#AI プログラミング アシスタントはどれが最適ですか? DevChat は「本当に」使いやすい#
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1 はじめに
DevChat は、Merico が丁寧に構築した AI インテリジェント プログラミング アシスタントです。最先端の大規模言語モデル テクノロジーを活用して、人間の開発者と同じくらい効率的に要件を理解し、最適なコードとプロジェクトの実装を提供します。 DevChat は、インテリジェントな補完、エラー修正、コード仕様のチェック、コード コメントの生成などの複数のサポートを提供できるため、開発者の作業効率が大幅に向上します。これにより、開発者は汚れた作業に別れを告げ、より価値のある作業を行うことができます。この製品は実用的で効率的で、最近 2023 QCon グローバル ソフトウェア カンファレンスで発表され、業界の多くの開発者から賞賛を獲得しました。
包括的な AI インテリジェント プログラミング アシスタントとして、コードの作成を完了するだけでなく、単体テスト、デバッグ、コード ドキュメントの作成、効率的な要約も完了できます。 DevChat はコーディングの品質を確保する一方で、ユーザーのプライバシーとデータのセキュリティも非常に重要視しています。 DevChat は、世界最高のデータ プライバシー保護である Microsoft Azure プラットフォームをサポートしており、OpenAI インターフェイスよりも安全に使用できます。
DevChat は、GPT-3.5、GPT-4、XINGHUO-2、CLAUDE-2、LLAMA-2-13B-CHAT などの大規模モデル用のインターフェイスを提供します。ユーザーは実際のニーズに応じて最適な大規模モデルを選択できるため、最大の効果が得られます。作業効率が上がります。たとえば、GPT-4 は複雑なタスクの最初の選択肢となり、他のタスクも低コストのモデルを使用して解決でき、その組み合わせにより最高のパフォーマンスを達成できます。
DevChat AI 補助ツールは非常に強力ですが、どのような利点がありますか？以下に示すように、合計 8 つの主要な利点が含まれています。
- 正確なコンテキスト制御
- さまざまな大型モデルからお選びいただけます。複雑なタスクには GPT-4 が最適で、単純なタスクには低コストのモデルが最適であり、組み合わせて使用すると最高のパフォーマンスが得られます。
- 正確な「コンテキスト」管理。会話にコードセグメントを追加し、AI の推測に依存せず、制御をユーザーに戻します。
- シンプルでスケーラブルなプロンプト ワード カタログ: チームや個人のカスタマイズされたニーズを満たすオープン プロンプト ワード拡張機能、Prompts as Code
- 柔軟なプロンプト テンプレート管理、コードベースのさまざまな質問に答えるアスクコード機能
- 製品設計は実用的であり、反復的なフィードバックは迅速です
- コードとドキュメントは単に完成するのではなく、自由に生成されます。
- Microsoft Azure サービスに接続して、信頼性の高いエンタープライズ レベルのデータ セキュリティを実現
DevChat インテリジェント プログラミング アシスタントを徹底的に使用した後、私の最大の感想は、シンプルで使いやすいということです。これは、さまざまなレベルのプログラマーがさまざまな困難な問題を解決するのに非常に適しています。初心者だけを助けることができるわけではありません。成熟したコードを作成するだけでなく、プロジェクト チームの作業効率の向上にも役立ちます。 皆さんもぜひ試してみることを強くお勧めします。アクセス アドレスは 公式 Web サイトのリンクです。
2. インストール
大多数の学生に配慮して、このセクションの手順はより詳細に説明されています。全員が以下の手順に従って DevChat のインストールを正常に完了できることを願っています。
2.1 新規ユーザー登録
以下に示すように、 クリックして公式 Web サイトのリンクを入力し、クリックしてログインします。
下の図の「Sign Up」をクリックして、新規ユーザーの登録を開始します。
次に、下の図にユーザー名と電子メール アドレスを入力し (QQ メールボックスを自分でテストしても問題ありません)、I am human の実人テストを完了し、最後に [サインアップ] をクリックして新しいユーザーの登録を完了します。この時点で、メールボックスはアクセス キーを含む電子メールを受信し、アクセス キーは後で使用できるようにローカルに保存されることに注意してください。
次に、登録したメールアドレスを入力し、[コードの送信] をクリックします。確認コードが記載されたメールが届きます。次に、それを確認コードの入力ボックスに入力し、[サインイン] をクリックしてログインします (以下の図を参照)。
2.2 VSCode に DevChat プラグインをインストールする
まず VSCode を開き、左下の設定ボタン (歯車の形) をクリックして、次に示すように [拡張機能] をクリックします。
次に、検索ボックスに入力します。 a >DevChat、以下に示すように、[インストール] をクリックしてインストールします。
2.3 アクセスキーの設定
以下の図に示すように、左下隅にある設定ボタンをクリックし、コマンド パレットを選択します。
DevChat をクリックします。次の図に示すように、ポップアップ コマンド パネルで DevChat アクセス キーを入力します。
以前に保存したアクセス キーを下の図の入力ボックスにコピーします。 . を入力して Enter キーを押します。
入力が完了すると、以下のログに api key status: has valid access key が表示されることがわかります。これは、次の図に示すように、アクセス キーの設定が成功したことを意味します。 /span>
3. 実用化
3.1 コードの書き方
まず、最も単純なテスト例を見てみましょう。これは、DevChat に Python のクイック ソートを完了させることです。スクリーンショットとコードは次のとおりです。
def quick sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) /1 2] # 选择个基准元素
left = [x for x in arr if x < pivot] # 小于基准元素的部分
middle = [x for x in arr if x == pivot] # 等于基准元素的部分
right = [x for x in arr if x > pivot] # 大于基准元素的部分
# 递归排序左右两部分
return quick sort(left) + middle + quick sort(right)
3.2 プロジェクトの作成
DevChat は、アルゴリズムの質問を作成できるだけでなく、Python プロジェクトを作成できますか?ここでは、Python Django プロジェクトを例に挙げます。まず、下の図に示すように、入力ボックスに Django プロジェクトの作成方法を入力します。
次に、DevChat が、図に示すように詳細な作成手順を表示します。その指示に従って Django プロジェクトの作成を完了できるかどうか見てみましょう。
最初にコマンド ラインを入力し、pip コマンドを使用して django ライブラリをインストールします。「Successively installs」と表示されたら、インストールは成功です。具体的な手順とスクリーンショットは次のとおりです。 < a i=3> 次に、コマンドで Django プロジェクトを作成します。次の図に示すように、特定の操作コマンドも DevChat によって提供される手順と一致しています。 「インストールは正常に完了しました」と表示された場合! おめでとうございます!、これは Django プロジェクトが作成されたことを意味します。次の図に示すように、成功しました。
3.3 コードの説明
DevChat はコードの作成やプロジェクトの作成を完了するだけでなく、コードの説明にも役立ち、コードを読む効率が大幅に向上します。
まず、次の図に示すように、マウス ボックスを使用して指定したコード セグメントを選択し、次にマウスを右クリックして [DevChat に追加] をクリックします。
次に、 CLAUDE-2 のコンテキスト長は 100K (モデル リストで最長) であるため、このタスクを完了するためにこのモデルが選択されました。
ダイアログ ボックスへの入力: 以下に示すように、コードの説明を手伝ってください。
DevChat の答えは次のとおりです。
这段代码使用 OpenAI 的 Completion API 来生成文本。主要逻辑如下:
1. 在一个无限循环中尝试生成文本。
2. 使用 model_name、batch_decoding_args 和 decoding_kwargs 构建请求参数。
3. 调用 Completion.create() 生成文本。
4. 如果遇到 OpenAIError,处理不同的错误:
- 如果是 "Please reduce your prompt" 错误,调整 max_tokens 参数重试。
- 如果是请求频率限制错误,等待一段时间后重试。
5. 获取结果 choices,记录 tokens 用量,添加到 completions 列表中。
6. 成功后退出循环。
这种机制可以自动处理 OpenAI API 的错误和限制,不断尝试请求直到成功生成文本为止。max_tokens 参数可以动态调整来适应 prompt 长度限制。整体来说,这是一种优雅的方式来反复调用 OpenAI API 直到成功。
4. まとめ
DevChat を実際に体験してみると、これは非常にスマートな AI プログラミング アシスタントであることがわかりました。インテリジェントなコード補完、エラー修正、コード仕様のチェックを完了できるだけでなく、正確な指導の下でプロジェクトの作成を完了することもできます。これは本当に強力で使いやすいので、皆さんにもインストールして使用することを強くお勧めします。 AI の新時代では、常に最新の AI ツールを学習して使用することによってのみ、私たちは無敵であり続けることができます。