1.AI编程 - 让AI帮你写代码之GitHub Copilot篇
2.github copilot vs 通义灵码 vs 腾讯云 AI 代码助手
3.GitHub上可以搞钱的人工人工项目大集合，源代码全部开放！智能智赶紧收藏！源码
4.GitHub的人工人工AI编码助手Copilot对学生和开源项目维护者是否永久免费？
5.实践体验Github Copilot
6.人工智能写代码？放心，Sketch2Code干不过前端开发

AI编程 - 让AI帮你写代码之GitHub Copilot篇

       在未来已悄然降临，智能智正如威廉·吉布森所言：“未来已经来到，源码批量发布软文源码只是人工人工它的分布不均匀。”(William Gibson)

       GitHub的智能智最新创新，Copilot，源码是人工人工人工智能在编程领域的里程碑。它能根据上下文智能推荐代码，智能智大大提升开发者的源码效率。本文将带你领略几个在实际应用中使用Copilot的人工人工实用技巧。

       首先，智能智安装和配置Copilot插件至关重要，源码比如在IDEA中，只需安装相应的插件即可开启其功能。Copilot兼容多种编辑器和语言，包括Python、JavaScript等，使其成为广大程序员的得力助手。

       在编码过程中，Copilot能实时提供代码建议，如在编写ToolGood.Algorithm库时，输入函数名后，它会快速给出参数和返回类型的提示，减少输入负担，尤其是在生成样本代码时尤为便捷。

       更令人惊喜的是，它能根据注释自动生成代码，如生成单元测试。比如，只需简短的注释，Copilot就能帮助你编写测试表达式，如明年YEAR(AddYears(NOW(), 1))的测试代码。

       Copilot还支持批量生成代码，用户只需接受建议，即可快速完成部分编程任务。如果不满意当前提示，可以通过快捷键切换到其他可能的选项。

       总的来说，GitHub Copilot不仅是智能代码助手，还是提升编程效率的得力伙伴。它能协助编写、优化代码，甚至帮助查阅相关文档，无疑让程序员的工作更加高效，成果质量更高。通过本文分享的技巧，希望能帮助你更好地利用Copilot，提升你的编程之旅。

github copilot vs 通义灵码 vs 腾讯云 AI 代码助手

       在快节奏的开发工作中，代码辅助工具成为了提高效率的秘密武器。我有幸试用了三个备受推崇的代码助手：GitHub Copilot、通义灵码和腾讯云AI代码助手，它们各自在功能和性能上展现出了独特的优势。本篇文章将对这三个工具进行深入对比，帮助你找到最适合自己的代码伙伴。

       首先，让我们聚焦于GitHub Copilot，tableau9.0源码作为微软旗下的编程助手，它被广泛认为是“世界上采用最广泛的人工智能开发工具”。虽然每月收费美元，但其上下文理解能力卓越，总是能提供你所需代码。然而，经过测试，我发现它的响应速度有时较慢，且偶尔回复不准确。GitHub Copilot更多详情可参阅官方文档与我之前的分享。

       接下来，是目前我日常使用的通义灵码。作为我的智能编码助手，它提供了丰富的功能，帮助我实现高效编码。通过官方网站下载安装，登录后，我可以在VSCode中轻松使用它。借助通义灵码，我可以生成代码、提供代码提示、添加注释，甚至对比代码差异。在使用过程中，它大大提升了我的开发效率，成为我不可或缺的伙伴。

       最后，我们来到腾讯云AI代码助手。这款工具在功能上更为全面，支持@terminal、@vscode和@workspace等指令，以及代码注释、代码解释、修复、测试等操作。它每次只生成一行代码，可能在准确性上更胜一筹，但操作上需要更多的回车操作。在试用过程中，我尝试了生成一个判断字符串是否只有纯字母组成的函数，发现它在生成代码方面表现优秀。

       综合比较，GitHub Copilot以其强大的功能和上下文理解能力脱颖而出，但需付费使用；通义灵码和腾讯云AI代码助手均免费提供，前者在日常使用中表现出色，后者则在功能上更为全面。选择哪一款工具，取决于你的需求、预算以及对代码助手功能的偏好。

       无论选择哪个代码助手，它们都将是你编程旅程中的得力助手。AI的不断发展，为开发者提供了更多可能性，让我们拥抱这些工具，借助它们，提升自己的编程技能，创造更多价值。

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       GitHub 和 GitPP 都是全球知名的开源平台，它们为开发者、设计师、产品经理和其他专业人士提供了一个展示和合作的空间。在这些平台上，各种职业的人可以通过以下方式赚钱和提高自己：

       1.软件开发者：

       - 贡献开源项目：通过为开源项目贡献代码，开发者可以提高自己的技术水平，同时建立自己的慕课 django 源码声誉。有些开源项目会提供小额奖金或赞助给贡献者。

       - 创建个人项目：开发者可以创建自己的开源项目，并通过赞助、捐赠或提供付费增值服务来获得收入。

       - 提供专业服务：在GitHub/GitPP上，许多公司会寻找自由职业者来完成特定的开发任务，开发者可以通过这种方式获得工作机会。

       2.设计师：

       - 展示设计作品：设计师可以在GitHub/GitPP上展示他们的设计作品，吸引潜在的客户或雇主。

       - 参与设计竞赛：有些开源项目或公司会在GitHub/GitPP上举办设计竞赛，设计师可以通过参与这些竞赛来获得奖金和认可。

       3.产品经理：

       - 管理开源项目：产品经理可以参与或发起开源项目，通过社区合作开发产品，提升自己的产品管理能力。

       - 建立产品案例：通过在GitHub/GitPP上展示成功的产品案例，产品经理可以吸引潜在雇主或客户。

       4.教育者：

       - 提供教程和课程：教育者可以在GitHub/GitPP上提供编程教程、课程资料等，收取费用或通过广告获利。

       - 建立学术项目：教师和研究人员可以发起或参与开源的学术项目，推动知识的共享与传播。

       5.市场营销和销售专业人士：

       - 推广开源项目：通过为开源项目提供市场营销支持，这些专业人士可以帮助项目增加知名度，间接或直接从中获益。

       - 建立商业模型：围绕开源项目建立商业模型，例如提供相关的付费服务或产品。

       6.企业和组织：

       -开源企业项目：企业可以通过开源内部项目来吸引外部开发者，共同改进产品。

       - 招聘优秀人才：通过GitHub/GitPP上的个人项目和贡献，企业可以发现和招聘技术人才。

       开源平台不仅仅是一个技术交流的场所，也是一个职业发展的舞台。通过参与开源项目，个人和团队可以展示自己的能力，学习新知识，建立职业网络，并有可能获得经济上的回报。

       开源协议是规定开源软件使用、修改和分享的法律文件。它们为使用者提供了使用、复制、修改和分发软件的权利，同时保护了原作者的权益。开源协议有多种不同的类型，每种都有其独特的特点和适用场景。以下是一些常见的开源协议及其基本情况：

       1. GNU General Public License (GPL)：

       - 特点：GPL 是最著名的开源协议之一，由自由软件基金会（FSF）制定。它要求任何基于GPL软件开发的衍生软件也必须以GPL协议开源。

       - 商业化：GPL协议的软件可以商业化，但商业化产品也必须遵循GPL协议，即必须开源。

       2. MIT License：

       - 特点：MIT License 是一种简单和灵活的开源协议，允许使用者在不影响软件的使用和分发的情况下，自由地修改和使用源代码。

       - 商业化：MIT License 允许其软件用于商业目的，无需公开修改后的代码。

       3. Apache License：

       - 特点：Apache License 是由Apache软件基金会制定的开源协议，它允许使用者自由地使用、修改、登峰造极指标公式源码复制和分发软件，并保留原作者的版权信息。

       - 商业化：Apache License 允许将软件用于商业目的，且无需公开修改内容。

       4. BSD License：

       - 特点：BSD License 是由伯克利加州大学（UCB）制定的一种开源协议，它鼓励代码共享和创新。

       - 商业化：BSD License 允许使用、复制和分发软件，同时也允许将修改后的代码作为专有软件发布，因此对商业集成非常友好。

       5. Mozilla Public License (MPL)：

       - 特点：MPL 是由Mozilla基金会制定的开源协议，它结合了GPL和BSD的特点，要求对源代码的修改必须公开，但对最终用户的使用和分发没有限制。

       - 商业化：MPL 允许将软件用于商业目的，但对修改后的代码有开源要求。

       6. Eclipse Public License (EPL)：

       - 特点：EPL 是Eclipse基金会制定的开源协议，它类似于GPL，但更加注重于商业友好性。

       - 商业化：EPL 允许将软件用于商业目的，但对衍生软件有开源要求。

       开源协议的选择取决于软件的目的、开发者的意图以及预期的商业模式。一些协议如GPL更注重于保护软件的自由使用和分享，而其他如MIT、BSD和Apache License则更加商业友好，允许更多的灵活性和商业用途。在选择开源协议时，开发者应仔细考虑自己的需求和目标，以确保选择最合适的协议。

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GitHub的AI编码助手Copilot对学生和开源项目维护者是否永久免费？

       GitHub的革命性AI编码助手Copilot正式揭开面纱，普惠全球开发者

       GitHub，这个开源社区的领航者，近日宣布其备受期待的AI编码助手Copilot已全面商业化，为全球开发者提供服务。自去年私人预览版以来，Copilot凭借其智能编码建议，已从专属体验迈向大众市场，定价为美元/月或美元/年，对学生和开源项目维护者来说，更是惊喜地实现免费。

       GitHub称Copilot的发布为软件历史上的一个里程碑，它标志着人工智能首次大规模应用于代码编写，旨在提升开发者的生产力。Copilot不仅能实时推荐下一行代码，更是能提供完整的函数、样板代码、单元测试，甚至复杂的算法，无缝融入Neovim、Visual Studio和JetBrains等众多开发环境。

       然而， Copilot的普及引发了一些关注，关于代码质量的担忧和对所有权、责任归属的质疑。尽管如此，开发者社区对此反响热烈。自推出以来，已有超过万人试用，其中三分之一的用户仍持续使用，GitHub声称Copilot已建议了近%的新代码，革新了开发流程。

       GitHub信心满满地预言，Copilot将如同编译器和开源文化的崛起一样，彻底改变软件开发的格局，为开发者提供更高效、便捷的编码工具，让编程变得更愉快。现在个人开发者已能享用Copilot，GitHub正筹备将服务拓展至大型开发团队，计划年底前为企业客户提供多席位许可证的购买选项。

       在AI技术与软件开发的交汇点，Copilot正引领一场编码革命，将智能与效率提升到新的高度，为开发者开启一个全新的编程时代。

实践体验Github Copilot

       GitHub Copilot是专为软件开发人员设计的一款增强生产力的工具，它巧妙地融合了人工智能技术，特别是基于Codex（GPT-3）的大规模代码模型。这款工具旨在协助开发者编写代码，提升效率。

       在日常工作中，开发人员通常的操作流程是：输入代码后，Copilot会根据上下文和语法规则，自动生成代码片段供选择。接着，开发者只需使用Tab键选择并可能进行微调，以适应项目的具体需求。

       要在IntelliJ IDEA中启用Copilot，首先需要在插件管理界面安装并接受许可。安装完成后，重启IDE并登录GitHub以授权使用。注意，Copilot提供天的免费试用期，若要长期使用，需进行付费授权。登录个人主页，点击"Copilot in your IDE"，并进行设备验证，通过邮件验证码完成激活步骤。在GitHub账单页面选择并激活Copilot插件，会收到设备激活码，按照提示输入并授权，最后会显示插件已成功启用。

       初次使用时，Copilot会引导用户熟悉其功能，如“代码辅助”功能，通过Tab键选择并使用自动生成的代码。随着使用，开发者会逐渐掌握更多实用功能。现在，你已经准备好了，可以开始愉快地探索和利用Github Copilot的各种功能了。

人工智能写代码？放心，Sketch2Code干不过前端开发

       人工智能技术在编程领域的应用是近年来的热门话题，特别是Sketch2Code的出现，一度引起广泛关注。然而，事实真相是否真的如一些报道所言，人工智能将取代前端开发？本文将从实际体验出发，揭示Sketch2Code与前端开发的差异，为前端开发者提供参考。

       首先，Sketch2Code是微软开源的一款人工智能解决方案，旨在利用AI技术将手绘设计图自动转化为HTML前端代码。从其GitHub页面和官方网站上可见，这一项目的定位和目标十分明确。然而，经过实际体验，我们可以发现Sketch2Code在当前阶段并未达到完全替代前端开发的水平。

       在使用过程中，笔者首先尝试访问Sketch2Code的官方网站，发现页面加载速度较慢，部分代码依赖Google API，这表明网站可能受到了网络环境的限制。经过**操作，访问变得顺畅。在尝试了官网提供的示例后，我们发现Sketch2Code在识别手绘设计图并转化为HTML代码方面，准确率仍有待提高。对于网页自适应、代码风格、复用性以及业务逻辑和交互等方面，其表现也存在明显不足。

       具体而言，Sketch2Code生成的HTML代码依赖于Bootstrap框架，这在当前前端开发中属于较为基础的配置。在样式和布局方面，其自适应性较差，且代码复用性较差，缺乏业务逻辑和交互功能，这意味着即便将这些代码交给前端开发者进行调整，也需要付出大量时间和精力以适应实际项目需求。

       进一步分析，当前前端开发已经步入大前端时代，技术更新迭代速度极快。仅Bootstrap官网首页列出的技术就有近种，这些技术的多样性要求前端开发者具备更全面的知识和技能。相比之下，Sketch2Code在代码生成和优化方面并未展现出足够的竞争力。

       综上所述，尽管人工智能技术在编程领域展现出巨大潜力，但在当前阶段，Sketch2Code并未展现出能够完全替代前端开发的能力。对于前端开发者而言，不必过于担心人工智能技术的威胁，而是应该继续提升自身技能，紧跟技术发展趋势，以适应不断变化的市场需求。

又发现一款免费好用的 AI 写代码神器，好用到爆，GitHub Copilot 可以扔了。。

       大家好，我是R哥。

       AI编程工具近年来风靡全球，不仅微软推出了GitHub Copilot，阿里巴巴也推出了通义灵码，JetBrains系列工具也推出了自家的AI功能。作为效率狂人和工具狂人，我分享过不少开发神器，其中不乏优秀的国产工具，国产工具在某些方面已经超越了国外工具。

       最近，我发现了一款国产自研的开发神器：Fitten Code，它刷新了我对国产工具的认知。使用三个字来形容，那就是快、准、狠！

       Fitten Code比微软的GitHub Copilot快两倍，精准度提升1.2倍，且个人使用完全免费。相比于GitHub Copilot的付费模式和JetBrains AI功能的高昂费用，Fitten Code在性能和精准度上反超，确实良心，值得使用。

       以下是Fitten Code的基本介绍：

       Fitten Code是由「非十科技」推出的AI编程助手，类似于微软的GitHub Copilot，它在各种IDE上提供插件以供使用。

       官方网站：点击访问

       Fitten Code支持多种语言，包括Java、Python、C++、JavaScript、TypeScript等。它功能齐全，包括代码自动补全、自然语言生成代码、自动添加注释、智能bug查找、代码解释、自动生成单元测试等，这些都是开发者日常工作中不可或缺的功能。

       R哥亲自体验了Fitten Code，发现它确实强大、快速，甚至比GPT更快。以下是一些功能演示：

       1. **代码自动补全**：在输入代码后，它会提供补全建议，按Tab键即可自动补全，大幅提高开发效率。

       2. **代码解释**：对于看不懂的公司代码或同事代码，只需选中不理解的部分，右键选择Fitten Code菜单项中的“解释代码”，它会提供详细的解释和帮助。

       3. **生成代码**：对于需要的代码，只需在对话窗口输入需求，它会生成代码并提供注释。

       4. **智能对话**：除了技术问题，它还可以回答工作和生活上的问题，如提供编程相关建议、笑话、甚至写离职报告。

       安装与使用指南：

       1. **插件下载**：访问官方网站获取主流IDE的集成插件，如VSCode、JetBrains、Visual Studio、Vim等。

       2. **安装与注册**：安装插件后，通过Settings -> Plugins插件市场搜索并安装Fitten Code。注册成为AI编程助手用户即可使用。

       体验Fitten Code确实令人惊艳，它在代码补全、代码解释、代码生成、智能对话等多方面表现出色。使用它后，你的开发效率将显著提升，同时还能解决工作和生活中的问题，带来沉浸式的AI体验。在IDE中边写代码边摸鱼，这种感觉真的很爽！

       为什么Fitten Code如此强大？其背后是清华大学视觉媒体研究中心开发的JittorLLMs大模型的支撑。Fitten Code正是由JittorLLMs大模型驱动的AI编程助手，它在性能、准确性和速度上超越了许多同类产品。

       Fitten Code团队由一群清华大学博士组成，他们不仅在国际超级计算机比赛夺金，在信息学竞赛、ACM编程竞赛中也屡获佳绩。他们参与开发了Jittor深度学习框架、JNeRF神经渲染库和JittorLLMs大模型推理库，这些成果在计算机图形、视觉和人工智能领域获得了广泛认可。

       总的来说，Fitten Code是一款免费且功能强大的国产编程效率神器，它超越了付费的同类产品。快来体验吧，绝对让你觉得物超所值。

       体验地址：点击访问

OpenAI Codex，GitHub Copilot 和cheat.sh 三个代码建议工具对比

       本文对比了 OpenAI Codex、GitHub Copilot 和cheat.sh 三个代码建议工具。OpenAI Codex 是一款由 OpenAI 开发的人工智能模型，用于解析自然语言并生成代码响应。为了方便集成，我们可以编写一个简单的 Neovim Lua 模块。要使用 OpenAI Codex，需要 API 密钥，并在 API_KEY_FILE 中指定密钥位置。用户可以配置多种参数，如 MAX_TOKENS、top_p、temperature、best_of 和 logprobs 等。我们对 Python、JavaScript 和 SQL 进行了测试。

       接下来，我们比较了 Codex、Copilot 和 cheat.sh。cheat.sh 虽然不是 AI 补全引擎，但功能强大。Copilot 通过 VS Code 集成，提供更成熟的扩展。在 Python 测试中，Copilot 提供了替代建议，而 Codex 和 cheat.sh 也给出了相应的代码建议。

       对于 JavaScript 测试，Copilot、Codex 和 cheat.sh 分别提供了代码建议，展示了各自的特性。总结起来，cheat.sh 适合用于刷题场景，因为它能匹配到原题。Copilot 在实际开发中表现优秀，得益于其背后的 Github 代码库。Codex 在代码生成方面表现出色，为 AI 辅助编程提供了显著的提升。未来，随着模型的改进，AI 辅助编程将变得更加智能。Copilot 作为代码搜索模型，能够搜索 Github 中的适用代码，提供给用户。尽管 Copilot 非常实用，但其准确性也依赖于 Github 中代码数据的丰富性和多样性。

       本文作者强调，Copilot 在实际开发中表现出色，推荐开发者尝试使用。在 AI 辅助编程领域，OpenAI Codex、GitHub Copilot 和cheat.sh 均展现出各自的优势，为提升编程效率提供了多种选择。

中国版“Github”上线了，想想真是让人有点小激动呢 | 资源

       中国版“Github”已上线，为人工智能领域带来了新的协同创新平台。OpenI 启智发布的新一代人工智能开源开放平台，提供了协同开发、代码管理、人才培养等服务，其地址为：openi.org.cn。

       谷歌开源的 GPipe 神经网络模型高效训练库，轻松实现分布式学习，其开源地址为：github.com/tensorflow/l...，相关文章可查阅：arxiv.org/pdf/....

       业界最大规模教程类行为数据集 COIN（COmprehensive INstructional video analysis）由美图与清华合作推出，可访问GitHub地址：coin-dataset.github.io。

       CMU「神经网络自然语言处理」中英双语字幕版课程已上线，教您如何用神经网络做NLP，课程报名及PPT下载地址为：leiphone.com/news/...

       一句话资料简介涵盖了CVPR、推荐系统、通用AI资料等，满足不同需求。信息来源包括雷锋网、量子位、Github、机器之心、Medium、PaperWeekly等。