「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。
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!
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数据评估
关于Cody特别声明
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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。
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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