众安开源 AIGC 工具代码助手 DevPilot，让 AI 赋能每个开发者

简介

DevPilot 是众安保险技术团队开发的基于 IDE 的 AIGC 工具代码助手，结合私有化部署或是通用的 GPT 的代码模型，带来一套轻量高效的全栈代码助手开源解决方案，我们的目标是将 AIGC 的力量带到每个开发者的指尖，使 AI 成为开发者工具的标准组成部分。我们相信人工智能在软件开发方面具有变革潜力，从自动化日常开发任务到提供富有洞察力的代码建议，让开发人员能够更智能、更快速、更少错误地进行编码。

关键能力

DevPilot 将如何成为您的新型编程伙伴？DevPilot 在开发任务中将带来哪些强大的能力加持。

在为 IntelliJ IDEA 专门设计的插件 devpilot-intellij 中，DevPilot 将带来诸多关键能力。

1. 智能代码建议: 结束编程难点！DevPilot 在你编辑时实时提供代码建议,理解您的上下文并给出精准的建议。

1. 主动错误检测: No Bugs！DevPilot 在错误出现前发现潜在的 bug 和错误，提供清晰的解决方案和替代方法来编写高效、无错误的代码。

1. 代码重构: 提升您的代码！DevPilot 帮助优化代码，提供见解告诉您如何重构和提高代码的结构和性能。

1. 单元测试生成: 测试变简单！DevPilot 可以为您生成单元测试代码，确保您的代码不仅可以按预期工作，而且也准备好应对任何未来的更改。

1. 代码解释: 不仅编写代码,还要理解它！DevPilot 可以解释不熟悉的代码段，帮助您更快地掌握发生的事情并学习。

1. 自动添加注释: 保持代码清晰易读！DevPilot 可以自动为您的代码添加注释，确保它易于理解和维护。

核心亮点

DevPilot 致力于构建开放型代码助手生态，在开源技术路线上，将围绕开放的生态体系和开放的能力接口，构建完整的工具体系。在工具体验上，针对 IntelliJ IDEA 编辑器，深度支持更原生的体验，更加符合 Java 语言生态。

DevPilot 在使用中您能体验到的功能特色也将围绕开放和专注进行。

1. 开放模型接入和模型切换

DevPilot 内置了 CodeLLaMA、GPT3.5、通义千问、ChatGLM 等常见大模型对接，同时也将支持对自建模型的适配接口，开放大模型的接入标准，支持接入企业微调模型。

1. 用户集成体系

用户体系集成将更好的提供用户配置信息的使用偏好，如自定义系统提示词等等。

1. 工程级代码理解

工程级的代码解读能力，通过感知工程代码，更加精确的代码生成。

1. Chat 视图体验

支持 Chat 视图，以自然语言多轮对话形式生成代码，一键插入代码文件。

1. Diff 插入视图

生成代码与原文件自动 Diff，选择性代码替换。

1. 多语言支持

插件支持中英等多语言，提供全多语言场景体验。

1. 提示建议

在操作上，DevPilot 针对不同功能及生成内容，给到代码生成之后下轮对话的提示建议：如生成单测后给到提示，使用 mockito 等不同组件重新生成。

部分功能将在未来的几个版本中实现

功能 1、2、3 标记将在 2024Q1 的版本中实现

下一步

DevPilot 已于 12 月 1 日在 Github 全部开源，并在首批开源 devpilot-intellij 插件和 CodeLLaMA 的私有化部署协作文案，我们创建了一个 OpenPilot-Hub · GitHub 的 Github 组织空间，并始终致力于打造更全面的开源生态体系。为了更好地支持开源社区发展，我们对未来有一些令人兴奋的计划，同时也期待更多行动和声音加入到社区的建设，为开源生态助力。

欢迎上 Github 搜索 Devpilot 进行体验：

地址：https://github.com/openpilot-hub/devpilot-intellij

Visual Studio Code 的 DevPilot

Visual Studio Code 的广泛使用和流行，我们很高兴地宣布，将专门为 VSCode 开发 DevPilot 版本。这将为最广泛使用的代码编辑器之一带来 DevPilot 的所有强大功能，包括智能代码建议、主动错误检测和自动注释。无论您选择哪种 IDE，我们的目标都是确保 DevPilot 随时为您提供帮助。

大型语言模型 (LLM) API 网关

我们计划发布与 OpenAI 协议兼容的 LLM API 网关。该网关将为开发人员提供一种简单、直接的方法来在其应用程序中利用 OpenAI 协议的标准通信适配不同的底层大模型。

扩大试点范围：超越代码

虽然 DevPilot 是我们针对软件开发的旗舰产品，但 AIGC 的变革潜力远远超出了代码范围。实现利用 AIGC 赋能更广泛用户群的目标，我们将计划开发一系列“试点”工具，旨在提高不同领域的 AI 生产力。