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

简介: 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。

图文投稿链接:https://blog.csdn.net/g310773517/article/details/145800181

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。


1. 前言

1.1 什么是通义灵码2.0 AI程序员?

通义灵码2.0 AI程序员是阿里云推出的一款智能编程助手,旨在通过AI技术提升开发效率并降低编程门槛。

1.2 核心功能

以下是其核心功能:

  1. 多文件代码生成与修改
    通义灵码2.0能够处理工程级的多文件编码任务,支持从需求实现到问题修复的全流程。开发者可以通过自然语言描述需求,AI程序员会自动生成或修改多个代码文件,并提供代码变更的详细视图。

  2. 单元测试生成
    AI程序员具备强大的单元测试生成能力,能够针对代码变更或多个文件批量生成单元测试用例。它会自动进行编译、运行和错误修复,大幅提升测试覆盖率。

  3. 多轮对话与任务迭代
    开发者可以通过多轮对话与AI程序员协作,逐步完善编码任务。AI程序员会根据需求生成代码快照,开发者可以随时切换、回退或确认版本。

  4. 上下文感知与意图理解
    AI程序员能够理解代码文件、图片、工程代码检索等多种上下文信息,精准把握开发者需求。它还支持多模态输入和上下文自由组合。

2. 通义灵码2.0安装配置

今天,我会带大家一起探索下,通义灵码2.0 AI程序员在嵌入式开发领域的算法造诣如何。

2.1 vscode安装插件

image.png

如上图所示,插件管理器里搜索tongyi,选择TONGYI Lingma,安装即可。

2.2 登录阿里云账号

image.png

安装完成后,在左侧可以就可以看到通义灵码的入口,然后点击登录按钮,根据提示登录阿里云账号即可使用。

2.3 AI程序员切换DeepSeek

image.png

切换到通义灵码2.0的AI程序员视图,然后对话框左下角切换模型,选择DeepSeek V3。这里提一句,为什么选V3而不是R1,原因是DeepSeek V3模型在处理复杂推理任务方面表现出色,适合处理数学、代码生成等任务。其多令牌预测功能可以3.8倍速生成代码,适合需要快速生成代码的场景‌

3. 实战案例:生成base64编解码算法

image.png

在AI程序员对话框中,输入提示词:用C语言实现base64编解码算法,支持gcc编译器,要求在Linux下通过cmake控制编译。
image.png

然后AI程序员根据我的要求很好的生成了源代码:base64.c,头文件:base64.h、测试代码:main.c和编译脚本:CMakeLists.txt

image.png
在尝试编译代码的时候,遇到了编译错误。不慌,让我们复制报错信息直接追问AI程序员。
image.png
AI程序员给我们分析了错误代码,并给出了修复方案,并帮我们自动修改了代码。
image.png

接下来,尝试第二次编译,错误顺利解决,大功告成,非常棒。也可以看到成功生成了可执行程序base64_example
image.png

代码是生成了,也编译过了,那么功能是否正常呢?让我们尝试运行一下base64_example,可以看到是给出了运行结果。
image.png

对照测试代码查看一下,看看是否符合预期呢?测试代码是先给出了一个字符串:Hello, Base64!,然后对其进行base64编码,接着对编码结果进行解码。对照前面的运行结果来看,一切都对上了,这简直是牛的一批阿!!!

基本功能是实现了,但大家都知道,对于一个商业化需求来说,肯定没那么简单。我们继续拷打。我还有1个需求:我拿来做base64编码的源数据可能是二进制数据,从某个base64编码解析出来的数据也可能是二进制数据,那么当前接口是否支持?
image.png

来看下这个迭代需求,从回复和修改记录(只修改了测试代码)可以看到目前接口已经考虑到了二进制数据的支持。
image.png

到此为止,DeepSeek V3加持下的通义灵码2.0 AI程序员,已经顺利完成了我的需求开发。

4. 体验感受

开发效率提升:整体非常丝滑,这个代码,对于一个不了解base64编解码算法规则的人来说,少说也要个1-2天才能调试完,但是在AI助手的帮助下,只需要短短5分钟就完成了代码的开发和严重,这种效率的提升简直如有神助,我现在现在的我强得可怕,不管什么需求,都尽情来找我吧,不怕不怕啦。

跨语言支持 :此外,我还测试了AI程序员对其它主流编程的支持,发现都能很好的完成我的要求。AI助手彻底打破了编程语言的限制,有了AI程序员的助力,我感觉我可以在简历里直接写精通几十种编程语言了,以一敌十,哈哈。

通义灵码2.0的推出,标志着AI编程从辅助工具向工程级协同开发的转变,为开发者提供了更强大的技术支持。非常推荐大家使用起来,真的能打破当前的技术圈格局,让大家站在了同一个起跑线上,冲冲冲。

目录
相关文章
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 API
快速集成GPT-4o:下一代多模态AI实战指南
快速集成GPT-4o:下一代多模态AI实战指南
247 101
|
2月前
|
物联网
直播预告 | Qwen-lmage 技术分享+实战攻略直播
通义千问团队最新开源的图像生成模型 Qwen-Image,凭借其出色的中文理解与文本渲染能力,自发布以来获得了广泛关注与好评。
160 0
|
2月前
智谱发布GLM-4.5V,全球开源多模态推理新标杆,Day0推理微调实战教程到!
视觉语言大模型(VLM)已经成为智能系统的关键基石。随着真实世界的智能任务越来越复杂,VLM模型也亟需在基本的多模态感知之外,逐渐增强复杂任务中的推理能力,提升自身的准确性、全面性和智能化程度,使得复杂问题解决、长上下文理解、多模态智能体等智能任务成为可能。
489 0
|
3月前
|
存储 设计模式 人工智能
AI Agent安全架构实战:基于LangGraph的Human-in-the-Loop系统设计​
本文深入解析Human-in-the-Loop(HIL)架构在AI Agent中的核心应用,探讨其在高风险场景下的断点控制、状态恢复与安全管控机制,并结合LangGraph的创新设计与金融交易实战案例,展示如何实现效率与安全的平衡。
515 0
|
8天前
|
人工智能 前端开发 JavaScript
最佳实践3:用通义灵码开发一款 App
本示例演示使用通义灵码,基于React Native与Node.js开发跨平台类通义App,重点展示iOS端实现。涵盖前端页面生成、后端代码库自动生成、RTK Query通信集成及Qwen API调用全过程,体现灵码在全栈开发中的高效能力。(238字)
131 11
|
8天前
|
存储 监控 算法
1688 图片搜索逆向实战:CLIP 多模态融合与特征向量落地方案
本文分享基于CLIP模型与逆向工程实现1688图片搜同款的实战方案。通过抓包分析破解接口签名,结合CLIP多模态特征提取与Faiss向量检索,提升搜索准确率至91%,单次响应低于80ms,日均选品效率提升4倍,全程合规可复现。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
从零开始训练推理模型:GRPO+Unsloth改造Qwen实战指南
推理型大语言模型兴起,通过先思考再作答提升性能。本文介绍GRPO等强化学习算法,详解其原理并动手用Qwen2.5-3B训练推理模型,展示训练前后效果对比,揭示思维链生成的实现路径。
237 2
从零开始训练推理模型:GRPO+Unsloth改造Qwen实战指南
|
1月前
|
人工智能 Java API
Java与大模型集成实战:构建智能Java应用的新范式
随着大型语言模型(LLM)的API化,将其强大的自然语言处理能力集成到现有Java应用中已成为提升应用智能水平的关键路径。本文旨在为Java开发者提供一份实用的集成指南。我们将深入探讨如何使用Spring Boot 3框架,通过HTTP客户端与OpenAI GPT(或兼容API)进行高效、安全的交互。内容涵盖项目依赖配置、异步非阻塞的API调用、请求与响应的结构化处理、异常管理以及一些面向生产环境的最佳实践,并附带完整的代码示例,助您快速将AI能力融入Java生态。
269 12

热门文章

最新文章