小浣熊家族

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商汤科技推出的代码小浣熊Raccoon不仅是你的AI编程助手,还是一个多功能的工具箱,让你的编程之旅更加轻松愉快。

所在地:
中国
语言:
zh
收录时间:
2025-04-13
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当编程邂逅萌宠小浣熊:商汤科技代码小浣熊Raccoon大放异彩

在编程的浩瀚宇宙中,一只憨态可掬的小浣熊正挥舞着智慧的魔法棒,为你的代码世界带来前所未有的惊喜与变革!没错,这就是商汤科技精心打造的代码小浣熊Raccoon,它不仅是你的编程好伙伴,更是你的智能小助手,让编程之旅从此变得生动有趣,轻松惬意!

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小浣熊家族(AI神器)六大神奇技能,点亮编程新篇章

六大神奇技能,点亮编程新篇章

  • 代码生成与补全‌:只需你轻轻一点,或是一段简短的注释,Raccoon便能迅速捕捉你的编程意图,如魔法般生成出完美的代码片段,或是提供精准的智能补全建议,让你的编程思路如泉涌般涌现,创作效率倍增。

  • 语言间的翻译大师‌:无论你是Python高手,还是JavaScript达人,或是C++狂热者,Raccoon都能轻松驾驭,实现代码在不同编程语言间的自由穿梭,让你的编程技能跨越语言界限,实现真正的全球化编程。

  • 重构专家,代码美容师‌:面对杂乱无章的代码,你是否感到无从下手?别担心,Raccoon就是你的代码美容师,它能精准分析代码结构,提出优化建议,让你的代码焕然一新,可读性和运行效率显著提升。

  • 代码纠错高手‌:编程路上,bug难免。但有了Raccoon,你再也不必为bug而烦恼。它能迅速定位并修复代码中的错误,让你的编程过程更加顺畅无阻,享受编程带来的纯粹乐趣。

  • 编程问答小管家‌:遇到编程难题?别担心,Raccoon内置的代码助手随时待命,它能与你进行多轮对话,解答你在编程过程中遇到的各种疑问,成为你编程路上的贴心小管家。

  • 自动测试案例生成‌:为了确保代码的质量,测试是必不可少的环节。但繁琐的测试工作常常让人头疼不已。好在Raccoon能为你自动生成测试用例,全面考验你的代码,让你轻松应对各种测试挑战。

支持多种语言和IDE,轻松融入你的编程世界

Raccoon不仅功能强大,还非常贴心。它支持Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript等30多种主流编程语言,并且与Visual Studio Code、Android Studio和JetBrains系列IDE等主流开发工具无缝对接,让你的编程过程更加顺畅无阻。

四步走战略,轻松上手Raccoon

想要体验Raccoon带来的编程乐趣?非常简单!只需四步,你就能轻松上手:

  • 访问代码小浣熊Raccoon的官网,点击“立即体验”按钮,开启你的编程新篇章。
  • 根据你的IDE选择相应的插件进行下载,VS Code用户可以直接在Visual Studio Marketplace下载Raccoon插件。
  • 安装无误后,点击小浣熊图标进行登录注册,轻松成为Raccoon的一员。
  • 登录后,即可在代码编辑器中按需激活Raccoon的各项功能,享受智能编程带来的便捷与乐趣。

问答环节,揭秘Raccoon的神奇之处

  • Q‌: Raccoon这个名字有何寓意?

  • A‌: Raccoon不仅是小浣熊的英文名,更代表着Roughly Another Code Compiler & Navigator的缩写,寓意着它将成为编程领域中的另一位导航者,引领我们探索编程的无限可能。

  • Q‌: 代码小浣熊Raccoon是免费的吗?

  • A‌: 没错!目前代码小浣熊Raccoon正处于免费公测阶段,快来抓住这次难得的机会,体验Raccoon带来的编程新乐趣吧!

  • Q‌: Raccoon背后的秘密武器是什么?

  • A‌: Raccoon的神奇之处源于商汤科技自主研发的顶级语言模型。这个强大的模型为Raccoon提供了源源不断的智能支持,让它能够轻松应对各种编程挑战。

快来拥抱代码小浣熊Raccoon吧!让它成为你编程路上的得力助手,一起探索编程的无限魅力!

小浣熊家族官网

https://xiaohuanxiong.com/

数据统计

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关于小浣熊家族特别声明

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代码小浣熊

代码小浣熊

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。
CodeArts Snap

CodeArts Snap

CodeArts Snap是华为云推出的AI编程助手,可以帮助开发者将自然语言转化为规范可阅读、无开源漏洞的安全编程语言,提升开发者编程效率,助力企业快速响应市场需求。其核心技术基于华为云PaaS技术创新Lab与华为诺亚方舟实验室联合打造的PanGu-Coder代码大模型,支持Python和Java语言,支持PyCharm、IntelliJ和VSCode等代码编辑器。CodeArts Snap的主要功能函数级代码自动生成。可以通过自然语言识别做到函数级的多行代码生成,开发者仅需在定义好的函数签名末尾处敲下“回车键”,CodeArts Snap将生成符合业务逻辑的完整函数代码。行级代码生成。CodeArts Snap在已有函数上文的场景下,还可以通过理解上文的语义和逻辑,自动进行行级代码生成。光标处代码生成推荐。在编程过程中,开发者难免会遇到卡壳、停下来思考。此时CodeArts Snap在光标处会进行行中代码生成推荐,为开发者提供编程灵感。提供多个生成结果方案。每次触发代码生成,CodeArts Snap会提供多个生成结果方案,开发者可以通过快捷键快速翻阅,也可以调取侧边栏对比查看所有候选代码生成推荐结果,并对结果进行选择。CodeArts Snap的产品价格目前CodeArts Snap处于免费测试中,用户可以通过VS Code和JetBrains插件市场免费下载,并通过下方链接申请注册使用:https://devcloud.cn-north-4.huaweicloud.com/codeartssnap/apply
Devin

Devin

Devin是什么Devin是由人工智能初创公司Cognition推出的全球首个全自主的AI软件工程师智能体,具备强大的编程和软件开发能力,能够在多个方面协助或完全独立地完成软件开发任务。在SWE-bench基准测试中,Devin解决实际问题的表现远超如GPT-4和Claude 2等AI模型。Devin的开发公司Cognition正式成立虽然仅两个月,但团队成员拥有丰富的AI前沿工作经验,并且拥有多枚国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)金牌,已获彼得·蒂尔的Founders Fund基金领投的2100万美元A轮融资。Devin的主要功能自主学习新技术:Devin能够通过阅读文档和代码来学习它不熟悉的技术,从而扩展其技能集。端到端构建和部署程序:Devin 能够理解整个软件开发流程,从前端设计到后端部署,甚至包括将应用程序发布上线。这意味着它可以从零开始构建网站、游戏或其他软件项目,并处理相关的工作流程。自主查找并修复Bug:Devin 具有出色的调试能力,能够发现并修复代码中的错误,即使开发者自己都没有注意到的问题也能被它找到并解决。训练和微调AI模型:Devin 不仅能够处理常规的编程任务,还能帮助训练和微调其他AI模型,显示出在人工智能领域的深度应用能力。修复开源库:对于开源社区中的问题,Devin 能够理解和解决,例如修复已知的bug或实现新的特性请求。对成熟生产库做贡献:Devin 能够对已经成熟的生产库做出贡献,例如修复已知的错误或添加新功能。Devin的性能对比在SWE-bench基准测试中(要求智能体解决在 Django 和 scikit-learn 等开源项目中发现的实际 GitHub 问题),Devin能够正确处理13.86%的问题。这一成绩显著高于之前技术水平的1.96%,显示出Devin在理解和解决实际编程问题方面的巨大优势。对比其他AI模型:Devin的表现远远超过了其他知名的AI模型,如GPT-4和Claude 2,这些模型在同样的测试中的正确率通常较低。如何使用Devin目前Devin还在内测中,请访问Coginition的官网查看更多信息,想要抢先体验的用户可填写Devin的内测申请表。

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