DevChat：VSCode最强编程助手
DevChat：VSCode最强编程助手
什么是DevChat？
Merico公司开发的DevChat是一款强大的AI智能编程助手，它利用了最先进的大语言模型技术，能够高效地理解开发者的需求，并为其提供最佳的代码和项目实现方案。该工具提供了智能补全、错误纠正、代码规范检查、代码注释生成等多项功能，极大地提升了开发者的工作效率，让他们能够专注于更有价值的工作而不必为繁琐的任务而烦恼。
作为一款全方位的AI智能编程助手，DevChat不仅能够完成代码编写，还能够执行单元测试、进行Debug调试、生成代码文档以及高效总结。在确保编码质量的同时，DevChat也非常注重用户隐私和数据安全，支持微软Azure平台，提供全球顶级的数据隐私保护，比使用OpenAI接口更为放心可靠。
DevChat提供了多种大型语言模型的接口，包括GPT-3.5、GPT-4、XINGHUO-2、CLAUDE-2、LLAMA-2-13B-CHAT等，用户可以根据实际需求选择最适合自己的模型。例如，对于复杂任务，可以优先选择GPT-4模型，而对于其他任务，则可以使用成本较低的模型，通过组合使用来达到最佳的效果和性能。
我在使用过之后最大的感受就是简单又易用，非常适合不同水平的程序员解决不同难度的问题，不仅能够帮助新手写出成熟代码，而且也能够帮助项目组提升工作效率。
安装
为大家能够更好的安装使用，照顾大多数人所以本次的教程步骤比较详细，希望大家都能顺利完成安装。
注册
进入官网后点击登陆。
然后按照要求填写邮件完成认证，这里的邮箱也可以使用QQ邮箱。需要注意的是，此时邮箱会收到一封包含Access Key的邮件，将该Access Key保存到本地， 从而方便后续使用。
在VSCode中安装DevChat插件
在VSCode中打开插件，就是左下角齿轮按钮，然后点击Extensions(扩展)
然后在搜索框中输入DevChat，点击Install进行安装
设置Access Key
点击左下角的设置按钮，选择Command Palette（控制面板）
在弹出的命令面板中点击DevChat: Input DevChat Access Key
将之前保存好的Access Key复制到下图中的输入框中，并按下回车键
输入完毕后，可以看到下方的日志出现了api key status: has valid access key，则说明Access Key配置成功了
实际使用
代码编写
让DevChat完成Python的快速排序
def quick sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) /1 2] # 选择个基准元素
left = [x for x in arr if x < pivot] # 小于基准元素的部分
middle = [x for x in arr if x == pivot] # 等于基准元素的部分
right = [x for x in arr if x > pivot] # 大于基准元素的部分
# 递归排序左右两部分
return quick sort(left) + middle + quick sort(right)
项目创建
这里以Python的Django项目为例，首先在输入框中输入如何创建Django项目
然后根据DevChat给出的创建步骤，看看是否能够在它的指引下完成Django项目的创建
首先进入命令行，使用pip命令安装django库，当看到Sucessfully installed则说明安装成功了
pip install django
然后在命令中创建django项目，具体操作命令和DevChat给出的步骤也是一致的
当看到The install worked successfully! Congratulations!则说明Django项目创建成功了
代码讲解
DevChat不仅能帮助我们完成代码编写和项目创建，而且还能帮助我们进行代码讲解，极大提升了阅读代码的效率。
首先可用鼠标框选好指定的代码段，然后点击鼠标右键，并点击Add to DevChat
然后在菜单栏中选择对应的模型，由于CLAUDE-2的上下文长度为100K(模型列表中最长)，所以选择该模型来完成本次任务。
在对话框中输入：请帮我解释代码
DevChat的回答：
这段代码使用 OpenAI 的 Completion API 来生成文本。主要逻辑如下:
1. 在一个无限循环中尝试生成文本。
2. 使用 model_name、batch_decoding_args 和 decoding_kwargs 构建请求参数。
3. 调用 Completion.create() 生成文本。
4. 如果遇到 OpenAIError,处理不同的错误:
- 如果是 "Please reduce your prompt" 错误,调整 max_tokens 参数重试。
- 如果是请求频率限制错误,等待一段时间后重试。
5. 获取结果 choices,记录 tokens 用量,添加到 completions 列表中。
6. 成功后退出循环。
这种机制可以自动处理 OpenAI API 的错误和限制,不断尝试请求直到成功生成文本为止。max_tokens 参数可以动态调整来适应 prompt 长度限制。整体来说,这是一种优雅的方式来反复调用 OpenAI API 直到成功。
总结
在亲身体验了DevChat之后，我深刻感受到它的智能程度。这款AI编程助手不仅能够智能补全代码、纠正错误并进行代码规范检查，而且还能在其精确的指引下帮助用户完成项目创建。其功能强大而又简单易用，因此我强烈建议大家都安装并使用它。在AI的新时代，只有不断学习并运用最新的AI工具，才能在竞争激烈的环境中立于不败之地。