AI 程序员的4个分身 | 代码生成专家+注释精灵+API集成助手+智能调试伙伴

简介: AI 程序员的4个分身 | 代码生成专家+注释精灵+API集成助手+智能调试伙伴

图文测评DEMO参考


投稿链接地址:https://blog.csdn.net/TONGYI_Lingma/article/details/145596383(CSDN)


通义灵码2.0 AI程序员来了,还支持各种模型的切换和选择,支持Qwen2.5、DeepSeek r1和V3,拥有了更多分身功能,今天我们来看看这些分身如何启用?

分身1:工具代码生成专家

工欲善其事,必先利其器

文本处理、加密解密、文件转换等常用功能,只需用自然语言描述你的需求,灵码就能自动生成对应的工具类代码。告别反复查找示例代码的烦恼。


【代码展示及说明】

我需要实现一个 Json 转换到 Yaml 的工具方法,但是我不太熟悉相关的类库和具体的 API。我使用通义灵码的 AI 程序员,给 TA 提了这个需求。可以看到通义灵码很快实现了 jsonToYaml 这个方法,并且在 pom 文件里添加了相关的依赖。省去了我查找转换类库、熟悉 API 和具体参数、编写代码和调试的时间。


更多内容查看csdn内容:

https://blog.csdn.net/luomao2012/article/details/145044683




相关文章
|
5天前
|
人工智能 算法 搜索推荐
AI搜索时代:谁是你的“Geo老师”?2025年生成式引擎优化(GEO)实战专家盘点
本文介绍GEO(生成式引擎优化)时代三位代表性“Geo老师”:孟庆涛倡导思维革命,君哥践行AI全域增长,微笑老师提出“人性化GEO”理念。他们共同强调知识图谱与E-E-A-T核心,引领AI搜索下的内容变革。
50 6
|
1月前
|
存储 消息中间件 人工智能
【03】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-本地构建运行并且调试-二次开发改注册登陆按钮颜色以及整体资源结构熟悉-优雅草伊凡
【03】AI辅助编程完整的安卓二次商业实战-本地构建运行并且调试-二次开发改注册登陆按钮颜色以及整体资源结构熟悉-优雅草伊凡
84 3
|
3月前
|
安全 API 数据安全/隐私保护
低代码革命:API无代码集成如何让企业“3天上线一个生态”?
在数字化转型浪潮中,API成为释放数据价值、提升企业效率的核心。本文详解API架构设计、安全实践与跨平台集成,为CTO提供效率提升指南,涵盖微服务、安全认证、协议选择、低代码集成及未来趋势,助力企业构建敏捷、安全、高效的数字生态。
|
3月前
|
消息中间件 安全 数据可视化
降本增效新引擎:API集成如何让电商订单履约快人一步?
本文详解电商系统如何通过API与支付、物流、CRM三大第三方服务高效集成,涵盖技术实现、应用场景与商业价值,助力企业构建数字化竞争力。
|
3月前
|
人工智能 IDE API
还在配置规则文件和智能体?Roo Commander:预置90+领域专家,开箱即用的AI编程新体验
Roo指挥官是一款创新AI编程助手,通过智能调度90多位虚拟技术专家,实现对复杂项目的自主规划与高效执行。用户无需手动选择专家或反复调整提示,只需提交需求,系统即可自动分析、拆解任务并协调最合适的技术角色完成开发。文中以构建3D互动简历为例,展示了其从需求分析到项目落地的全流程自动化能力,显著提升开发效率,开启AI驱动的智能化编程新体验。
217 0
|
3月前
|
监控 前端开发 安全
如何集成第三方支付API到电商网站
在电商网站中,集成第三方支付API是确保交易安全、提升用户体验的关键步骤。本文详细介绍了从选择支付提供商到上线监控的全流程,涵盖代码示例与实用建议,助您高效实现支付功能。
211 0
|
3月前
|
监控 测试技术 API
电商API常见错误排查指南:避免集成陷阱
API集成是电商开发的核心,但常因认证、数据、限流等问题引发错误,影响项目进度与用户体验。本文详解常见错误类型、排查步骤与预防策略,结合Python示例指导开发者高效应对。通过日志分析、数据校验、速率监控等手段,帮助您系统化规避集成陷阱,提升开发效率与系统稳定性。
171 0
|
3月前
|
缓存 监控 安全
电商API集成入门:从零开始搭建高效接口
在数字化电商时代,API集成成为企业提升效率、实现系统互联的关键。本文从零开始,逐步讲解如何搭建高效、可靠的电商API接口,适合初学者学习。内容涵盖API基础、认证安全、请求处理、性能优化等核心步骤,并提供Python代码示例与数学公式辅助理解。通过实践,读者可掌握构建优质电商API的技巧,提升用户体验与系统性能。
171 0
|
2月前
|
人工智能 前端开发 Java
构建能源领域的AI专家:一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍了作者团队在能源领域构建多智能体(Multi-Agent)框架的实践经验。面对单智能体处理复杂任务时因“注意力发散”导致的效率低下问题,团队设计了一套集“规划-调度-执行-汇总”于一体的多智能体协作系统。
432 19