开测: AI智能编码辅助工具通义灵码V2.0 来了

简介: 通义灵码2.0是阿里云推出的AI编程助手,基于DeepSeek大模型进行快速迭代,显著提升了代码生成、多任务协作和模型性能。


云产品评测|通义灵码2.0 AI 程序员体验官招募ing ,活动地址 , 大家可以参与一起开车!!


本文在多平台同步发布


CSDN平台: [实测通义灵码V2.0](https://deepseek.csdn.net/67c0103fb8d50678a24178f2.html?username=u010886901&utm_medium=notify.im.included_notifications.20250227.a)

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InfoQ: [实测 DeepSeek 加成下的 AI 代码编程助手通义灵码 2.0](https://xie.infoq.cn/article/67ba1cb55ed5d4a034be6f7c3)

掘金:[实测开年生产力工具 - - DeepSeek加成下的通义灵码2.0](https://juejin.cn/spost/7475902729111191590)


前言


在2024年的年尾遭受到了裁员的危机,过得迷迷糊糊的,幸好有了小棉袄的加持,也不会太过于郁闷,但是确实技术进步的学习少了很多,唯一没有落下学习的是突然大火的大模型 - - DS(DeepSeek)。


随着DeepSeek大模型的加入,大模型的圈子发生翻天覆地的变化,各个平台都在争相纳入DS,通义灵码的2.0就是使用DeepSeek大模型进行快速技术迭代的表现。


笔者作为对新技术比较敏感的人,接受新事物比较早,使用过很多的AI编程助手,也是通义灵码最早内测就使用的同学之一。


以前内测时写过的评测文章 全面开测:AI智能编码辅助工具通义灵码 内,通义灵码还存在不少的技术问题。现在在不断的升级后,已经越来越完善了。


通义灵码V2.0的出现,相信更是不小的惊喜。


亮个相


在大模型出现后,AI编程助手出现了太多太多,各有各的特色。那么,我们今天重新出发,看下在当下DeepSeek大模型技术推动下,通义灵码变成了什么样子吧。


image.png


相交以前的版本,升级添加了模型切换中的deepseek模型以及AI程序员的版块


智能问答 模型切换

image.png

AI程序员

image.png


安装/更新


通义灵码一直是以非常友好、便捷使用的姿态提供给所有的技术人使用。


image.png


通义灵码支持 Java、Python、Go、JavaScript、TypeScript、C/C++、C# 等主流语言,同时兼容 Visual Studio Code、Visual Studio、JetBrains IDEs 等主流编程工具,为你提供高效、流畅、舒心的智能编码体验。


以IDEA为例,来讲下V2.0的更新/安装。


IDE内安装/更新


image.png


如果你是一名新用户,可以在IDE 设置内找到插件市场,搜索通义灵码,如图所示,即可完成安装。


如果你是一名老用户,可以在插件市场 - 我的插件中,搜索通义灵码,点击更新,完成更新。


官方推荐通过市场安装!!


官方离线安装包安装/更新


如果网络存在限制,可以考虑到官方网站,通过下载离线安装包,完成安装/更新


官方网站离线安装包 链接


常规功能


对于通义灵码的使用,相信大家都看了很多的使用描述文章,对它的功能非常了解。


通义灵码包括 行间代码生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、报错排查等常见的AI编程助手功能,为你带来高效、流畅的智能编码体验。


V2.0升级支持DeepSeek r1 满血版大模型,功能将会更加强大。


以笔者写的一个ElasticsearchDemo 项目,快速的看下常规功能在新的大模型技术下有了什么样的加成。


代码优化


排查代码,是一段非常简单的查询代码


    public Customer getCustomer(Integer id) {
        boolean b = customerRepository.existsById(1);
        Customer customer = null;
        if (b) {
            customer = customerRepository.findById(id).get();
            return customer;
        }
        return customer;
    }


从实际含义来讲,该功能是从es内通过id,查询一个内容。先进行了一层判断,是否存在。那么,我们看下通义灵码的代码优化分析过程,是否能够分析出我们没考虑到的一些实现问题。


image.png

    public Customer getCustomer(Integer id) {
        Optional<Customer> customerOptional = customerRepository.findById(id);
        return customerOptional.orElse(null);
    }


image.png


因此本身代码就是有部分测试代码,通义灵码很准确的发现了问题,同时代码变得更加简洁


DeepSeek的深度思考分析过程,很好的让我们能够了解排查问题的思路,对于技术的提升会有很大的帮助。


注释生成

同样,我们以上边代码为例,进行注释生成


    /**
     * 根据客户ID获取客户信息(存在潜在逻辑问题)
     * 
     * 该方法首先检查ID为1的客户是否存在,若存在则尝试获取参数指定ID的客户,
     * 该逻辑可能导致返回结果与参数id没有直接关联关系
     * 
     * @param id 要查询的客户ID(实际逻辑中未直接使用该参数进行存在性检查)
     * @return Customer对象,可能返回null。当且仅当ID=1的客户存在时,
     *         返回参数id对应的客户对象,否则始终返回null
     */
    public Customer getCustomer(Integer id) {
        // 检查固定ID=1的客户是否存在(可能应为检查传入的id参数)
        boolean b = customerRepository.existsById(1);
        
        Customer customer = null;
        
        // 仅当ID=1客户存在时才执行查询
        if (b) {
            // 获取并返回参数id对应的客户对象
            // 注意:当id参数与1不一致时,可能出现查找到不存在的客户
            customer = customerRepository.findById(id).get();
            return customer;
        }
        return customer;
    }


方法注释生成如上所示,生成的注释比较细致,也很准确,相对通义灵码以前的版本,有了长远的进步。


通过上边的测试,我们可以看到,通义灵码V2.0在使用了 DeepSeek大模型之后,更加快速准确了。


AI程序员新能力


AI程序员模块结合最新大模型、智能体等能力,开发者与 AI 程序员可以共同围绕研发任务进行协同编程,完成一个编码任务。


新功能开发文件初始化

对于这个功能,我想有一个细致的测试,正好手头想做一个功能项目,就把这个简单需求作为测试的例子来看看通义灵码的答卷情况。


需求如下:


现在有一个需求,需要开发一个管理后台的后端框架。框架需要采用Springboot作为技术框架实现,具备高度的可扩展性以及开发的规范性。

管理后台需求如下

支持用户登陆(用户名/邮箱 密码登录)

登录可以选择登录的环境(生产、测试环境)

支持用户申请注册

支持国际化

登录后存在工作台能力能力处理各种待处理事务以及报表展示 基于以上管理后台的功能需求,

请从技术上考虑,如何开发一个管理后台的后端框架支撑起来后边的后端开发


image.png


package xyz.huclele.elasticsearchdemo.security;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.crypto.bcrypt.BCryptPasswordEncoder;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
import org.springframework.security.web.SecurityFilterChain;

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {

    @Bean
    public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/register", "/login").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
            .and()
            .formLogin()
                .loginPage("/login")
                .defaultSuccessUrl("/dashboard")
            .and()
            .logout()
                .logoutSuccessUrl("/login");
        return http.build();
    }

    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return new BCryptPasswordEncoder();
    }
}


帮忙生成了SecurityConfig配置类,国际化的类是空的


spring:
  profiles:
    active: prod
  datasource:
    url: jdbc:mysql://prod-db:3306/mydb
    username: prod_user
    password: prod_password


总体上来说,可能需求比较难,对于AI助手来说,没法那么清晰的达到要求,可用性一般


跨语言编程


笔者提出需求:


现有代码CustomerService中,getCustomer获取了Customer对象,帮我写一段使用kotlin语法的代码,实现拿出来Customer,存到redis内


发现可能是表达有误,


image.png


理解偏了,后来修正需求:


领导要求存储到redis的代码,不能用java编写,必须用kotlin编写,请重新优化代码


image.png


通义灵码理解正确,并且完成了代码的生成


image.png


我们可以看到,对于需求来讲,还是有技巧的,通过技巧会让通义灵码能够更加聪明的理解我们的需要。


错误排查以及修复


网上随便找了个错误异常,很明显的问题,数据库访问拒绝,用户名密码可能不对



image.png


非常详尽的处理方案,真的很强大!!



常规但稍有难度的问题,也是游刃有余的解决了。


image.png


通义灵码V2.0 vs V1.0


详细的体验了在DeepSeek大模型技术加成下新的通义灵码,我们可以非常直观的感受到巨大的技术提升


  1. 详尽的思考过程展示
  2. 更有智慧的问题解决
  3. 高效的速率
  4. 理解力大大加强


借助DeepSeek模型的加成,详尽展示思考过程,对于用户来讲,一方面,更清楚的知道自己的薄弱点,加深了技术细节,同时思考过程,也会验证需求是否理解透彻,更加的智慧。


问题的解决方案更有智慧,以前比较死板,更像是从一些论坛得到了一些死的答案,现在更有智慧


速率明显的提升,以前问题解答都是有一定的延迟,现在速率很快


对于复杂问题的抽象理解力大大加强,能够处理很复杂的编程任务,不再是单一助手,而更像是一个伙伴


总结

DeepSeek技术对通义灵码AI编程助手的加持,显著提升了其在代码生成、多任务协作、模型性能等方面的能力,使其在功能和应用场景上展现出与以往版本的明显差异。

代码生成能力与复杂任务处理能力的提升


  1. 更高效的复杂算法生成

 DeepSeek V3模型在多令牌预测和推理任务中表现优异,能够快速生成工程级的代码文件(如C语言中的base64编解码算法),并支持自动修复编译错误。例如,用户通过自然语言描述需求后,通义灵码可生成完整的代码、头文件、测试用例及CMake编译脚本,并在遇到错误时提供实时修复方案。


  1. 多文件协同与上下文感知

 结合DeepSeek技术,通义灵码能够跨文件感知代码库的业务场景,生成更贴合实际需求的代码。例如,在嵌入式开发中,用户可通过多轮对话逐步迭代需求,AI会自动调整多个文件中的代码逻辑,甚至支持二进制数据处理。


  1. 多语言支持的扩展

 通义灵码原本支持200+编程语言(如Java、Python、C++等),而DeepSeek模型的加入进一步增强了其对复杂编程语言(如Rust、Scala)和长序列代码的理解能力,同时支持生成符合企业规范的代码。


模型性能与效率的飞跃

  1. 模型架构优化

 DeepSeek-V3采用混合专家(MoE)架构,将模型拆分为多个专家模块,分别处理不同任务,显著提升了代码生成的准确性和灵活性。其性能接近GPT-4 Turbo,但成本仅为后者的近百分之一。


  1. 生成速度与响应效率

 多令牌预测技术使代码生成速度提升至3.8倍,尤其适合需要快速迭代的场景。例如,在生成单元测试时,通义灵码可批量生成覆盖边界条件的测试用例,并自动修复错误,节省开发者数小时工作量。


开发流程的全链路支持


  1. 从需求到测试的一站式协作

 通义灵码支持从零开始的需求开发、问题修复到单元测试生成的全流程。例如,在实时数据处理项目中,开发者可通过对话交互快速生成数据接口代码,并同步生成完整的测试用例,缩短项目周期30%以上。


  1. 智能问答与上下文理解

 DeepSeek技术增强了通义灵码对开发意图的理解能力,支持结合本地工程上下文(`@workspace`)和终端指令(`@terminal`)进行精准问答。例如,用户可通过自然语言描述需求,AI会结合当前工程生成代码修改建议。


多模型切换与定制化能力

  1. 按需选择模型

 用户可在Qwen2.5、DeepSeek-V3和R1系列模型间自由切换。例如,DeepSeek-V3适用于复杂算法生成,而R1模型则优化了推理效率,满足不同场景需求。


  1. 企业级私有化部署

 支持企业私有模型训练和知识库集成,例如中华财险等企业通过通义灵码专属版实现了26%新增代码的自动化生成,并确保代码符合内部规范。


与传统版本的核心差异对比

| **能力维度**         | **传统版本(如CodeQwen1.5)** | **DeepSeek加持版本**          |

|----------------------|-------------------------------|--------------------------------|

| **代码生成速度**     | 较慢,依赖单令牌预测          | 多令牌预测,速度提升3.8倍 |

| **复杂任务处理**     | 单一文件级代码生成            | 多文件协同修改与工程级代码生成 |

| **模型灵活性**       | 固定模型                      | 多模型切换(V3/R1/Qwen2.5) |

| **企业级支持**       | 基础私域知识集成              | 定制化模型训练与私有化部署 |

| **错误修复能力**     | 依赖开发者手动调试            | 自动分析编译错误并提供修复方案 |


DeepSeek技术的引入使通义灵码从“辅助工具”升级为“工程级协作伙伴”,其核心突破在于:**复杂任务的高效处理能力**、**多模型灵活切换**、**全链路开发支持**以及**企业级定制化服务**。这些改进不仅提升了开发效率,还降低了技术门槛,使得开发者能更专注于创新性工作。

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