Qwen2.5+通义灵码 AI 程序员双buff加持下,是否能复现小猫补灯网页版
最近DeepSeek火了,但是速度一直不理想。看到通义灵码在编码界首个接入了DeepSeek r1和v3,于是曲线救国,尝试用下,来体验下能否复现小猫补灯网页版。
太好了,IDE支持满血版DeepSeek了,我们有救了!
除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
IDEA + 通义灵码 AI 程序员:快速构建 DDD 后端工程模板
本文介绍了如何利用 IntelliJ IDEA 编辑器和阿里云的通义灵码 AI 程序员,快速搭建一个基于 DDD 领域驱动架构的后端工程模板。
DeepSeek 满血版在 IDEA 中快的飞起
现在国内的 AI 竞争,已经不是单纯的“谁的模型更强”,而是谁的 AI 生态更繁荣。阿里云靠开源,把自己送上了这个生态的核心位置。当同行还在用API调用次数计算商业价值时,阿里云已化身 AI 时代的"技术普惠者"。
通义灵码插件在VSCode中的运用
借助通义灵码插件在VSCode构建新闻网,实现效率与智能的融合。VSCode作为前端开发的“瑞士军刀”,提供实时预览、智能辅助和高效管理功能;通义灵码插件通过自然语言交互生成代码,简化复杂任务并优化代码质量。两者结合形成从设计到部署的高效闭环,大幅减少基础编码时间,降低开发门槛,助力开发者聚焦业务逻辑与创新。
体验通义灵码的AI程序员:用Python+Tkinter实现表单向config.ini写入与读取
本文介绍了如何利用通义灵码的AI程序员快速开发一个基于Python和Tkinter的表单应用程序,实现对config.ini文件的读写。通过简单的自然语言描述,通义灵码能自动生成代码框架、自动补全功能代码,并提供错误检测与修复建议,极大提高了开发效率。开发者只需安装必要库(如configparser)并配置VSCode插件TONGYI Lingma,即可轻松创建包含多个输入项和按钮的表单界面。运行程序后,用户可以编辑表单并保存数据到config.ini文件中,再次启动时数据会自动加载显示。这一过程展示了AI在编程中的高效性和灵活性,为开发者提供了全新的开发方式。
通义灵码2.0实现数据分析小项目
本文介绍了使用通义灵码2.0实现一个数据分析小项目的全过程。从数据清洗、特征分布可视化到构建和评估多个机器学习模型,详细展示了每一步的操作和结果。通过简单的描述和提问,通义灵码2.0能够自动生成并优化代码,极大地简化了开发流程。最终,项目成功完成了数据的分析和预测模型的构建,验证了通义灵码2.0的强大功能和易用性。
VSCode AI提效工具,通义灵码前端开发体验
通义灵码2.0是一款强大的VS Code插件,安装简便,图标易记。其亮点包括接入deepseek-v3/r1模型,支持智能问答、AI编程、代码优化及贴图提问;多语言和编辑器支持;个性化使用满足不同需求。个人版完全免费,节省12%开发时间。对比1.0版本,2.0在功能实现上更加完善,尤其在前端项目中表现出色,根据需求描述生成完整项目结构和详细代码,极大提升开发效率。
亲测可用,IDEA 中使用满血版 DeepSeek R1!支持深度思考!免费!免配置!
之前介绍过在IDEA中使用DeepSeek的方案,但是很多人表示还是用的不够爽,比如用CodeChat的方案,只支持V3版本,不支持带推理的R1。想要配置R1的话有特别的麻烦。那么,今天,给大家带来一个亲测有效,可使用DeepSeek R1,同时支持问答+AI程序员,无需配置,快速使用的方案。那就是借助阿里的通义灵码,通义灵码最近刚刚做了重大更新,新上线了模型选择功能。在支持Qwen的模型之外,还同时支持了DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 ,而且是满血版671B模型。
山石网科×阿里云通义灵码,开启研发“AI智造”新时代
山石网科与阿里云的合作由来已久,双方在云计算、网络安全等领域保持着紧密的合作关系。此次山石网科全面接入阿里云通义灵码专属版,是双方合作关系的进一步深化,也是双方共同推动AI技术在网络安全领域应用的一次重要实践。未来,山石网科将继续与阿里云携手共进,积极探索AI技术在网络安全领域的创新应用,不断提升产品研发效率和服务质量,为用户提供更智能、更安全的网络安全解决方案,共同守护数字世界的安全!
放弃单一模型!通义灵码多模型混搭调参实战 - 实测Qwen2.5代码通过率提升27%
本报告展示了模型性能压测结果,使用Python脚本对多个AI模型(如DeepSeek-R1、Qwen2.5-72B、DeepSeek-V3)进行测试。任务包括代码补全、SQL生成和测试用例生成,记录响应时间及Tokens消耗,并统计代码通过率。结果显示,各模型在不同任务上的表现有所差异,Qwen2.5-72B在代码补全任务中表现出色,平均响应时间为3.8秒,代码通过率达95%。
通义灵码AI程序员实战:从零构建Python记账本应用的开发全解析
本文通过开发Python记账本应用的真实案例,展示通义灵码AI程序员2.0的代码生成能力。从需求分析到功能实现、界面升级及测试覆盖,AI程序员展现了需求转化、技术选型、测试驱动和代码可维护性等核心价值。文中详细解析了如何使用Python标准库和tkinter库实现命令行及图形化界面,并生成单元测试用例,确保应用的稳定性和可维护性。尽管AI工具显著提升开发效率,但用户仍需具备编程基础以进行调试和优化。