腾讯云AI代码助手_AI辅助编码工具_开发辅助工具_代码智能补全插件-云巴巴 -云巴巴

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腾讯云AI代码助手

腾讯云AI代码助手基于混元代码模型之上的，面向开发者的，代码智能补全和开发辅助的工具，以帮助开发者提高代码完成速度和准度，帮助企业管理者洞察研发效能情况。

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AISE 与软件工程 3.0 icon

人工智能在软件工程中的应用

领域

将人工智能技术融入软件工程的各个阶段，例如需求分析、设计、编码、测试、维护等，以提高软件开发的效率、质量和可维护性。

目标

利用人工智能技术改进软件工程的过程和方法，实现软件开发的智能化、自动化。例如，通过自动代码生成、缺陷预测、智能测试等技术，提供软件开发的效率和质量。

AISE在软件工程中的应用场景 icon

产品/项目经理

➢ 自动/辅助完成项目计划制定和排期
➢ 辅助完成需求细化、拆分以及分解到用户故事和任务
➢ 自动生成验收标准
➢ 代码反向工程生成项目文档
➢ 基于AI给出代码评审意见，辅助完成源代码评审，打破技术鸿沟

开发人员

➢ AI辅助结对编程
➢ 代码补全和生成
➢ 代码分析和交互式代码生成

➢ 辅助调试，安全问题监测和性能改进

AI辅助的端到端软件研发过程

市场人员

➢ 用户行为分析

➢ 大量用户反馈数据处理

➢ 提取并生成高质量产品需求、改进点

测试人员

➢ 基于用户故事生成测试用例、测试步骤和预期结果

➢ 从代码自动生成测试脚本

➢ 根据数据结构描述自动生成大量场景化测试数据

➢ 自动执行生成的测试自动化脚本

设计师(UI/UX)

➢ 自动生成UI原型

➢ 基于原型自动生成可用的界面代码(html/css)组件

技术支持

➢ 海量日志分析和关键信息提取
➢ 自动分析运维问题并定位到代码
➢ 根据内部知识库快速检索和响应用户问题，提高用户满
意度

腾讯云 AI 开发解决方案 icon

腾讯云AI代码助手，基于混元代码模型之上的，面向开发者的，代码智能补全和开发辅助的工具，

以帮助开发者提高代码完成速度和准度，帮助企业管理者洞察研发效能情况。
当前支持 Python, JavaScript/TypeScript,Java,C/C++,Go,Rust,swift 等三十款以上主流编程语言,支持JetBrains 和 VScode.

基于“4+1”产品策略，打造腾讯云AI代码助手 icon

产品特色

软件上下文理解

能够工程上下文进行补全，是代码补全的核心能力。腾讯云AI代码助手通过AST语法树分析、相似度匹配、跨文件关联等技术，可以做到更深入的理解软件工程。

原生插件交互

得益于腾讯自身在原生IDE生态多年的积累。目前腾讯云AI代码助手是国内唯一采用原生IDE交互的辅助编码类产品。原生IDE为用户带来插件端更多的交互可能性，包括选择文件、内联对话等。

极强的扩展性

大模型应用落地是一个典型的迭代过程，企业内部都有大量的私域数据。腾讯云AI代码助手可以通过内置的Prompt扩展、Agent扩展等能力，极大的帮助企业更好的落地大模型应用。

效能度量体系

度量是衡量效果的关键因素。腾讯AI代码助手内置了丰富的度量能力，可以感知到代码生成率、代码采纳率，以及各类用户的操作行为，可以更全面的评估AI编码的效果。

AI代码助手覆盖软件开发全流程 icon

代码补全

根据注释生成代码

根据注释描述及上下文，生成业务逻辑代码与函数。

根据上文补下文

根据光标上下文的代码或注释生成代码建议。

补全行内代码

补全内容包含常见的特征，对象判空，循环定义，异常捕捉，日志定义等。

函数块内补全代码

函数定义描述，根据上下文补合理的业务逻辑。

跨文件/多文件补全

代码补全内容粒度

插件补全内容的粒度在不同的代码位置是不一样的

光标在方法或者函数体内,且体内为空按块补全

光标在try语句内,且体内为空,按块补全

光标在try语句内,且体内不为空,则按单行补全

光标在方法或函数体内,且体内不为空,按单行补全

光标在类定义体内,按块补全

光标在一行代码尾部范围,则按单行补全

代码补全准确性提升

01 通过代码注释引导补全

02 通过已有平级同类型代码引导补全

03 通过潜在代码规律引导补全

智能编码的习惯 - Tab Tab Tab No Backspace icon

技术对话

情境感知的技术对话

根据当前上下文情况，有推理的解答回复。

对话指令操作

支持常用指令：翻译、互转、解释、排错等，通过精准的指令定义，让对话更有效。

提问推荐

针对上文的回答自动生成下一个可能的提问推荐列表。

对话生成代码建议

通过对话得到的代码建议，可以与编码区结合支持建议对比，并根据问题答案生成代码片段。

技术对话效果图

测试场景

生成测试用例

根据代码逻辑生成测试文件，通过测试用例的描述实现特定的单元测试。

生成接口测试

根据工程语境，准备测试所需数据，并进行大量的接口测试。

生成冒烟测试

根据工程语境，生成冒烟测试，加强软件开发过程质量。

生成优化方案

对有问题的测试结果，可根据测试结果通过对话寻求修复建议，或寻求测试代码优化建议。

功能效果图

代码诊断

代码错误修复建议

代码语法问题、编译错误、运行报错等等，通过诊断，给予修复建议。

强化代码可读性

针对代码可读性，复杂度进行诊断，并给出建议优化。

发现潜在代码隐患

发现代码存在的潜在异常问题、空指针、安全漏洞等，在开发阶段及时修正。

提交代码前的检查

提交PR前进行代码诊断检查，并给出意见。

功能效果图

企业管理-效率看板

产品价值

提升编码效率

通过自动补全和生成代码，AI代码助手可以显著提高编程效率，使开发人员能够更快地完成代码编写任务。

减轻认知负担

针对一些复杂的模式化/框架化代码和一些不利于人类记忆的语法，AI代码助手可以更准确、更高效的生成。使研发人员能够专注于关键业务问题和创新性任务。

“全栈”开发

AI代码助手可以让研发的知识广度更加丰富，前端研发在AI辅助下可以完成部分后端代码的编写，后端研发也可以完成前端工作。

增强编码质量

AI代码助手能够检测和纠正语法错误和逻辑错误，降低代码的错误率，提高代码质量。

代码规范与最佳实践

AI代码助手根据业界最佳实践和编程规范，智能生成高质量的代码，有助于保持项目的整洁和可维护性。

完整解决方案

对于一些复杂问题，AI代码助手可通过多轮对话提供更详细的解决方案，帮助开发者轻松应对技术挑战。

产品私有化部署方案

AI代码助手部署分为TCS容器平台、后端服务、模型服务节点等几个部分，各个部分能够根据业务需要动态扩容。

TCS容器平台：提供企业级的K8S容器平台，并支持业务的监控、日志等可观测能力建设。
后端服务：部署AI代码助手后端服务，包括多模型接入、网关管理、License管理、效能度量、配置管理、账号集成、插件下发等，后端服务均为无状态服务，支持平滑扩容。
模型服务：提供模型服务，模型服务可以运行在TCS Worker上.

多样化的产品形态，适应不同客户场景 icon

AI代码助手赋能某头部金融客户 icon

需求与痛点

□ 金融机构代码不可外泄
□ 开源模型难以定制和调优8

□ 开发成本居高不下，开发周期紧张，开发者忽略测试用例编写

□ 技术人员查阅大量技术方案寻找灵感，降低开发效率

某金融机构通过AI代码助手，赋能全新开发形态，实现降本增效

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