Midjourney
Midjourney，创新AI图像生成平台，轻松将文字描述转化为艺术佳作。
「Cody」：企业AI代码助手的新星
Cody，一款革命性的企业AI代码助手，正引领着软件开发的新潮流。它不仅超越了传统工具对个人开发者生产力的提升，更以人工智能的强大力量，助力企业实现代码的一致性与高质量，赢得了众多优秀软件团队的信赖与赞誉。
Cody官网首页截图展示显示了（AI企业开发工具）的强大之处。
功能深度解析
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代码自动完成：Cody利用Sourcegraph提供的广泛上下文信息，精准捕捉开发者的编码意图，给出恰如其分的代码完成建议。它仿佛是一位聪明的助手，紧跟开发者的思路，让代码创作如行云流水般自然流畅。
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自动编辑：Cody具备实时模拟开发者编码历史的能力，它能在光标附近智能预测并给出下一步编辑建议，从而优化代码输入流程，让开发者在编程过程中更加得心应手。
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内联编辑：这项功能让开发者能够直接在代码中使用内联编辑命令，轻松实现代码的修复、编辑与重构。Cody就像一位随时待命的魔法师，让代码修改变得便捷而高效。
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智能对话：Cody擅长自主收集和完善上下文信息，针对开发者的请求提供准确而及时的回答。它不仅能解答编程中的疑惑，还能辅助开发者进行深度思考，激发更多创意灵感。
产品特色亮点
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多IDE支持：Cody与众多开发者常用的IDE无缝对接，如VS Code、Visual Studio、Eclipse、IntelliJ等。这意味着开发者无需改变工作流程，就能轻松享受AI聊天、自动完成和内联编辑等强大功能。
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团队协作利器：Cody不仅关注个人生产力，更着眼于团队生产力的提升。它利用整个代码库的上下文信息和共享提示，确保企业内代码的质量和一致性，让团队协作更加顺畅高效。
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集成多种工具：Cody能够与Notion、Linear、Prometheus等非代码工具集成，如同人类团队一样收集各种相关信息，为开发者提供全方位的支持与帮助。
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可选优质模型：Sourcegraph为Cody用户提供了对最新、最佳大语言模型的访问权限。用户可以根据实际用例，选择或优化适合自己的模型，让Cody更加贴合自己的开发需求。
应用场景广泛
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复杂代码库开发场景：在处理复杂代码库时，开发者往往需要在速度、质量和一致性之间做出艰难抉择。而Cody则能让开发者三者兼得。它通过共享和重用提示自动执行任务，显著提升开发效率与质量，让开发者轻松应对各种挑战。
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日常IDE开发场景：开发者在日常使用VS Code、IntelliJ等IDE进行开发时，Cody能够无缝集成其中，提供AI聊天、代码自动完成等功能。它不会改变开发者的原有工作习惯，反而能在潜移默化中提高开发效率，让开发者在编程过程中更加游刃有余。
使用指南
想要让Cody成为你编程路上的得力助手吗？非常简单！只需按照以下步骤操作：
- 选择你常用的IDE，并确认Cody支持该IDE。
- 在IDE中进行相应的设置，使其与Cody进行连接。
- 连接成功后，你就可以在编码过程中随时使用Cody的各种功能了。无论是输入代码时获得自动完成建议，还是通过智能对话获取代码相关的帮助，Cody都能为你提供全方位的支持与帮助。
快来拥抱Cody吧！让它成为你编程路上的得力助手，一起探索编程的无限可能！
Cody官网入口
数据统计
数据评估
关于Cody特别声明
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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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