自从ChatGPT带动全球AI热潮，AI席卷着各行各业。编程界也不例外，最出名的摸过OpenAI与GitHub联合开发的Github Copilot。Github Copilot带动了一大堆AI编程工具的出现。后来Github Copilot付费了，再加上网络方面的问题，在国内使用Github Copilot还是有一定门槛的。那么在国内有没有适合国内程序员使用的类Github Copilot产品呢？下面分享一下个人安装使用的一些AI编程插件：

p.s.以上的下载量与评分均只是plugins.jetbrains的marketplace数据，仅供参考。

基本AI编程工具的功能都差不多：

• 代码补全：根据当前代码上下文自动补全代码。
• 根据注释生成代码：根据注释描述生成相应的代码。
• 方法和函数生成：根据方法名或函数名自动生成该方法或函数的代码。
• 生成测试代码：生成测试代码。
• …

具体选择可以自己体验一下，国内用户可能试用下codegeex、aixcoder。

1、Github Copilot

GitHub Copilot是一款由GitHub和OpenAI共同开发的基于云的人工智能工具，它可以帮助开发者自动生成代码、分析代码、调试代码以及进行安全检测等。Copilot是基于OpenAI的GPT-4模型开发的，可以通过文本问答的方式与开发者进行交互。

• 效果

生成代码文档

当然大家可能比较关心的是如果不花钱，免费使用Github Copilot。除了官方试用，另外在国内自然是有大神

去破解它。如果你破解过idea的话，再关注下那个大神的博客基本就可能以找到这个了。

国内到国外访问Copilot Chat，会时不时的会抽风。

• 评分(3.0)

• 下载量(7,476,947)

2、Codeium

Codeium是一款免费的智能编程助手，由美国一家公司开发。它提供了超过40种编程语言的代码完成工具。这个工具支持几乎所有主流的编程语言和IDE，特别适合个人用户使用。Codeium的主要功能包括自动完成代码，从样板文件到单元测试节省时间，以及使用自然语言问题搜索存储库。此外，它还提供了一个Playground体验，可以直接在浏览器上试用Codeium的功能。

• 界面截图

安装后需要登录，不过国内打不了。我登录后使用的效果很一般，估计网络太差。。。

• 评分(4.7)

• 下载量(328,213)

• 小结

• • 国内不怎么好用，登录不了

3、CodeGeeX(开源)

CodeGeeX是一个强大的基于LLM的智能编程助手。提供代码生成/补全、注释生成、代码翻译、AI聊天等功能，帮助开发人员大幅提升工作效率。CodeGeeX是由清华大学知识工程实验室研发。它支持20多种编程语言，并适配多种主流IDE。

• 效果

• 评分(3.6)

• 下载量(258,540)

4、Amazon CodeWhisperer

亚马逊CodeWhisperer是AWS提供的一种AI驱动的工具，它帮助开发者更高效地编写代码。它提供实时代码建议，支持自然语言到bash的翻译，并能进行安全扫描。此外，它还包含了Amazon Q，这是一个交互式AI助手，能在IDE中提供专家指导和代码解释。CodeWhisperer设计用于多种编程语言和集成开发环境（IDE），并且可以定制以更好地理解您的内部库和API。

由于idea版本的问题没有安装上

不过下载量还是比较高，但评分就相当的低

• 下载量(6,213,740)

• 评分

5、Tabnine

Tabnine是一款AI编程助手，它通过实时代码补全、聊天和代码生成功能，帮助开发者提高编码效率。

Tabnine是由以色列的开发者创建的，它是一款基于人工智能的编程助手，旨在提高代码编写的效率和质量。

自2018年推出以来，Tabnine已经成为软件开发领域生成式AI技术的先驱，并且在全球范围内拥有超过一百万的月活跃用户。Tabnine支持所有流行的编程语言和IDE，能够根据您的代码和模式提供个性化的建议。它还提供私有部署选项，确保代码的安全性和合规性。

• 效果

免费版只提供自动补全代码，别的功能需要付费

Tabnine Pro提供全线和全功能代码完成，这是免费版本中不包括的

• 评分(3.9)

• 下载量(3,528,356)

6、aiXcoder

aiXcoder是一款基于人工智能的软件开发助手，它通过深度学习技术提供代码自动生成、代码自动补全、代码智能搜索等功能，旨在提升开发者的开发效率和代码质量。

• 效果

• 评分(4.1)

• 下载量(455,879)

7、ChatGTP-EasyCode

EasyCode是一个基于IntelliJ IDEA开发的代码生成插件，它通过自定义模板来快速生成Java、HTML、JS、XML等代码。这个工具特别适合Java程序员进行CRUD操作，因为它可以自动搭建MVC三层架构，从而减少重复性工作，提高开发效率。EasyCode支持与数据库相关的代码生成，并允许用户根据个人需求定制模板。

• 效果

没有自己补全，但可以使用右键把机器人对话窗口调出来

• 评分(4.0)

• 下载量(727,619)

8、TONGYI Lingma(通义灵码)

通义灵码是阿里云推出的一款智能编码助手，它基于通义大模型，提供了一系列编程辅助功能，包括代码智能生成、研发智能问答、代码注释生成等。它能够根据当前代码文件及跨文件的上下文，为开发者生成行级或函数级的代码、单元测试和代码注释，从而提高编码效率和质量。通义灵码还支持自然语言生成代码，即开发者可以用自然语言描述想要的功能，通义灵码会根据描述生成相应的代码和注释。

• 效果

右键效果

• 评分(3.3)

• 下载量(961,347)

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

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