通义灵码2.0 AI 程序员体验官招募活动---通义灵码评测

简介: 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。

前言:

     活动地址:https://developer.aliyun.com/topic/lingma-aideveloper?spm=a2c6h.26788700.J_4045284230.6.513a10d68GeueB

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。

安装操作流程:

第一步:进入评测界面

点击跳转链接“https://lingma.aliyun.com/?spm=a2c6h.29979706.J_9175035460.3.c02618d4aspDaX“,进入通义灵吗界面

第二步:点击个人免费使用:

第三步:根据官网提示的,手动按照步骤进行处理

第四步:VSCode上面进行按照实际操作:

第五步:选择信任工作区并且安装(Trust Workspace & Install)

第六步:安装完成之后,会提示登录通义灵码:

第七步:网页跳转,扫码登录成功:

第八步:重启”VS Code“之后,IDE工具会显示通义灵码图标,如下所示

使用操作流程:

通过上面的步骤,就在vscode安装了通义灵码,现在我来具体使用灵码的功能;

第一步:生成代码的功能

第二步:生成的贪吃蛇游戏如下,运行之后,发现不是很友好

通过实际的情况,进行优化该代码,比如说:生成一个界面友好,可以商业化的,并且可以选择游戏的难、中、易,三个档次的游戏:

大概需要等待1分钟左右的时间,就生成出来了,这个就比较友好了,具体界面如下:

试玩一些是否可以正常的运行:

第三步:最终版本的游戏优化:

运行第三个版本的游戏:

运行报错了,具体如下:

排查错误:

一共生成了7种排查错误的步骤:

定位了问题原因,是因为缺少图片导致的,上传相关的图片:

重新运行:

问题完美解决

通过上面的三个示例,可以看出来,通义灵码的功能还是非常的强大的,对于一些个人或者中小型企业来说,已经足够了;

总结:

通过本次示例,从安装通义灵码,发现都是非常友好的操作提示,一步一步按照操作进行就行了,没有任何的阻碍,然后是进行编码的能力,通过不同的难度编码以及功能的优化,每次都是直接可以运行的,最后排查问题的过程,如果没有给出具体的报错,这一块排错还是比较笼统的,最起码我是没有直接看出来问题点,但是只要给出错误的提示,通义灵码就能立马定位到问题,并且解决问题,果然识别三日刮目相待,通义灵码的能力的确越来越强大了,现在前端工程师来说,最重要还是想法,而不是编码问题了,因为编码问题,现在通义灵码已经超过了大多数的前端工程师了。果然大厂出品,必出精品。

相关文章
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
最佳实践2:用通义灵码以自然语言交互实现 AI 高考志愿填报系统
本项目旨在通过自然语言交互,结合通义千问AI模型,构建一个智能高考志愿填报系统。利用Vue3与Python,实现信息采集、AI推荐、专业详情展示及数据存储功能,支持响应式设计与Supabase数据库集成,助力考生精准择校选专业。(239字)
1086 13
|
人工智能 IDE 开发工具
通义灵码 AI IDE使用体验(3)项目优化及bug修复
本文介绍了使用通义灵码 AI IDE进行项目重构与优化的全过程,涵盖页面调整、UI更新、功能修复等内容,并展示了多次优化后的成果与仍存在的问题。
962 0
|
人工智能 IDE 开发工具
通义灵码 AI IDE使用体验(2)项目重构
本文介绍了如何使用灵码IDE将一个简单的CS架构项目重构为BS架构,涉及项目依赖修改、功能迁移、自动开发Web页面等内容,验证了灵码在复杂开发任务中的能力。尽管界面美观度不足,但核心功能已实现。
976 66
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
AI Compass前沿速览:Nano Bananary、MCP Registry、通义DeepResearch 、VoxCPM、InternVLA·M1具身机器人
AI Compass前沿速览:Nano Bananary、MCP Registry、通义DeepResearch 、VoxCPM、InternVLA·M1具身机器人
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
AI 调酒师上岗!Qwen3-Coder × 通义灵码完成 AI 调酒师项目实战开发
本课程通过“AI调酒师”项目实战,讲解如何使用通义灵码与Qwen3-Coder模型结合阿里云百炼平台,从需求分析、前端界面搭建、后端服务调用到整体部署的全流程开发。内容涵盖Bento UI设计、Tailwind CSS布局、语音识别与大模型内容生成,并结合MCP服务实现设计稿驱动开发,帮助开发者快速构建趣味AI应用,提升产品落地能力。
1218 33
|
SQL 人工智能 自然语言处理
阿里云 CIO 蒋林泉:AI 大模型时代,我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地?
本文整理自阿里云智能集团 CIO 蒋林泉在 AICon 2025 深圳的演讲,分享了阿里云在大模型应用落地中的实践经验。通过多个数字人项目案例,探讨了企业在 AI 应用中的组织转型、业务识别、产品定义与工程落地等关键环节,并提出了 RIDE 方法论(重组、识别、定义、执行),助力企业实现 AI 有效落地。
|
存储 运维 数据挖掘
革新智能驾驶数据挖掘检索效率!某国内新能源汽车未来出行领导者选择阿里云Milvus构建多模态检索引擎
在智能驾驶技术快速发展中,数据成为驱动算法进步的核心。某新能源汽车领军企业基于阿里云Milvus向量数据库构建智能驾驶数据挖掘平台,利用其高性能、可扩展的相似性检索服务,解决了大规模向量数据检索瓶颈问题,显著降低20%以上成本,缩短模型迭代周期,实现从数据采集到场景挖掘的智能化闭环,加速智能驾驶落地应用。
1669 3
革新智能驾驶数据挖掘检索效率!某国内新能源汽车未来出行领导者选择阿里云Milvus构建多模态检索引擎
|
存储 机器学习/深度学习 缓存
阿里云AirCache技术实现多模态大模型高效推理加速,入选国际顶会ICCV2025
阿里云研发的AirCache技术被计算机视觉顶会ICCV2025收录,该技术通过激活跨模态关联、优化KV缓存压缩策略,显著提升视觉语言模型(VLMs)的推理效率与存储性能。实验表明,在保留仅10%视觉缓存的情况下,模型性能下降小于1%,解码延迟最高降低66%,吞吐量提升达192%。AirCache无需修改模型结构,兼容主流VLMs,已在教育、医疗、政务等多个行业落地应用,助力多模态大模型高效赋能产业智能化升级。
949 1

热门文章

最新文章