20年编程，AI编程6个月，关于Copliot辅助编码工具，你想知道的都在这里

[【开源中国 APP 全新上线】“动弹” 回归、集成大模型对话、畅读技术报告” ![](https://www.oschina.net/img/hot3.png)]( https://www.oschina.net/news/281031/oschina-app-2024)

**尝试各种辅助编程的AI工具**

笔者是一个后端Coder~，开发工具使用Idea和VsCode。在过去我一直尝试找到一款适合自己的智能代码辅助工具，来告别繁琐的重复性编码，好提高开发效率。直到AIGC和AI Agent的迅速发展，越来越多的AI编码辅助工具百花齐放。宣告天下-生成式编码新赛道的来临。于是开始使用**Github Coplilot、Bito、****Duet AI、CodeWhisperer、****通义灵码/蚂蚁百灵、****Comate、CodeGeeX2** 等不下10种的工具。

**AI生成工具总结：**

| 产品 | 版本 | 功能 | 费用 | 链接 | 总结 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| （微软) GitHub Copilot | 个人/企业 | 1.代码补全 2.根据注释生成代码 3.创建 SQL 查询 3.代码优化 4.问答 5.单元测试 | 个人版每月$10 企业版每月$19 | [官网](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fdocs.github.com%2Fzh%2Fcopilot%2Fusing-github-copilot%2Fgetting-started-with-github-copilot) | 业界排名第一 最新版代码补全能力遥遥领先，使用**Open AI的大模型用Github库来训练。新版chat是GPT-3.5**。只要网络允许绝对首选。 根据github统计，96%的人研发认为可以快速完成重复工作，80%的研发认为可以提高工作效率。 |
| （google）Duet AI | 企业版 | 1.生成代码 2.生成单测 3.回答有关 Google Cloud 产品的问题。 4.代码优化 5.对错误消息进行问题排查 | 每月 $19 | [官网](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fcloud.google.com%2Fduet-ai%3F_gl%3D1*keo78j*_up*MQ..%26gclid%3DCjwKCAiA_OetBhAtEiwAPTeQZ_hhyKrqF62wIqOXFSYhnVozDRPiAsvCrE0v66hAeB798nyj9B7VNhoCQ0wQAvD_BwE%26gclsrc%3Daw.ds%26hl%3Dzh-cn%23pricing) | UE和响应速度很好，内置的chat是 gemini pro。免费用30次。 集成了Google Cloud和k8还有热部署。 bug的提示修复很厉害。 支持AI SQL（BigQuery 收费）。有自己的日志中心和CI/CD。 最厉害的是推出的**AI告警，和AI日志分析**。帮助定位和发现生产环境出现的问题。传说内部的Goose已经学会google技术架构。 |
| Bito | 免费/收费 | 1.生成代码 2.生成单测 3.问答 4.代码优化 5.代码解释 6.代码检查 | 收费$15 | [官网](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fbito.ai%2F) | 号称提高10倍开发效率。体感生成速度确实快。 Bito 利用来自 **Open AI、Anthropic** 等公司的大模型。（可以理解他用了GPT和Claude大模型） 亮点是CodeView功能。利用AI agent实现的。 免费版是GPT-3.5 Turbo或谷歌Chat-bison，chat和代码补全有限制。付费是GPT-4 每月400个请求。 |
| （AWS）CodeWhisperer | 个人/企业 | 1.生成代码 2.生成单测 3.代码安全检查 4.问答 | 个人免费，企业版每月$19 | [官网](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fcn%2Fcodewhisperer%2F) | UE工具栏在左侧，内置了chat，不支持中文。 号称提高开发速度28%代码补全精准度很好，没有废代码。 可以根据中文注释生成，联系上下文写出定义方法。 最nb的功能**代码安全检查**，免费版每月50次，企业版每月500次 |
| （阿里）CodeFuse(蚂蚁百灵) 和通义灵码 | 个人 | 1.生成代码 2.生成单测 3.问答 4.代码优化 5.代码解释 6.代码检查 | 免费 | [通义灵码](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Ftongyi.aliyun.com%2F) / [蚂蚁百灵](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fcodefuse.alipay.com%2F) | 阿里通义大模型套件。通义灵码来自阿里云，Codefuse来自蚂蚁集团。 通义灵码基于通义大模型提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码。 Codefuse基于开源的DeepSeek的 33b模型二开的产品。目前内测中。 通义灵码的配置比较丰富，可以根据使用习惯来定制，补全长度、方式辅助功能等。 现阶段使用上通义灵码优于Codefuse |
| （百度）Comate | 个人 | 1.生成代码 2.代码解释 3.问答 4.代码优化 5.生成单测 | 每月60 | [官网](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fcomate.baidu.com%2F) | 代码生成：代码模块存在缺失和不完善，如数据预处理未按要求处理。损失函数可视化部分缺失；代码分段输出、注释清晰 首次执行结果： 按提示修改数据集文件地址后，执行第一步数据预处理报错，顺利执行10% 场景能力：在单次对话中，上下文关联差，多轮对话过程，未能很好结合上下文，后续提问回答，更像是单次提问的百科搜索回答。 其他：提问字数超出限制之后，胡乱输出了我本地ide中的代码文件 |
| （清华智谱）CodeGeeX2 | 开源 | 1.生成代码 2.代码解释 3.问答 4.代码优化 | 免费 | [官网](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FTHUDM%2FCodeGeeX2) | 1、交互较差，补全代码的时候经常补到一半(到行甚至单词的一部分就停了) 2、理解能力较差，代码不正确 3、代码转换(不同语言)能力还可以 4、生成代码接受率低，需要删减 |

最初我认为不会有太多地方用得上它们。因为大厂都有一套自己的技术体系和技术架构。外部的工具不可能学会，也不会让他们去训练自家的技术。所以我的定位是解决重复性编码的工作。经过六个月的使用后，发现我使用AI的方式随着时间的推移在不断变化和改进。

首先在选择工具时我有一个要求，那就是必须是基于**GPT**。因为在代码生成基准测试中，GPT绝对是摇摇领先。

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-03-16-286A4dAOifUAQ27tVb.png)

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-04-21-109DAAKkBqe6JnEij.png)

当下和**Open AI**合作的名气最大的是**GitHub Copliot**。GitHub Copliot一直是业界的标杆！在代码补全领域一直是行业第一。新版本也增加了chat功能，作为插件在UE上也下足了工服，生成单侧，代码优化，代码解释等主流功能一应俱全。一月10$的价格也是可以接受。

同时对持学生证或者在github活跃项目的维护者提供永久免费。主打一个沉浸式编码！最近也发布了企业版。唯独一点就是要科学上网才能有好的体验。否则生成真的会很慢。

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-03-16-38DtUyeZhqExFv09h.png)

每每看到Thinking...就会抓狂！那有没有同样是和Open AI合作，且没有网络限制的平替产品呢？ 答案是**Bito**。一个号称提高10倍生产力！每天节约1小时的产品...

Bito 在用户本地部署矢量数据库。该数据库会嵌入了1万个索引作。该矢量库使用embedding（ 超过1万个维度的向量）。将代码库中检索文本、函数名称、对象等，转换为多维向量空间存储。

最后，Bito利用来自 Open AI、Anthropic 的大模型，也就是说他可以用GPT或Claude模型。免费版的chat使用的GPT-3.5 Turbo、或者 Google 的 chat-bison、Claude Instant。

如何安装就不多说了，支持Jetbrains和VsCode平台。直接看他的功能吧！

Bito

**1.代码补全：**被动触发，默认快捷键是

macOS：Option + Shift + K

Windows：Alt + Shift + K

**2.解释代码：**对于陌生语言很有用

macOS：Option + Shift + E

Windows：Alt + Shift + E

**3.生成注释：**生成的方法注释，用的少

macOS：Option + Shift + V

Windows：Alt + Shift + V

**4.优化代码：一般没什么用。**

macOS：Option + Shift + Q

Windows：Alt + Shift + Q

**5.安全检查：**这里主要是找代码漏洞

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-04-18-083rVVSsHSL3uAerO.png)

快捷键 macOS：Option + Shift + Z

Windows：Alt + Shift + Z

**6.style检查：**这里的style是指代码规范

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-04-18-07gxMX446tY0IFYnYp.png)

快捷键 macOS：Option + Shift + U

Windows：Alt + Shift + U

**7.是生成单测**。只能单个文件生成。

我用的最多的是chat，太丝滑了！其次才是代码补全，**看下代码补全的使用场景**

**重复性代码补全：**

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-04-18-37hPLnRnb9pFelsJk.png)

**正则表达式**：

![](https://doc.xiqi.site/media/202403/2024-03-22_064520_6769030.5289634941116069.gif)

**编写SQL：**

![](https://doc.xiqi.site/media/202403/2024-03-22_064520_6773950.47957896242461595.gif)

在mapper可以自动补全sql的查询条还能，还一种用法在chat里面输入表结构。让Bito生成复杂sql。

**生成实体：**这里不是生成getter/setter 方法，而是实体赋值或者转换。

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-05-15-50bPtsgjBni0HrMyz.png)

生成代码场景

Bito有个很好用的功能，可以自定义Prompt模版。我们可以把设计好的提示词添加到模版里用来生成想要的结果。比如定义**sql生成实体的Prompt**，定义**生成Web、RPC接口的Prompt**等。

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-06-19-42lZmVoelFDM7pKRu.png)

![](https://s3.cn-north-1.jdcloud-oss.com/shendengbucket1/2024-03-06-19-4747s4735C6R47FqNGhRR.png)

心流

**打造心流领域**

我们用AI代码辅助工具是为了提高我们的**工作效率**，而不是靠他来生成业务代码。生成业务代码属于“实时的软件生成”领域的（Prompt编程+低代码）。即使谷歌的Goose已经学会了自家的全部技术栈，也不能完全做到需求即交付。因为AI需要渗透到整个软件生命周期里，完全标准化后才能达到的预期效果。我理解的提效就是进入“心流”状态。而AI辅助工具能帮我做到。

**打造个人的****Copliot**

推荐组合：CodeFuse+Bito+豆包

结对编程组合：GitHub Copliot就很够了！适合转型新语言的开发者。

打造沉浸式环境：JoyCoder（自家工具）+Bito。完全辅助，可以彻底告别网络搜索。期待自己家的JoyCoder的成长！

总结

完全可以提高20%的工作效率！如果对Prompt理解透彻、代码模块化思维能力够强，愿意花时间调整工作流程的话，还会提高的更多！

如果这篇文章带给大家一些收获，不妨点赞、收藏。下次会介绍更好玩的产品。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-1fe741836aaf93527c65cbe2a65e4ffa9ff.png)

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