首个AI编程助手入职科技公司:探索与应用新技术

本文涉及的产品
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
云原生网关 MSE Higress,422元/月
MSE Nacos/ZooKeeper 企业版试用,1600元额度,限量50份
简介: 随着人工智能技术的不断进步和应用,AI编程助手作为其中的一项创新成果,正逐渐走进科技公司的开发环节。就在近日,通义灵码作为首个AI编程助手入职阿里云,为开发人员提供全流程的代码辅助服务。这一新技术的引入引发了广泛关注,这一新技术的引入,既带来了便利和效率的提升,也引发了人们对于人机协作、智能辅助的思考。因为传统的开发模式下,程序员们需要不断投入大量的时间和精力来编写、调试和优化代码,这使得大家在核心业务代码编写方面面临着时间压力,但是随着AI编程助手的加入,情况发生了很大变化。那么本文就来探讨如何看待首个AI编程助手入职科技公司,并分享个人对通义灵码的使用感受。

前言

随着人工智能技术的不断进步和应用,AI编程助手作为其中的一项创新成果,正逐渐走进科技公司的开发环节。就在近日,通义灵码作为首个AI编程助手入职阿里云,为开发人员提供全流程的代码辅助服务。这一新技术的引入引发了广泛关注,这一新技术的引入,既带来了便利和效率的提升,也引发了人们对于人机协作、智能辅助的思考。因为传统的开发模式下,程序员们需要不断投入大量的时间和精力来编写、调试和优化代码,这使得大家在核心业务代码编写方面面临着时间压力,但是随着AI编程助手的加入,情况发生了很大变化。那么本文就来探讨如何看待首个AI编程助手入职科技公司,并分享个人对通义灵码的使用感受。

举起沟通的桥梁,共同进步

作为开发者,又作为通义灵码的首批体验使用者,我觉得通义灵码功能很强大,也很好用,更容易集成。就拿我日常使用通义灵码来讲,问的最多的就是:“你能帮我优化这段代码吗?”或者:“我在这个函数中遇到了一个难题。”通义灵码作为AI编程助手,它的回复将基于其内置的算法和预训练模型,给出相应的建议、优化方案或解答,这种即时的、个性化的回复成为我与AI之间的沟通桥梁,非常精准的解决了我的问题。
接下来再来分享一下我每天使用通义灵码的第一句话是什么,直接看下图:

image.png

ps:这里问候时候,我故意按照早上的第一句话问候它,它回答的内容比较多。

提升效率,解放创造力

通过使用体验通义灵码,这里再来分享一下我使用通义灵码的感受,主要体现在效率的提升上,因为传统的开发模式中,我需要花费大量时间编写重复性代码、调试和优化,这严重压缩了核心业务代码编写的时间,但是有了AI编程助手的加入,它可以在全流程中为我提供辅助,从写代码到查找BUG再到优化代码,极大地减轻了我的开发的负担,尤其是通义灵码的7x24小时随叫随到的工作节奏,使得我能够更高效地完成任务,将更多的时间和精力投入到创造性的编程思考和解决复杂问题上。

基于经验的智能助手,需正确使用

接着再来分享一下正确使用“姿势”,虽然AI编程助手的加入带来了许多好处,但我们也需要理智地使用它。通义灵码基于其内置的算法和预训练模型,提供了智能的建议和解决方案,但是我们需要注意在某些复杂的情况下,AI可能无法准确理解我们的意图或提供最佳解决方案,所以在这种情况下,我们仍需要运用自己的专业知识和判断力,结合通义灵码的建议进行决策,以及对于编写代码的过程,我们仍然需要保持良好的编程规范和注释习惯,以便代码的可读性和可维护性。最后再来分享一下通过使用VS Code安装通义灵码的大概流程,及使用,具体如下所示:

image.png

image.png

然后就是使用体验,如下所示:

image.png

最后

通过上文关于通义灵码的使用体验分享,以及讨论首个AI编程助手入职科技公司是技术发展的一大里程碑,它为开发人员提供了全流程的代码辅助服务,提升了工作效率。在传统的开发模式下,程序员需要花费大量精力编写重复性代码、调试优化以及编写代码注释,这严重挤压了他们编写核心业务代码的时间,所以通义灵码作为一个AI编程助手,可以在开发流程中扮演非常重要的角色,通义灵码作为这一新技术的代表,为开发人员提供全流程的代码辅助服务,提升了工作效率,释放了创造力。最后,我觉得我们应该正确看待AI的作用,充分发挥我们人类独有的创造力和专业知识,通过合理利用AI编程助手,我们能够更高效地完成编程任务,推动技术的发展,为创新和进步打开新的可能性,也让我们积极拥抱AI编程助手的到来,不断学习和探索,开创智能化编程的新纪元!

相关文章
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
AI Compass前沿速览:Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台
|
11天前
|
人工智能 开发者
OpenVINO™ DevCon中国系列工作坊:AI模型优化与端侧应用落地
解锁AI高效部署新路径,共赴智能创新璀璨未来
53 1
|
18天前
|
存储 人工智能 机器人
别再只做聊天机器人:AI 应用商业闭环的工程落地指南,免费体验中
本文介绍了如何通过阿里云百炼平台创建一个星座运势分析AI智能体,并集成支付宝MCP服务实现支付闭环。解决AI产品无法直接变现的问题,完成“服务-支付-交易”全流程闭环,帮助开发者快速实现商业化。
|
17天前
|
存储 人工智能 运维
|
17天前
|
存储 人工智能 分布式计算
从数据工程师到AI工程师,我的阿里云ODPS应用实践
阿里云DataWorks提供完善的智能计算与多模态数据处理能力,通过Object Table与MaxFrame实现非结构化数据高效治理,结合OSS与AI模型,助力电商、媒体等行业实现数据驱动的智能化升级。
|
2月前
|
存储 关系型数据库 数据库
附部署代码|云数据库RDS 全托管 Supabase服务:小白轻松搞定开发AI应用
本文通过一个 Agentic RAG 应用的完整构建流程,展示了如何借助 RDS Supabase 快速搭建具备知识处理与智能决策能力的 AI 应用,展示从数据准备到应用部署的全流程,相较于传统开发模式效率大幅提升。
附部署代码|云数据库RDS 全托管 Supabase服务:小白轻松搞定开发AI应用
|
人工智能 缓存 NoSQL
【深度】企业 AI 落地实践(四):如何构建端到端的 AI 应用观测体系
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题:如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构,并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验,介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标(如TTFT、TPOT)采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段,帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时,针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议,助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
GPT为定制AI应用工程师转型第一周学习计划
本计划帮助开发者快速入门AI领域,首周涵盖AI基础理论、Python编程及PyTorch实战。前两天学习机器学习、深度学习与Transformer核心概念,掌握LLM工作原理。第三至四天快速掌握Python语法与Jupyter使用,完成基础编程任务。第五至七天学习PyTorch,动手训练MNIST手写识别模型,理解Tensor操作与神经网络构建。
97 0