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ai 编程

Answer

以下是关于 AI 编程的相关信息:

Trae 国内版

  • 是国内首个 AI IDE,自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。
  • 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。
  • 网址为 Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。

借助 AI 学习编程的关键

  • 打通学习与反馈循环,包括验证环境、建立信心、理解基本概念等。
  • 建议使用流行语言和框架,先运行再优化,小步迭代,借助 AI 生成代码后请求注释或解释,遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。

AI 编程的本质

  • 传统编程是指令驱动模式,程序员需将需求分解为精确指令。
  • AI 编程正朝目标驱动模式转变,可向 AI 系统描述目标和期望,让其自动生成或优化程序。
  • 这种转变的根本原因在于 AI 擅长从海量数据中学习规律、进行模式识别和预测,能处理传统编程的短板领域。
  • AI 编程的核心挑战是如何定义问题让 AI 理解并解决,而非侧重代码生成和技术实现。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI编程零门槛:Trae 国内版终于来了

前段时间学习了一下AI编程,写了一些教程帮助大家入门。也发现了大家在初学AI编程时遇到的一些非常前置的问题:官网怎么打不开?怎么买会员?中文和预览插件怎么装?今天Trae国内版正式发布了,这是国内首个AI IDE,自带豆包1.5pro和满血版DeepSeek R1、V3模型,免费、快速、稳定。以上问题彻底解决,真正让AI编程进入零门槛时代。网址:Trae.com.cn或点击文末【阅读原文】直接访问[heading2]Trae是什么?[content]首先科普一下Trae,这是字节跳动旗下的AI原生编程工具,类似Cursor、Windsurf等IDE工具,可以让用户通过自然语言,编写出网页、软件。字节出的产品,用户体验基本不用太怀疑。Trae的三大特性:国内用户友好,中国官网、中文界面、国内模型,稳定,快速使用完全免费,不用折腾会员,下载之后直接使用,支持豆包1.5pro和满血版DeepSeek R1、V3模型内置预览插件,写完代码一键运行,所见即所得前置的折腾完全避免了,可以说是新手入门AI编程的最佳工具。同时Trae也是一个完备的IDE,资深程序员也可以用它来大幅提升自己编程速度。

宝玉 日报

🫧宝玉日报「11月18日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️👨‍💻借助AI学习编程的关键:打通学习与反馈循环Hello World起点:验证环境、建立信心、理解基本概念,打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。AI学编程建议:使用流行语言和框架(如React、Next.js、TailwindCSS)。先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。借助AI生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。AI是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。🔗原文:[https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)[feedback-loop](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)2⃣️🧠李继刚提示工程演讲:乔哈里视窗与提示词技巧

大雨:AI编程,重要的是AI而不是编程

AI编程给我们带来了极大的正反馈,很快就能上手做一个东西。但是竞争的,从来都是稀缺资源,作为普通人,最有价值的还是自己的行业know how[heading2]AI编程:先AI后编程——需求梳理与用户故事先行[heading1]AI编程的本质:从指令驱动到目标驱动[content]传统的编程模式,本质上是一种“指令驱动”的模式。程序员需要将需求分解成一系列精确的指令,告诉计算机如何一步步完成任务。而AI编程则正在朝着“目标驱动”的模式转变。我们不再需要事无巨细地编写每一行代码,而是可以向AI系统描述我们的目标和期望,让AI基于其学习到的知识和模式,自动生成或优化实现目标的程序。这种转变的根本原因在于AI的特性。AI,尤其是机器学习和深度学习,擅长从海量数据中学习规律,进行模式识别和预测。它们能够处理复杂、模糊、非结构化的任务,而这正是传统编程的短板。例如,在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域,AI的表现已经远远超越了传统的基于规则的算法。因此,AI编程的核心挑战不再是“如何编写代码”,而是“如何定义问题,让AI能够理解并解决问题”。如果我们仍然沿用传统的编程思维,将重点放在代码生成和技术实现上,就很容易陷入“为了AI而AI”的误区,忽略了AI的真正价值在于解决实际问题,满足用户需求。

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有什么可以修音的ai软件
以下是一些可以修音的 AI 软件及相关信息: 在音乐学习中,对于自定义前奏的工作流,可使用相关软件进行操作。如将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件,320kbit 码率是各大音乐平台的门槛,后期若想输出到 QQ 音乐之类需转码。修改音色方面,有很多染色软件可用,如 Neutron4,可从 Youtube 下载喜欢的乐器音色并用宿主软件打开插件导入音频实现渲染。 格林提到,利用 UDIO 的 REMIX 功能进行音质改造时,AI 会参考音频文件中的所有声音细节包括噪音。在上传音频给 UDIO 进行 REMIX 前,可使用传统音频处理手段如 WAVES 的 XNOISE 插件、RX11 音频修复软件以及 Audition 的采样降噪功能等进行降噪和去杂音处理。 在基于 Sovits 的声音训练及推理中,去混响可通过调整增加减少和伪影平滑的数值来实现,以耳朵感受为准。去杂音方面,对于非主人公声音,可根据情况选择静音或使用 ripx 软件精修。该软件交互体验优秀,将声音处理为 wav 格式。
2025-03-15
写长论文的ai
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,为写作者提供了多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品,集专业知识检索和问答、超长图文理解和生成、深度编辑和整理、跨模态自由创作等功能于一身,能满足科研、学术等领域的查阅、创作、编辑等全链路需求,包括长文写作、资料搜索、全文校正、格式整理、文档总结、查重、生成参考文献、翻译等。 从认知科学角度看,长文本处理是人类高级智力的体现,处理长文本信息需要在大脑中维护宏大上下文并进行复杂认知活动。对语言模型而言,长文本建模能力意味着更强的抽象和归纳能力。RAG 通过检索相关片段辅助生成,一定程度上弥补语言模型在长文本建模上的不足,提供即时获取背景知识的机制,但不能取代模型本身的语言理解和推理能力。例如微软的 Task Weaver 框架用于代码生成,将复杂任务拆分并用代码交互,若长文本技术发展提升,Agent 上限可能提高。使用这些 AI 工具时,应结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。
2025-03-15
今天的AI新闻
以下是 3 月 4 日、3 月 12 日和 3 月 14 日的 AI 新闻汇总: 3 月 4 日: 【AI 3D】 Meshcapade:预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝。 InsTaG:通过几秒钟视频学习,快速形成逼真的 3D 说话头像效果。 3DMem:新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】 智谱:开源 AI 绘图 CogView4,可以在图像中生成中文字符。 海螺:推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】 Runway:网友爆料 Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 Vidu:API 开放平台全面开放。 【AI 模型】 Google Colab:推出 Data Science Agent。 微软:为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手:Dragon Copilot。 Opera:宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 3 月 12 日: 【AI 3D】 BlenderMCP:与 Claude AI 沟通,在 blender 实现快速 3D 建模。 MIDI:单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI:更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent:AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE:阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter:腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics:推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能。 【其他】 OpenAI:为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni:阿里情感识别模型,通过视频识别情感。 Luma AI:发布一种新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能。 Manus:宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 14 日: 【AI 模型及其他】 谷歌:Gemini 应用能力升级,包含升级推理模型 gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等多个功能提升。 OpenAI:4 项更新。 Bolt:一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用。 阿里:推出 AI 旗舰应用“新夸克”。 360 智脑团队:开源推理模型 LightR114BDS,复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】 Pika:更新 Pikaffects,新增多款变身特效。 Freepik 与 Fal 平台:引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力。 Krea:上线 Veo 2 模型,支持图生视频功能,但生成成本较高。 【AI 绘图】 LBM:用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法,支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】 Sesame:开源 TTS 语音模型 CSM1B。
2025-03-15
如何用AI修过曝的图片
以下是一些用 AI 修复过曝图片的方法和相关工具: 1. 使用 MutiDiffusion 插件:不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,可在显存不够时放大图片。 2. 辅助工具: 视频放大:https://www.topazlabs.com/topazvideoai 百度网盘分享的 Topaz 全家桶:链接:https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 提取码:16d1 Kraken.io:主要用于图像压缩,也提供免费图像放大功能,能保证图像细节清晰度。 Deep Art Effects:强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术放大图像并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格。 RealESRGAN:基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数,但使用几次要收费。 Photoshop Generative AI 功能:主要工具包括 Remove tool、Clone brush、Generative fill 以及 Neural filters。 SD 图生图,重绘幅度小一点。 3. 【SD】超清无损放大器 StableSR: 修复需使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 在处理过曝图片时,可根据具体情况选择合适的方法和工具。例如,对于复杂的照片,可先在 PS 里进行角度调整和照片裁切,然后使用上述工具和方法进行处理。对于场景方向的指定,可给简单的关键词让 AI 自行决定,避免过多颜色提示词导致画面污染。
2025-03-15
Ai写作有什么推荐的应用吗
以下是一些 AI 写作相关的应用推荐: 在论文写作领域: 文献管理和搜索:Zotero 结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献;Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作:Grammarly 通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议;Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具,可帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析:Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化;Knitro 用于数学建模和优化,可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式:LaTeX 结合了自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式;Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性;Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 通用写作领域: Grammarly、秘塔写作猫:AI 智能写作助手,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。Grammarly 可检查语法、拼写错误并提供改进建议,秘塔写作猫能进行智能润色和内容创作辅助。 Muse:专门为小说创作训练的 AI 模型工具,可实现在线的小说续写修改,创意头脑风暴以及同时基于画布形式的故事创作,可免费试用。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-03-15
我是一个小白ai,我想学习有关ai写作方面的知识。
以下是关于 AI 写作方面的知识: 1. 陈财猫的观点: AI+内容创作是现阶段最好的赛道,具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配,且天花板高。 AI 写作的实践成果包括营销和小说、短剧创作,开发了智能营销矩阵平台,参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程,捣鼓出小财鼠程序版 agent。 好文字能引起人的生理共鸣与情绪,AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣,从而写出好文字。 用 AI 写出好文字的方法包括选好模型,评估模型的文风和语言能力等;克服平庸,平衡“控制”与“松绑”;显式归纳想要的文本特征,通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本,往 prompt 里塞例子。 对 AI 创作的看法是 AI 创作的内容有灵魂,只要读者有灵魂,文本就有灵魂;有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活,或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升,改变每个人的生活。 2. 利用 AI 写课题的步骤和建议: 确定课题主题,明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 收集背景资料,使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关研究文献和资料。 分析和总结信息,利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲,使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 撰写文献综述,利用 AI 工具确保内容的准确性和完整性。 构建方法论,根据研究需求利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析,如果课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 撰写和编辑,利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 生成参考文献,使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 审阅和修改,利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 提交前的检查,使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 3. 吴恩达关于生成式 AI 的观点: 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。生成文本会使用到大语言模型,其通过不断预测下一个词语来生成新的文本内容。 大语言模型是思考的朋友,运用大语言模型写故事、修改文本非常有用,但大语言模型会编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。 人工智能是一种通用技术,有大量运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用。 使用 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴将非常有用。使用网页版的聊天信息时,提供更多的信息。翻译也可以使用 LLM,翻译效果可能比机器翻译更好,但网络文本较少时效果不太好,可以让 LLM 将内容翻译成为海盗英语进行测试翻译准确度。
2025-03-15
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务,涉及到多个领域的知识和技术,包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先,需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后,利用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或 Transformer 架构,来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面,可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术,以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整,例如去除噪音、增强音质等。 然而,要实现这样一个复杂的软件,需要具备深厚的编程和算法知识,以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13
懂编程但是不了解大模型的工程师如何系统的学习深度学习?
对于懂编程但不了解大模型的工程师,系统学习深度学习可以参考以下路径: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程推荐吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源,如 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具,如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外,为了更好地理解相关技术原理和建立框架,还可以了解以下内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-13
我没有编程专业知识,想学如何利用AI做软件开发
如果您没有编程专业知识但想利用 AI 做软件开发,以下是一些建议和相关信息: 在软件开发方面,AI 辅助编程工具如 Cursor、Windsurf 可帮助您解决编程问题。面试时,可观察候选人如何向 AI 提问、判断 AI 代码的正确性以及调整 AI 生成的代码。 例如 Trae 这样的 AI 编程神器,能高效生成代码,支持多技术栈,且具有动态调整的潜力。如生成任务清单应用和根据 UI 设计图自动生成项目代码,但可能存在一些不完善之处,可继续让其调整。 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发具有一定可行性,但需强调组员主观能动性,文档并非唯一最佳方式,可尝试简短描述或 Prompt 辅助代码生成。 对于后端 Java 程序员转向 LLM 方向,可借助 AI 编程工具熟悉 LLM 原理,开展相关 Side Project,将 AI 当老师边做边学,坚持使用 AI 辅助编程。 相关链接:
2025-03-13
我现在正在使用fedora操作系统,日常场景是办公、学习、娱乐和一些简单的编程。有哪些ai工具适合我
以下是一些适合您在 Fedora 操作系统上使用的 AI 工具,可满足您办公、学习、娱乐和简单编程的日常场景需求: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 以上工具都可以帮助您提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助!
2025-03-12
我现在正在使用fedora操作系统,日常场景是办公、学习和一些简单的编程。有哪些ai工具适合我
以下是一些适合您在 Fedora 操作系统上用于办公、学习和简单编程场景的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。希望这些信息对您有所帮助!
2025-03-12
编程插件和编程IDE的区别
编程插件和编程 IDE 主要有以下区别: 1. 代码补全方式:编程插件的补全通常局限于向后追加,而像 Trae 这样的 AI 原生 IDE 可以删除代码,进行多行全方位的自动补全。 2. 工作能力:AI 原生 IDE 如 Trae 具备 Agent 的能力,在无须人工干预的情况下,可以完成代码生成、调试、程序运行等一系列工作。而编程插件可能需要更多的人工参与。 3. 用户习惯改变难度:工程师往往有自己习惯使用的 IDE,新的编程 IDE 想迅速改变工程师的习惯较难,而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来。 4. 功能集成度:编程 IDE 通常是一个完整的开发环境,提供了更全面的功能和优化,如 IntelliJ 为 Java 程序员做了很多细微的优化。而插件则是在原有 IDE 的基础上增加特定的功能。 例如,在 Coze IDE 中可以借助 AI 轻松创建插件,创建后需发布才能被 Bot 使用。在 Cursor 中,可通过官网下载安装,通过调起 AI 对话输入需求实现功能,在使用过程中不断追问完善需求,遇到问题可随时向其咨询。
2025-03-12