大模型- AI IDE

发表于 | 分类于

截至目前，辅助编码的大模型已经层出不穷

  • 微软旗下的GitHub与OpenAI合作推出的 GitHub Copilot
  • 阿里云的AI编码助手通义灵码
  • 百度推出的基于文心大模型智能编码助手 Comate
  • 亚马逊云科技出品的 CodeWhispere
  • Mistral AI今年7月发布其专为全球开发人员的代码生成任务而构建的最新型号 Codestral Mamba

Copilot.Live

官网
可以抓取解析一个网址然后通过对话的形式，对网页内容进行获取和交互。

GitHub Copilot

官网
由 GitHub 和 OpenAI 合作开发，专为 Visual Studio Code、Visual Studio、Neovim 和 JetBrains IDE 的用户量身定制。自 2021 年 6 月推出以来，GitHub Copilot 已成为行业标准，超过 37,000 家企业和三分之一的财富 500 强公司正在利用其功能。

Amazon Code Whisperer

官网

AI IDE

Zed AI

Cursor

官网
帮助文档
Cursor仅支持图形用户（Linux支持Ubuntu的图形），没有纯命令行版本。
image
类似vsCode，可以直接引用vscode的扩展模块，支持多个模型（部分模型收费）。可以从零进行项目代码的创建。
能自己优化prompt，例如：

常用快捷键

  • Tab：自动填充
  • Ctrl+K：编辑代码
  • Ctrl+L：回答用户关于代码和整个项目的问题，也可以编辑代码（功能最全面），支持逐一文件逐一代码款进行处理更新（accept / reject）
  • Ctrl+i：编辑整个项目代码（跨文件编辑代码）

可以解析整个项目的所有代码，并提供优化建议，优化建议涵盖：

  1. 代码组织结构
    image
  2. 代码逻辑完善
  3. 配置文件管理
  4. 日志优化
    image
  5. 测试
  6. 版本管理
  7. 文档检查
  8. 代码风格

    修改方式

    除了项目结构外，其他的相关调整会逐一文件提供参考（chat模式）。
    alt text
    也可以使用composer模式，会直接进行代码的创建和更改。
    可以让代码自己进行逐级的多次代码完善。

step1

  1. 更清晰的项目结构
  2. 更好的错误处理
  3. 配置管理
  4. 更强大的 IO 操作
  5. 现代化的构建系统
    要完成迁移,还需要:
  6. 将现有的 ACMG 相关代码移动到 internal/acmg 包中
  7. 添加更多单元测试
  8. 更新文档
  9. 迁移其他辅助功能
    需要我继续完善其他部分吗？

step2

  1. 完整的 ACMG 处理框架
  2. 更详细的配置选项
  3. 完善的日志系统
  4. 基础的单元测试框架
    接下来需要:
  5. 从原有代码迁移具体的 ACMG 判断逻辑
  6. 添加更多测试用例
  7. 完善文档
  8. 添加性能优化
    需要我继续完善其他部分吗

step3

  1. 结构化的变异数据模型
  2. 更清晰的 ACMG 处理逻辑
  3. 辅助函数的封装
  4. 更完善的测试覆盖
    需要我继续完善其他部分吗？

step4

  1. 数据库访问层，支持高效查询
  2. 缓存系统，提高性能
  3. 性能监控和统计
  4. 更完善的主程序流程
    需要我继续完善其他部分吗？

step5

  1. 并发工作池，提高处理效率
  2. 批处理功能，优化内存使用
  3. 进度报告功能，提供实时反馈
  4. 更好的错误处理和上下文管理

step6

  1. 配置验证和默认值处理
  2. 灵活的输出格式化
  3. 统一的错误处理机制

step7

  1. 完整的数据验证系统
  2. 数据清理和标准化功能
  3. 灵活的数据导入功能

直接生成的代码基本无法编译，但是通过项目的自纠错（不人工写代码）可以最终达到能正编译的情况。

aider

官网
支持 GPT-4o or o1-preview 、 Claude 3.5 Sonnet等多个模型，可以使用本地模型（一定程度应对沙盒~）

以ollama平台模型进行代码优化的部署安装

  • 模型准备以 llama2 为例

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    # Pull the model
    ollama pull llama2

    # Start your ollama server
    ollama serve

    # In another terminal window...
    python -m pip install -U aider-chat

    export OLLAMA_API_BASE=http://127.0.0.1:11434 # Mac/Linux
    setx   OLLAMA_API_BASE http://127.0.0.1:11434 # Windows, restart shell after setx

    aider --model ollama_chat/<model>

  • 软件安装

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    # 安装aider
    python -m pip install aider-install
    aider-install

    # Change directory into your code base
    cd /to/your/project

    # Work with Claude 3.5 Sonnet on your code
    aider --model sonnet --anthropic-api-key your-key-goes-here

    # Work with GPT-4o on your code
    aider --model gpt-4o --openai-api-key your-key-goes-here

windsurf

官网 帮助文档
说明文档

  • 优势：可以链接远程服务器
  • 与 Cursor Composer 相类似的，在Windsurf中他叫Cascade， Cascade 有两种模式：编辑(允许修改你的代码) 和 聊天。
    相比Cursor，Cascade可以直接安装所需要的依赖（Cursor只会提示）

代码更新会比较简洁，只会列出更新的概况和更新的文件，不会直接显示代码内容

模型 Linux版本 命令行版本 自定义prompt 链接远程服务器 git 兼容
Cursor Ubuntu 无 支持定义角色 不支持 差，会生成命令，但是需要点击执行
windsurf 支持 疑似无 不支持定义 支持 可以直接执行系统命令
aider 支持 是

即便是基于命令行版本的aider，也并不适合用于自动化审核，

-------------本文结束感谢您的阅读-------------