用于广告、媒体、创意等行业。数据分析：通过自然语言处理和数据分析技术，为企业提供智能决策支持。智能办公：自动化办公流程，如文档生成、会议记录整理、任务管理等，提高工作效率。

C知道是什么C知道是由开发者社区CSDN推出的一款AI技术问答工具，利用了自然语言处理技术和生成式AI，旨在为开发者提供专业的编程辅助和技术知识问答。该工具能够理解用户的查询意图，并针对计算机和软件开发相关的问题给出解答。C知道的功能包括但不限于代码生成、错误追踪、代码解释、语言转换以及内容创作等，通过模拟人类语言模式，帮助用户快速找到解决方案，从而提高编程效率和学习效率。C知道的主要功能智能技术问答：C知道能够准确理解用户的查询意图，针对各种计算机科学和软件开发的问题提供专业的答案。代码生成与优化：用户只需描述需求，C知道即可生成相应的代码片段，甚至对现有代码提出优化建议。错误追踪与调试：遇到编程难题时，C知道能够协助定位问题所在，并提供调试方法。代码解读：对于复杂的代码段，C知道能够提供清晰的解释，帮助用户理解其工作原理。多语言支持：C知道支持多种编程语言的代码转换，使得跨语言项目更加容易管理。技术文档与内容创作：在编写技术文档或教程时，C知道能够提供内容创作的辅助，提升写作效率。持续学习与更新：C知道会根据用户反馈不断学习与更新，提供更准确的提示和建议，帮助用户更高效地提问。个性化体验：C知道能够根据用户的使用习惯和偏好，提供个性化的问答和建议服务。C知道的适用人群编程初学者：对于刚开始学习编程的新手，C知道可以提供基础的编程知识、语法指导和代码示例，帮助他们快速入门。软件开发者：在开发过程中，开发者可以使用C知道进行代码生成、错误诊断和解决方案查询，以提高编程效率。技术研究人员：研究人员可以利用C知道的资料查询功能，获取最新的技术动态和研究成果。IT专业人士：IT行业的专业人士可以通过C知道了解行业趋势，获取解决方案，提升专业技能。技术爱好者：对于对技术充满热情的爱好者，C知道可以提供丰富的技术知识，满足他们的学习需求。

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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

魔搭社区是什么魔搭社区（ModelScope）是阿里巴巴达摩院推出的综合性的人工智能模型共享与服务平台，为构建一个开放、高效、易用的AI模型生态，为开发者、研究人员和企业用户提供一站式的模型获取、部署和应用体验。 ModelScope平台汇集了丰富的预训练模型资源，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。用户可以通过简单的搜索和下载操作，快速获取所需的模型，结合平台提供的工具进行微调、优化和部署。魔搭社区支持多种硬件平台，包括昇腾、GPU等，满足不同用户的需求。魔搭社区的主要功能丰富的预训练模型：提供涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别、多模态等多个领域的预训练模型。模型上下文协议（MCP）：推出MCP广场，上架千余款热门MCP服务，包括支付宝、MiniMax等独家首发服务。MCP为大模型对接外部数据源和工具建立了统一标准，简化了开发流程。数据集与指标：提供多种数据集和性能评估指标，方便开发者进行模型训练和优化。模型推理与部署：支持在线推理、本地部署和云端部署。用户可以通过网页界面直接上传数据获取推理结果，也可以通过SDK在本地运行模型。分布式训练与优化：提供分布式训练工具，支持多种框架（如PyTorch、TensorFlow等），提供模型压缩、量化等优化工具。调试与集成：提供简单易用的调试环境和工具，支持第三方平台集成，降低开发者使用门槛。开源与社区共建：作为一个开源平台，鼓励开发者贡献模型和代码，形成开源协作生态。开发者社区：提供交流平台，开发者可以分享经验、讨论技术问题，共同推动AI技术的发展。如何使用魔搭社区访问平台：访问魔搭社区的官方网站，注册或登录。环境准备安装 Python：确保系统中已安装 Python（推荐版本 3.8 及以上）。安装 ModelScope Python 库：通过以下命令安装 ModelScope 的 Python 库。模型下载通过命令行下载：使用 ModelScope 提供的命令行工具下载模型。通过网页界面下载：访问魔搭社区官网，在模型库中搜索并下载所需的模型。模型推理：使用 Python 脚本加载模型并进行推理。模型微调：使用 ms-swift 进行微调ms-swift 是魔搭社区提供的大模型训练和部署框架。模型部署：使用 Vllm 部署模型，Vllm 是一个高效的推理框架，支持多 GPU 分布式推理。探索更多模型和工具：访问魔搭社区官网，浏览丰富的模型库、数据集和工具。参与社区交流：加入魔搭社区的开发者社区，与其他开发者交流经验，共同推动 AI 技术的发展。魔搭社区的应用场景AI研究与教育：研究人员和教育工作者可以用ModelScope上的模型进行AI相关的研究和教学活动，提高研究效率和学习效果。企业应用开发：企业可以用ModelScope上的模型快速开发AI应用，降低研发成本，加快产品上市时间。创业项目：初创企业可以借助ModelScope上的模型资源，开发创新的AI产品和服务，验证商业模式并实现产品的快速迭代。个人项目：个人开发者可以用ModelScope上的模型实现自己的创意，开发个性化的AI应用。多模态应用：ModelScope支持多种多模态模型，例如处理文本、图像和视频的InternVL3系列模型。可以应用于智能助手、内容创作、视频生成等领域。

Sketch2Code由微软AI Lab于2018年推出，旨在帮助开发人员轻松地将手绘草图转化成HTML代码的开源项目。使用Sketch2Code，开发人员可以绘制线框草图并将其导出为源代码。Sketch2Code使用人工智能和自动化从线框草图中开发代码，支持基本的网页视觉元素，包括标签、文本字段、文本段落、图像和按钮等。2018年发布时，该项服务背后的模型已经用数百万张图像进行了训练，可以对各种类型的物体进行物体检测。有了这些信息，该工具可以生成设计中不同元素的HTML代码片段，然后可以根据识别的元素的位置推断设计的布局，并相应地生成最终的HTML代码。而在GPT 4的演示中，也有一段将草图转换成网页的Demo演示，很可能微软已经将该技术与OpenAI合作并进行了迭代，而最新训练的图像数据也可能远超2018年。