通义灵码 AI 程序员(版本2.0)测评文档

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 《通义灵码 2.0 测评文档》概述了该工具在AI程序员交互、多文件代码修改、单元测试生成、多轮对话及快照管理等方面的核心功能评估。通过实际测试,验证其提高开发效率、减少重复劳动和提升代码质量的效果。测评涵盖Windows系统与JetBrains IDE环境,针对插件版本2.0.0进行详细的功能测试,包括需求解析准确性、跨文件修改稳定性、单元测试自动生成及用户界面设计等。总结指出,通义灵码 2.0 在多文件修改、单元测试生成和用户体验方面表现出色,但在复杂需求解析和大规模项目性能上仍有改进空间。

通义灵码 2.0 测评文档

1 概述

本测评文档旨在对通义灵码 2.0 的各项核心功能进行全面评估,包括 AI 程序员的交互体验、多文件代码修改、单元测试生成、多轮对话及快照管理等。通过一系列实际测试样例,验证系统在提高开发效率、减少重复劳动和提升代码质量等方面的效果。

备注:后续测试截图将在相应位置补充。


2 测试环境

  • 操作系统:Windows(根据实际测试环境选择)
  • 集成开发环境: JetBrains 系列 IDE
  • 通义灵码插件版本:2.0.0
  • 示例工程:包含多个互相关联的代码文件和测试用例文件,以便验证多文件修改和自动单元测试生成功能

3 测试内容与测评样例

3.1 AI 程序员唤起与交互体验

测试目的:验证使用快捷键或操作面板唤起 AI 程序员模块的响应速度、对话流程及需求输入的准确性。

测试步骤

  1. 启动 IDE,并确保通义灵码插件已升级至 2.0.0 及以上版本。
  2. 使用快捷键(Windows:Ctl Shift I)或通过插件导航打开 AI 程序员模块。
  3. 在需求描述输入区域中输入明确的任务需求,例如:

     请将文件 "tttttttttttttttt.py" 中的 "handle_error" 方法重命名为 "handle_error_function",同时更新所有相关引用。
    
  4. 发送需求,并观察 AI 程序员对话区域的反馈及生成的代码修改建议。

预期结果

  • 成功唤起 AI 程序员模块,对话窗口及需求输入区域显示正常。
  • AI 程序员能准确解析需求,快速生成对应的修改计划,并显示每个文件的状态(生成中、应用中、已应用)。
  • 提供的变更建议具备清晰的 Diff 视图,方便开发者审查与决策。

测评样例

  • 输入示例
      请将文件 "tttttttttttttttt.py" 中的 "handle_error" 方法重命名为 "handle_error_function",同时更新所有相关引用。
    
  • 预期交互流程
    1. AI 程序员解析输入需求;
    2. 生成跨文件修改计划;
    3. 在工作区展示各文件的变更状态及 Diff 视图。

image.png

3.2 多文件代码修改功能

测试目的:评估在一个包含多个互相关联文件的项目中,AI 程序员对跨文件修改建议的准确性与稳定性。

测试步骤

  1. 在示例工程中选取一个涉及多个文件调用的功能(例如:函数定义与调用分散在不同文件中)。
  2. 在需求描述中明确指示修改需求,如:

     请将工程中所有对 "module1" 的调用修改为 "module_mod",并更新函数定义。
    
  3. 发送需求后,检查工作区中各文件的变更状态及生成的 Diff 对比视图。

预期结果

  • AI 程序员能正确识别涉及的所有文件,自动生成跨文件的代码修改建议。
  • 每个文件在工作区中显示“生成中”、“应用中”直至“已应用”的状态转换。
  • Diff 视图清晰显示修改前后的对比,方便开发者逐条审查并决定采纳或拒绝。

测评样例

  • 输入示例

      请将工程中所有对 "module1" 的调用修改为 "module_mod",并更新函数定义。
    
  • 预期交互流程

    1. 系统解析需求并检索涉及文件;
    2. 生成修改建议并逐步应用到各文件;
    3. 在工作区显示每个文件的代码变更细节。

image.png


3.3 单元测试生成能力

测试目的:验证系统针对指定代码文件自动生成单元测试用例的能力,包括测试计划制定、用例生成、编译运行及自动修复过程。

测试步骤

  1. 在示例工程中选取目标文件。
  2. 在需求描述区域中输入需求:

     请为 "module2.py" 类中的 "func1" 方法生成单元测试用例。
    
  3. 系统自动检测环境信息,根据提示选择合适的配置。

  4. 选择被测方法,确认生成测试计划并开始自动生成单元测试用例。
  5. 观察系统自动编译、运行测试用例,并在出现错误时进行自动修复,最终生成的测试文件展示在 Diff 视图中供审查。

预期结果

  • 环境信息能被正确检测,若存在多版本则允许用户选择。
  • 自动生成的测试用例能覆盖指定方法,经过编译和运行后,合并生成最终测试文件。
  • 所有自动生成的测试代码能够通过 Diff 视图与原有文件进行对比,开发者可按需采纳。

测评样例

  • 输入示例

      请为 "module2.py" 类中的 "func1" 方法生成单元测试用例。
    
  • 预期交互流程

    1. 系统检测环境 → 显示测试计划;
    2. 自动生成测试用例并执行编译、运行、自动修复;
    3. 最终生成的测试文件以 Diff 形式展示给开发者审查。

image.png


3.4 多轮对话及快照管理功能

测试目的:验证在多轮需求对话过程中,系统能否正确记录快照,并支持根据历史快照回退代码修改状态。

测试步骤

  1. 初次交互中生成代码修改建议(形成快照1)。
  2. 在快照1的基础上,继续补充需求,例如:

    请在上述修改基础上增加对异常处理的代码优化。
    
  3. 系统根据新需求生成新的代码修改建议(形成快照2),并在会话流中记录多个快照。

  4. 使用快照管理功能,选择回退到快照1状态,观察代码变更文件是否正确恢复。

预期结果

  • 每轮对话均生成独立快照,记录清晰。
  • 快照管理界面支持查看、切换及回退操作。
  • 回退操作后,当前工程状态与所选快照一致,所有代码变更均恢复至历史版本。

测评样例

  • 测试步骤描述
    1. 生成快照1:初始代码修改;
    2. 生成快照2:追加异常处理优化;
    3. 回退操作:切换回快照1,观察变更回退情况。
  • 预期交互流程
    1. 快照记录 → 快照切换 → 代码状态更新。

image.png


3.5 用户界面与操作体验

测试目的:综合评估通义灵码 2.0 插件在 IDE 内的用户界面设计、操作流程及交互体验。

测试步骤

  1. 检查通义灵码插件主界面,评估各区域(如会话列表、工作区、需求输入区、变更对比区)的布局和美观度。
  2. 逐一测试各功能模块(如新建会话、对话区域、快照管理、Diff 查看、代码接受/拒绝操作),记录响应速度与易用性。
  3. 对比传统手动修改流程,评估整体工作效率提升情况。

预期结果

  • 插件整体界面清晰直观,各模块布局合理。
  • 各功能响应迅速,交互流程顺畅,操作逻辑符合开发习惯。
  • 开发者能显著感受到代码修改、测试用例生成等环节的自动化带来的便利。

测评样例

  • 测试步骤描述
    1. 启动插件,浏览界面及各功能入口;
    2. 执行一系列操作;
    3. 审查各模块的响应与操作反馈。
  • 预期交互流程
    1. 插件界面展示 → 功能调用顺畅 → 操作逻辑清晰。
      image.png

4 测评总结

进行下面总结之前值得一提的是,部分测试项目也是全部由灵码自动生成创建。

image.png
测评总结

  • 优势

    • 多文件代码修改:能够自动识别项目中涉及的所有文件,实现跨文件的代码修改,大大减少人工查找和修改的工作量。
    • 单元测试生成:自动检测环境、生成测试计划并修复错误,帮助开发者快速提升测试覆盖率。
    • 快照管理:支持多轮对话记录与回退操作,使开发者能够灵活管理和调整代码变更。
    • 用户体验:整体界面设计直观,交互流程符合开发习惯,有助于提高工作效率。
  • 待改进之处

    • 在面对较为复杂或模糊的需求描述时,系统的需求解析准确性仍有提升空间。复杂的对话,需要多次沟通,如项目初建时,我对话了三轮提示,灵码才进行工程创建。
    • 缺少记录生成,如果重置以后没有找到查看修改记录的入口。
    • 部分自动生成的测试用例可能需要开发者进行细节调整,建议增加更多的智能提示和调试信息。

改进建议

  • 增强需求解析模块的智能化程度,提供更详细的交互指引。
  • 优化插件在大规模项目中的性能表现,确保响应速度和稳定性。
  • 持续完善单元测试生成策略,扩大自动修复的覆盖范围,进一步减少人工干预。
目录
相关文章
|
9天前
|
人工智能 前端开发 JavaScript
AI程序员:通义灵码 2.0应用VScode前端开发深度体验
AI程序员:通义灵码 2.0应用VScode前端开发深度体验,在软件开发领域,人工智能技术的融入正深刻改变着程序员的工作方式。通义灵码 2.0 作为一款先进的 AI 编程助手,与广受欢迎的代码编辑器 Visual Studio Code(VScode)相结合,为前端开发带来了全新的可能性。本文将详细分享通义灵码 2.0 在 VScode 前端开发环境中的深度使用体验。
117 2
|
9天前
|
设计模式 人工智能 前端开发
通义灵码2.0 AI 程序员体验官招募活动---通义灵码评测
在大模型不断更新迭代的当下,众多大厂纷纷推出自家的 AI 编码助手。其中,阿里云的通义灵码堪称市场上最为成熟的产品之一,紧随其后的则是腾讯的 AI 助手。在近期实际项目开发过程中,我使用了通义灵码助手,其最新版本展现出了令人惊叹的强大性能。在一些模块编码任务上,通义灵码表现尤为出色,生成的代码在命名规范性、易扩展性以及易读性方面,甚至超越了大多数普通程序员。通义灵码在生成代码时,不仅会考量设计模式,遵循重构原则,还具备强大的 bug 检测与修复能力,在单元测试方面同样表现优异。接下来,本文将通过一个小游戏的实例,对通义灵码的各项功能展开测试。
34 1
通义灵码2.0 AI 程序员体验官招募活动---通义灵码评测
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 IDE
通义灵码 2.0 评测:AI 赋能编程,开启高效研发新旅程
通义灵码2.0通过AI赋能编程,显著提升开发效率与代码质量。安装便捷,支持自然语言描述需求自动生成高质量代码框架及注释,大幅简化新功能开发流程。其单元测试Agent能快速生成全面测试用例,覆盖更多边界情况。相比1.0版本,2.0在智能问答和代码生成速度上均有显著提升,为开发者带来高效研发新体验。
82 6
|
12天前
|
人工智能 IDE Java
寻找通义灵码 AI 程序员 {头号玩家} ,体验 QwQ-Plus、DeepSeek 满血版的通义灵码
通义灵码联合 CHERRY 中国全网发起寻找 AI 程序员 {头号玩家},体验全新模型加持下的 AI 程序员的智能编码新功能,体验图生代码 Agent、单元测试 Agent 、跨语言编程等 AI 程序员能力,赢取通义灵码 X CHERRY 联名定制个人签名款机械键盘 、CHERRY MX8.3 旗舰级机械键盘、CHERRY 无线双模鼠标、码力全开蛇皮袋等奖品!
|
19天前
|
人工智能 IDE Java
沉浸式演示:在新老项目中如何快速上手通义灵码 AI 程序员
沉浸式演示:在新老项目中如何快速上手通义灵码 AI 程序员
|
25天前
|
人工智能 编解码 算法
DeepSeek加持的通义灵码2.0 AI程序员实战案例:助力嵌入式开发中的算法生成革新
本文介绍了通义灵码2.0 AI程序员在嵌入式开发中的实战应用。通过安装VS Code插件并登录阿里云账号,用户可切换至DeepSeek V3模型,利用其强大的代码生成能力。实战案例中,AI程序员根据自然语言描述快速生成了C语言的base64编解码算法,包括源代码、头文件、测试代码和CMake编译脚本。即使在编译错误和需求迭代的情况下,AI程序员也能迅速分析问题并修复代码,最终成功实现功能。作者认为,通义灵码2.0显著提升了开发效率,打破了编程语言限制,是AI编程从辅助工具向工程级协同开发转变的重要标志,值得开发者广泛使用。
7938 68
DeepSeek加持的通义灵码2.0 AI程序员实战案例:助力嵌入式开发中的算法生成革新
|
12天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
用通义灵码开发一个Python时钟:手把手体验AI程序员加持下的智能编码
通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具,提供代码智能生成、研发问答、多文件修改等功能,帮助开发者提高编码效率。本文通过手把手教程,使用通义灵码开发一个简单的Python时钟程序,展示其高效、智能的编码体验。从环境准备到代码优化,通义灵码显著降低了开发门槛,提升了开发效率,适合新手和资深开发者。最终,你将体验到AI加持下的便捷与强大功能。
|
18天前
|
人工智能 Java 程序员
通义灵码 2.0 | AI程序员 荣耀登场
通义灵码2.0引入了AI程序员,具备多文件代码修改和使用工具的能力,可帮助开发者完成需求实现、问题解决、单元测试用例生成等任务。相比1.0版本,2.0在代码生成速度、准确度及自然语言理解方面有显著提升,支持更多上下文类型如#file、#codeChanges等,便于灵活提问与代码审查。本文通过实际操作展示了AI程序员在功能开发、跨语言编程等方面的应用,体验良好;但在单元测试环节遇到环境检查问题未能解决,希望后续能提供更详细的修复文档。总体而言,AI程序员大幅提升了开发效率,尤其在新功能迭代和错误排查方面表现出色,但生成的代码风格有时需人工调整以适应现有项目结构。
|
15天前
|
人工智能 运维 自然语言处理
通义灵码 AI实战《手把手教你用通义灵码写一个音乐电子小闹钟》
通义灵码DeepSeek版本相比qwen2.5,增强了深度思考和上下文理解能力,显著提升了开发效率,尤其适合代码能力较弱的运维人员,真正实现了“代码即服务”。
120 1
|
15天前
|
人工智能 Java 测试技术
通义灵码2.0·AI程序员加持下的智能编码实践与测评
通义灵码2.0是阿里云推出的新一代智能编程助手,集成DeepSeek模型并新增多项功能,显著提升开发效率。本文通过实际项目体验新功能开发、跨语言编程、单元测试自动生成和图生代码等功能,展示其在代码生成、质量内建和人机协作方面的优势。相比1.0版本,2.0在模型选择、代码质量和用户体验上均有显著提升。尽管存在依赖网络和多语言混合项目中的不足,但整体表现优异,极大优化了开发流程。[了解更多](https://lingma.aliyun.com/)
165 1

热门文章

最新文章