DevChat: VSCode의 대규모 모델을 기반으로 하는 AI 지능형 프로그래밍 도우미

어떤 #AI 프로그래밍 도우미가 가장 좋나요? DevChat은 "정말" 사용하기 쉽습니다#

1. 소개

  DevChat은 Merico가 세심하게 제작한 AI 지능형 프로그래밍 도우미입니다. 최첨단 대규모 언어 모델 기술을 활용하여 인간 개발자만큼 효율적으로 요구 사항을 이해하고 최고의 코드 및 프로젝트 구현을 제공합니다. DevChat은 지능형 완성, 오류 수정, 코드 사양 확인, 코드 주석 생성 등 다양한 지원을 제공하여 개발자의 작업 효율성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 개발자는 지저분한 작업에 작별을 고하고 더 가치 있는 작업을 수행할 수 있습니다. 이 제품은 실용적이고 효율적이며 최근 2023 QCon 글로벌 소프트웨어 컨퍼런스에서 공개되어 업계의 많은 개발자로부터 칭찬을 받았습니다.

  포괄적인 AI 지능형 프로그래밍 도우미로서 코드 작성을 완료할 수 있을 뿐만 아니라 단위 테스트, 디버깅, 코드 문서 작성 및 효율적인 요약도 완료할 수 있습니다. DevChat은 코딩 품질을 보장하는 동시에 사용자 개인 정보 보호 및 데이터 보안도 매우 중요하게 생각합니다. DevChat은 세계 최고의 데이터 개인 정보 보호 기능인 Microsoft Azure 플랫폼을 지원하며 OpenAI 인터페이스보다 사용하기에 더 안전합니다.

  DevChat은 GPT-3.5, GPT-4, XINGHUO-2, CLAUDE-2, LLAMA-2-13B-CHAT 등과 같은 대형 모델에 대한 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 실제 필요에 따라 가장 적합한 대형 모델을 선택할 수 있습니다. 작업 효율성을 높입니다. 예를 들어, 복잡한 작업에는 GPT-4가 첫 번째 선택이 될 수 있고, 다른 작업도 저가형 모델을 사용하여 해결할 수 있으며, 조합을 통해 최고의 성능을 얻을 수 있습니다.

  DevChat AI 보조 도구는 이렇게 강력합니다. 장점은 무엇인가요? 이는 다음과 같이 총 8가지 주요 이점을 포함합니다.

• 정확한 상황별 제어
• 다양한 대형 모델 중에서 선택: 복잡한 작업에는 GPT-4가 가장 적합하고, 간단한 작업에는 저가형 모델이 결합되어 최고의 성능을 제공합니다.
• 정확한 "컨텍스트" 관리: 대화에 코드 세그먼트를 추가하고 AI의 추측에 의존하지 않고 사용자에게 제어권을 반환합니다.
• 간단하고 확장 가능한 프롬프트 단어 카탈로그: 팀과 개인의 맞춤형 요구 사항을 충족하기 위해 프롬프트 단어 확장, 코드형 프롬프트 열기
• 유연한 프롬프트 템플릿 관리, 코드 요청 기능으로 코드 베이스의 다양한 질문에 답변
• 제품 디자인은 실용적이며 반복적인 피드백이 빠릅니다.
• 코드와 문서는 단순히 완성되지 않고 자유롭게 생성됩니다.
• 안정적인 엔터프라이즈급 데이터 보안을 위해 Microsoft Azure 서비스에 연결됨

  DevChat 지능형 프로그래밍 도우미를 깊이 사용해 본 후 느낀 가장 큰 느낌은 사용이 간단하고 쉽다는 것입니다. 다양한 수준의 프로그래머가 다양한 어려움을 겪는 문제를 해결하는 데 매우 적합합니다. 초보자에게만 도움이 될 수는 없습니다. 성숙한 코드를 작성하고 프로젝트 팀의 작업 효율성을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 따라서 모든 사람이 시도해 볼 것을 적극 권장합니다. 액세스 주소는 공식 웹사이트 링크입니다.

2. 설치

  대부분의 학생들을 돌보기 위해 이 섹션의 단계를 더 자세히 설명합니다. 모든 사람이 아래 단계에 따라 DevChat 설치를 성공적으로 완료할 수 있기를 바랍니다.

2.1 신규 사용자 등록

  클릭하여 입력공식 웹사이트 링크를 클릭한 후 아래와 같이 클릭하여 로그인하세요.

  새 사용자 등록을 시작하려면 아래 그림에서 가입을 클릭하세요.

  그런 다음 아래 그림에 사용자 이름과 이메일 주소를 입력하고(QQ 메일함을 직접 테스트해도 괜찮습니다), I am human의 실제 테스트를 완료한 후 마지막으로 가입을 클릭하여 새 사용자 등록을 완료합니다. 이때 사서함은 액세스 키가 포함된 이메일을 받게 되며 액세스 키는 이후 사용을 위해 로컬에 저장됩니다.

  그런 다음 방금 등록한 이메일을 입력하고 코드 보내기를 클릭하면 인증 코드가 포함된 이메일이 전송됩니다. 그런 다음 아래 그림과 같이 인증 코드 입력란에 입력하고 로그인을 클릭하여 로그인합니다.

2.2 VSCode에 DevChat 플러그인 설치

  먼저 VSCode를 열고 아래와 같이 왼쪽 하단의 구성 버튼(기어 모양)을 클릭한 후 확장 프로그램을 클릭합니다.

  그런 다음 검색창에 입력하세요. a >DevChat, 아래와 같이 설치를 클릭하여 설치합니다.

2.3 액세스 키 설정

  아래 그림과 같이 왼쪽 하단에 있는 설정 버튼을 클릭하고 명령 팔레트를 선택합니다.

  아래 그림과 같이 팝업 명령 패널에서 DevChat: 입력 DevChat 액세스 키를 클릭하세요.

  이전에 저장한 액세스 키를 아래 그림의 입력 상자에 복사하세요. .그리고 Enter 키를 누릅니다.

  입력을 완료하면 아래 로그에 api key status: has valid access key가 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 다음 그림과 같이 Access Key 구성이 성공했음을 의미합니다. < /span>

3. 실제 사용

3.1 코드 작성

  먼저 DevChat이 Python의 빠른 정렬을 완료하도록 하는 가장 간단한 테스트 예제를 살펴보겠습니다. 스크린샷과 코드는 다음과 같습니다.

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 프로젝트 생성

  DevChat에서는 알고리즘 질문 ​​작성 외에 Python 프로젝트도 만들 수 있나요? 여기서는 Python Django 프로젝트를 예로 들어보겠습니다. 먼저 아래 그림과 같이 입력 상자에 Django 프로젝트 생성 방법을 입력합니다.

  그런 다음 DevChat에서 그림과 같이 자세한 생성 단계를 제공합니다. 아래 그림에서 안내에 따라 Django 프로젝트 생성을 완료할 수 있는지 확인해 볼까요?

  먼저 명령줄을 입력하고 pip 명령을 사용하여 django 라이브러리를 설치합니다. 성공적인 설치가 표시되면 설치에 성공한 것입니다. 구체적인 단계와 스크린샷은 다음과 같습니다. < a i=3> 그런 다음 해당 명령에서 Django 프로젝트를 생성합니다. 특정 작업 명령도 다음 그림과 같이 DevChat에서 제공한 단계와 일치합니다.   The install failed 성공적으로 수행된 것을 볼 때 ! 축하합니다! Django 프로젝트가 생성되었음을 의미합니다. 아래 그림과 같이 성공적으로 생성되었습니다.

3.3 코드 설명

  DevChat은 코드 작성과 프로젝트 생성을 완료하는 데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 코드에 대한 설명도 도와주므로 코드 읽기 효율성이 크게 향상됩니다.

  먼저, 아래 그림과 같이 마우스 박스를 이용하여 지정된 코드 세그먼트를 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 DevChat에 추가를 클릭합니다.

  그런 다음 메뉴 표시줄의 해당 모델, CLAUDE-2의 컨텍스트 길이가 100K(모델 목록에서 가장 길음)이므로 이 모델을 선택하여 이 작업을 완료했습니다.

  대화 상자에 입력: 아래와 같이 코드를 설명해주세요.

  DevChat의 답변은 다음과 같습니다:

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. 요약

  DevChat을 직접 경험해 보니 정말 똑똑한 AI 프로그래밍 도우미입니다. 지능형 코드 완성, 오류 수정, 코드 사양 확인을 완료할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 지침에 따라 프로젝트 생성도 완료할 수 있습니다. 정말 강력하고 사용하기 쉽기 때문에 모든 분들이 설치해서 사용하시길 강력히 추천합니다. 새로운 AI 시대에도 최신 AI 도구를 끊임없이 학습하고 사용해야만 우리는 무적을 유지할 수 있습니다.