2024/01/30 15:16

这款国产免费编程工具火了！清华博士团队开发，响应延迟短、准确率高

在过去一年中，随着大模型技术的广泛应用，我们已经见证了 AI 如何深刻地改变着我们的工作方式。在程序编写领域，AI 的介入同样将为程序员们带来前所未有的便利。

近日，非十科技推出了一款基于自研代码大模型打造的 AI 代码助手 ——Fitten Code，它可以帮助程序员更迅捷、更准确、更高质量地完成编码任务，大幅提升编码效率，并且向用户免费开放使用！

产品官网地址：https://code.fittentech.com/

Fitten Code 自上次发布以来迅速走红。开发团队日以继夜地工作，带来了功能、性能和速度上的重大升级。此外，还增加了对更多编辑器的支持，为开发者们提供了全新的福利！

目前，Fitten Code 中已经集成了丰富的功能，包括：智能代码补全、智能代码问答、自动添加注释、自动添加测试、智能代码查错和智能代码解释等。并且支持 Python、JS、C++ 等 80 余种语言，还支持了 VS Code、JetBrains 系列（包括 IntelliJ IDEA、PyCharm 等）、Visual Studio、Vim 等十余种 IDE。

值得一提的是，Fitten Code 的核心开发团队都是毕业于清华大学的博士；而且在校期间，正是他们作为主要开发者，推动了国产深度学习框架计图（Jittor）的开源工作。

超高准确率、超快的响应速度

我们了解到，Fitten Code 的准确率比国际同类产品高 20%，因而可以更加精确地完成代码任务，并辅助程序员完成 20%~70% 的代码开发。

同时，Fitten Code 的平均响应延迟只有约 300ms，相较其他 AI 代码助手动辄好几秒的响应时间，可以给用户带来更加丝滑的编程体验。

大幅提升工作效率

据 Fitten Code 开发者统计，使用 Fitten Code 可以大幅提升程序员在不同场景下的工作效率。

他们通过前端开发、后端开发、工程研发、学术研发及游戏开发五个场景，对程序员是否使用 Fitten Code 完成相同任务的时间进行统计，发现程序员编码效率均提升了 27%-208%，效果非常显著。

^{使用 Fitten Code 协助开发在不同场景下的效率提升}

不禁要问：为什么 Fitten Code 能够这么大幅度地提升开发效率呢？我们对部分参与实验的程序员同学进行了采访。

前端开发者这样说

我只需要在注释中对需要开发的组件进行描述，Fitten Code 的自动补全就能准确地帮我生成符合需求的代码，并自动帮我写好基本属性和基本逻辑，我只需要稍作修改就可以使用了。此外，我可以在聊天功能中让 Fitten Code 帮我编写一些特殊的视觉效果，还可以通过对话让它根据我的需求修改代码，所以我开发的速度快多啦。

^{根据注释生成的前端代码}

^{根据注释生成的前端界面}

后端开发者这样说

在写数据查询逻辑和正则匹配逻辑的时候，Fitten Code 都可以给我补全出想要的功能，而且它也经常可以猜到我想调用的接口名称和传入的参数，节约了我查文档的时间。Fitten Code 自动添加单元测试的功能也极大节省了测试代码的时间，提升了代码的可靠度。另外，自动添加注释的功能也非常实用，它可以理解我代码的逻辑，并帮我添加符合注释规范的注释。

^{自动生成注释}

工程研发者这样说

Fitten Code 的代码补全让我感觉很惊艳的一点是，它补全的代码有时候比我想写的代码有更低的时间复杂度，并且写的代码也考虑了读写及数据拷贝开销，运行起来效率很高。

学术研究者这样说

Fitten Code 似乎很了解各个深度学习框架的各种接口，并且自动补全出的调试代码也很美观。而且它还能帮我解释一些难以理解的代码，加快了我基于其他工作进行研发的上手速度。

^{快速补全网络结构}

游戏开发者这样说

Fitten Code的聊天助手可以在对话中描述并逐步完善代码的需求，可以一步步输出最符合我需求的代码。这极大的加速了我们开发游戏原型的速度，加快了游戏开发进程，而且支持Visual Studio+Unreal引擎，加载几百个文件不卡顿，能够很好地加入到大型游戏项目的工作流程当中。

Fitten Code 功能介绍

如前文所述，Fitten Code 具有丰富强大的功能，包括智能代码补全、智能代码问答、自动添加注释、自动添加测试、智能代码查错和智能代码解释等。接下来将一一展开介绍。

自动代码补全

Fitten Code 可以自动为您的代码补充缺失的部分。通过智能化的编程体验，它能够节省您宝贵的开发时间，提升工作效率，加速开发进程，享受无缝补全代码的便利。

全面的编辑器支持

Fitten Code支持 Visual Studio Code、Visual Studio、IntelliJ IDEA、PyCharm、DataGrip、GoLand、PhpStorm、WebStorm、Rider等诸多现代IDE，覆盖各行各业程序员的需求。Fitten Code 还适配了上古编辑器之神 - Vim，最古朴高效的编辑体验结合最新的 AI 编程助手，带来完全不一样的编程体验。

自然语言生成代码

您只需以对话或代码注释的形式描述代码需要实现的功能，Fitten Code 即可自动生成符合注释要求的代码，减少手动编写的时间和精力。

此外，以注释为指导，代码生成插件能快速生成项目结构、函数骨架、接口调用等代码片段，帮助快速搭建项目。无论是提升编写效率还是加速项目的开发进程，Fitten Code 都将为您带来非常可观的帮助与便利。

自动添加注释

对于写注释这事，有了 Fitten Code 之后，您就可以和手动说拜拜了。

它能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码的逻辑和结构，提供清晰易懂的解释和文档。

除了上述功能，Fitten Code 还提供了丰富的实用功能，例如可以根据所选代码进行智能 bug 查找。

它还拥有自动生成单元测试的功能，可以根据代码自动产生相应的测试用例，提高代码质量和可靠性。

不仅如此，Fitten Code 还具备解释代码含义的能力，帮助用户更深入地理解代码逻辑和结构。

总而言之，这款国产编程神器，主打的就是从各个方面让编程更加高效。

如何使用？

Fitten Code 不仅免费、功能全，它的安装方式也是极其简单。

以 Visual Studio Code 为例，在扩展页面中搜索「Fitten Code」：

然后点击「安装」：

最后注册登录一下就可以用了。

超级简单，有木有！

除此以外，Fitten Code 还支持 IntelliJ IDEA、PyCharm 等 JetBrains 系列 IDE 以及 Visual Studio 和 Vim。

关于团队

Fitten Code 由北京非十科技有限公司开发，核心团队均博士毕业于清华大学，曾作为主要开发者开源了计图（Jittor）深度学习框架，是国内主流深度学习框架之一，并参与开源了 JNeRF 神经渲染库与 JittorLLMs 大模型推理库，收获了来自业界的大量好评。

团队成员技术能力突出，曾斩获国际超算比赛金牌、信息学奥赛金牌、ACM 金牌等，并且在 CVPR、SIGGRAPH、TOG、TIP、CVM 等计算机图形学、计算机视觉、人工智能等国际顶级会议期刊论文发表过多篇文章，是国际与本土专业领域内具备人工智能、深度学习、高性能计算、系统设计、硬件架构等多学科交叉的顶尖团队。

产业非十科技Fitten Code

相关技术

知识图谱

深度学习技术

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

计算机图形技术

图像数据处理、计算机图像（英语：Computer Graphics）是指用计算机所创造的图形。更具体的说，就是在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据。

来源：维基百科

人工智能技术

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

参数技术

在数学和统计学裡，参数（英语：parameter）是使用通用变量来建立函数和变量之间关系（当这种关系很难用方程来阐述时）的一个数量。

来源：维基百科

时间复杂度技术

在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如，如果一个算法对于任何大小为 n （必须比 n0 大）的输入，它至多需要 5n3 + 3n 的时间运行完毕，那么它的渐近时间复杂度是 O(n3)。

来源：维基百科

计算机视觉技术

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

来源：机器之心

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义为：正确的预测数/样本总数。在二元分类中，准确率的定义为：(真正例数+真负例数)/样本总数

来源：Google ML Glossary

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题；它可以提供用于分析编程语言的技术，也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑（Propositional Logic ）以及一阶逻辑（FOL）等谓词逻辑。

来源：机器之心

自然语言生成技术

自然语言生成（NLG）是自然语言处理的一部分，从知识库或逻辑形式等等机器表述系统去生成自然语言。这种形式表述当作心理表述的模型时，心理语言学家会选用语言产出这个术语。自然语言生成系统可以说是一种将资料转换成自然语言表述的翻译器。不过产生最终语言的方法不同于编译程式，因为自然语言多样的表达。NLG出现已久，但是商业NLG技术直到最近才变得普及。自然语言生成可以视为自然语言理解的反向：自然语言理解系统须要厘清输入句的意涵，从而产生机器表述语言；自然语言生成系统须要决定如何把概念转化成语言。

来源：维基百科

IDEA机构

粤港澳大湾区数字经济研究院（International Digital Economy Academy，简称“IDEA研究院”）位于河套深港科技创新合作区深方园区内，致力于人工智能和数字经济领域的前沿研究与产业落地，是一家国际化创新型研究机构。

https://idea.edu.cn/