在如今這個人工智能高速發展的時代，每個行業都在被AI技術影響而改變。層出不窮的AI輔助工具，讓我們看到了機器正在取代一部分基礎的日常工作。對于我們開發者而言，當前最炙手可熱的就是GitHub Copilot，市面上最好的開發者輔助工具。GitHub Copilot所提供的代碼補全、建議、解釋等能力非常強大，可以有效地提高編程速度。但是，GitHub Copilot是基于OpenAI所構建，后者的成本并不小，所以GitHub Copilot成為一款付費工具是非常自然的。

那么，對于預算有限的開發者而言，是否有合適的免費平替呢？答案是肯定的！今天，就給大家推薦最近我一直在用，且覺得還不錯的插件：通義靈碼。推薦的理由，我總結為以下幾點：

1. 極低的上手門檻
2. 強大的代碼補全和編碼提示
3. 快捷好用的智能問答

極低的上手門檻

一些眾所周知的原因，相信體驗過GitHub Copilot的開發者一定都是經過一番折騰才用上其強大能力的。這對于一些初學者用戶來說門檻非常高，同時對于一些有審查要求的環境更是不可能使用。

與此相比，通義靈碼的上手門檻極低：

• 安裝簡單：用戶只需要在JetBrains系IDE或VS Code的插件市場里搜索：TONGYI Lingma，就能完成一鍵安裝

• 極易上手：無需配置，自動提示。插件在開發者編碼過程中會自動根據上下文做出提示建議，如提示建議不錯，直接按Tab采納即可。如果需要手動喚出提示，也只需要通過快捷鍵?+P快速彈出提示（Windows快捷鍵：Alt + P）。除了這兩個最常用的操作之后，還有一些操作可參見下表：

	macOS	Windows
接受行間代碼建議	Tab	Tab
廢棄行間代碼建議	esc	esc
查看上一個行間推薦結果	? [	Alt [
查看下一個行間推薦結果	? ]	Alt ]
手動觸發行間代碼建議	? P	Alt P

強大的代碼補全和編碼提示

代碼補全是開發者日常工作最高頻的操作，雖然很多強大IDE工具都自帶了代碼補全的能力，但這也僅限于一些語法層面的簡單補全，不包含聯系編碼上下文所推理出的，更有貼近用戶編碼意圖的智能補全和提示。所以，這也是現在很多AI輔助工具吸引人的地方，它們可以提供更為出色的，甚至驚艷的補全效果。

那么通義靈碼在代碼補全方面，是否可以平替GitHub Copilot呢？這里DD根據很多博主介紹GitHub Copilot的場景來測試了一下，供大家參考：

行級補全

之前講過，行級補全在大部分IDE中已經包含，但AI工具的行級補全更為強大，它的強大之處在于能夠根據你的輸入來推理邏輯補全。

比如：我要定義一個B站視頻的URL，只要參數名中含有B站視頻URL相關的描述，就會直接給出模版。這樣的能力是完全不同于IDE所提供的行級補全的。

函數級補全

函數級補全是DD看到GitHub Copilot演示案例中最常見的強大能力，開發者只需要輸入有含義的函數名稱，具體的實現就自動提示了：

所以，必須在通義靈碼中也嘗試一下！

先嘗試了一下簡單的冒泡排序：

輕松完成！

再嘗試一下稍微有點難度的快排算法：

似乎失敗了？只給出了一些簡單提示，并沒能得到完整的邏輯。后面，DD又嘗試了幾次，最終獲得了一個完整結果，具體如下：

所以，在函數級補全這個功能上，可能還存在一些差距，有待后續提高吧。

自然語言補全

自然語言補全的主要場景就是寫注釋，AI工具自動生成代碼。

這里DD也找了個場景測試了一下。比如下面是Spring Boot中一個文件上傳的后端處理邏輯，我嘗試通過自然語言的方式來描述邏輯，通義靈碼迅速補全了與注釋相關的代碼：

上下文感知能力

對于上下文的感知是AI工具的重要特色，也是這類工具時不時驚艷到我們的核心。

比如，下面這種場景，在我第一碰到時，還是有被AI的理解能力所嚇到：

可以看到，當我要為這個Controller添加Swagger的API說明時，它居然理解了這個Controller內做的都是微信支付的操作，所以給出了tags="微信支付"的提示。

隨著這段時間的使用，出現過很多驚艷到我的補全提示，比如當我要寫一個操作FTP的API時，出現了這樣一幕：

可以看到，在我創建了FtpController之后，通義靈碼自動找到了同項目中的FtpService，并給出了依賴提示，這一操作非常符合預期。之后，通過換行操作，通義靈碼又給出了進一步的提示，這步提示也非常神奇，因為它的內容已經不僅僅是對當前上下文的理解，而是結合上下文與依賴內容的理解，并給出了調用依賴內容的提示。

通過這段時間的實踐，我認為通義靈碼的感知能力已經非常不錯，它可以很好的理解項目中的各個元素，并找到它們之間的關系，然后在開發者編碼過程中給出一些可能需要的提示。同時，我也發現養成良好編碼習慣的優勢也在這里有所體現。因為在擁有良好項目結構和命名規范的工程下編碼時，此類AI工具給出的提示就相當有水準，也許這樣更有助于AI理解我們的工程吧。

快捷好用的智能問答

通義靈碼插件在IDE中自帶一個智能問答的窗口，具體位置和基本使用方法如下：

圖中我還問了一個問題：讓通義靈碼幫我寫一個文件操作類，它就給了我一個不錯的代碼封裝和使用案例。如果你覺得不錯的話，就可以通過回答右上方的按鈕，以不同的方式添加到工程中：

是不是很棒呢？要知道GitHub的Chat可不是直接可以用的，相信還有不少小伙伴還在排隊吧？

通義靈碼的智能問答窗口除了處理基本問答之外，其實還有一些更有意思的功能，比如：解釋代碼和生成單元測試

上面我們體驗了代碼補全能力，但是它補全的內容到底對不對呢？必須趕緊驗證一下，順便再體驗一下通義靈碼的另外2個實用功能：

• 解釋代碼
• 生成單元測試

下面就來看看上面生成的能否經受住它自己的考驗 ^_

操作很簡單，只需要選中上面生成的代碼片段，點擊鼠標右鍵，可以看到解釋代碼和生成單元測試：

先來試試解釋代碼，點擊之后會在IDE右側彈出問答框，具體如下：

沒啥問題，通過第一關考驗！

下面再嘗試一下：生成單元測試。馬上就獲得了如下代碼：

直接添加文件之后，運行起來。成功通過測試！上面自動補全的代碼是正確的！

總結

最后，聊聊這段時間使用通義靈碼的感受。其實，剛開始嘗試的時候也是碰到一些問題，尤其對于關于AI輔助的補全能力，會有一些不太適應。可能補全能力與項目內容和自己日常的編碼習慣有關，隨著每天不斷的使用，插件似乎在理解項目內容和我的習慣，并不斷給出更讓我滿意的提示內容。所以，這個使用過程是越用越順的。現在已經是我必不可少的效率神器了。

雖然，通義靈碼總體能力上離GitHub Copilot還有一些差距，但大部分輔助編碼能力已經非常接近GitHub Copilot。同時，它的生成速度很快，而且跟IDE適配很好，ide里直接chat也很爽，加之阿里通義千問模型的支持。在一眾免費的AI編碼輔助工具之中脫穎而出，可以說是GitHub Copilot的最佳平替了。

如果您正在尋找AI輔助編碼工具，但又覺得GitHub Copilot上手折騰麻煩或者覺得太貴，那么建議免費嘗試一下通義靈碼，相信不會讓你失望。另外，DD看到社區有其他開發者反饋初學者使用非常絲滑，尤其是對于Python。所以，如果你是初學者或者Pyhon開發，那么也推薦試試。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的找到了！GitHub Copilot的最佳免费平替的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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