TL;DR
Cody AI 是一款由人工智能驱动的编程助手，旨在提升软件开发效率。
它支持多种编程语言，并能顺畅地与您的开发工作流程集成。
对于希望简化编码任务和文档编写的个人开发者和团队来说，Cody AI 是理想选择。
什么是 Cody AI？
Cody AI 是一款智能编程助手，利用人工智能的力量使软件开发变得更快、更简单、更直观。 将其视为您的虚拟编程伙伴，随时准备帮助您进行代码生成、调试、文档编写等。不论您是在构建网络应用、开发后端脚本，还是仅仅在学习一门新语言的基础知识，Cody AI 都可以在您需要支持的地方介入。
与传统的代码编辑器和 IDE 不同，Cody AI 增加了一个智能层，能够理解您的代码上下文。它从您现有的代码库和开发模式中学习，以提供准确的代码补全、生成函数，甚至像经验丰富的软件工程师一样解释代码块。
Cody AI 的主要功能
Cody AI 因其以用户为中心的功能而脱颖而出，这些功能专注于解决真实世界中开发者的痛点。一个最大的亮点是它能够扫描整个代码库，并根据现有的结构和逻辑即时提供建议。这意味着您不会得到通用的代码片段，而是获得意识到您项目架构的量身定制的帮助。
另一个主要卖点是它与流行的代码库和开发工具的集成。根据可用的描述，Cody AI 似乎支持与 GitHub、GitLab 以及可能的自托管代码库的集成—这点需要核实以确保准确。
据称它还包括一个自动代码文档功能，如果确认无误，可以节省大量手动编写函数描述和 API 参考的时间。对于团队开发人员来说，这一功能非常有价值，因为它有助于保持一致的文档标准，并改善新成员的入职体验。
还有任务简化。Cody AI 可以处理重复性的编码工作，如编写样板代码、单元测试和数据库查询。您可以将时间花在您真正享受的编码部分，而不是单调的任务上。
令人瞩目的使用案例
Cody AI 并不仅仅为某一类型的开发者而设计。其灵活性使其在各种场景中都是一个有用的工具。初级开发者可以从实时反馈和学习中受益，因为 Cody 可以解释不熟悉的代码并提出改进建议。它几乎就像一个内置的导师。
对于经验丰富的开发者来说，Cody 就像第二个大脑。需要重构一大块遗留代码？Cody 可以帮助识别模式并优化逻辑。在处理多个文件和模块的复杂功能时，Cody 可以保持一切同步，并提醒您可能忽略的依赖项。
依赖敏捷开发的公司在冲刺规划和执行期间发现 Cody 特别有用。它减少了将用户故事编写成代码所需的时间，并帮助 QA 团队自动生成全面的测试用例。
您甚至可以将 Cody AI 用于小众软件项目。假设您正在构建类似于我们 AI 幻想艺术 或 AI 动物生成器 页面中探索的 AI 图像工具，Cody 可以通过减轻代码设置和逻辑连接的繁重工作来帮助您更快地进行原型设计。
它与其他 AI 编程助手的对比
面对市场上众多的 AI 编程工具，询问 Cody AI 如何与其他受欢迎的平台如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Amazon CodeWhisperer 相比是合理的。
Cody AI 通过更深入的代码库理解来区分自己。与 Copilot 通常依赖公共 GitHub 数据中的一般模式不同，Cody 从您的实际代码库中读取并学习。这使得它的建议感觉更加个性化，并与您的项目更相关。
与 Tabnine 相比，Cody 拥有更强大的文档生成引擎和更好的多语言支持。Tabnine 在自动补全方面表现出色，但 Cody 通过解释代码和可视化依赖关系更进一步。
Amazon CodeWhisperer 专注于 AWS 集成，适合云重项目。但如果您正在寻找一个更广泛适应技术栈的工具，Cody AI 提供了更为多样化的体验。
而许多工具仅专注于编码部分，Cody 还与项目管理和 DevOps 工作流程相结合，使其成为现代软件团队更全面的助手。
支持的编程语言
Cody AI 不仅限于一两种流行语言。它支持广泛的编程环境，无论您是从事前端、后端还是全栈开发，Cody AI 都适合。
JavaScript、Python 和 TypeScript 都得到了良好的支持，提供智能自动补全和上下文感知建议。如果您从事系统编程，Cody 也能以令人印象深刻的准确性处理 C++ 和 Rust。Web 开发人员会满意于其对 HTML、CSS 和 React 框架的处理。
无论您是在 Ruby 中编写脚本还是在 Go 中构建 API，Cody AI 都能适应您的工作流程。即使是 Elixir 或 Dart 等不太主流的语言也能得到不错的支持，尽管在更广泛的训练数据的语言中，AI 的表现最佳。
设置和上手体验
开始使用 Cody AI 的过程令人耳目一新地简单。一旦注册，您可以连接您的代码库——无论它们是托管在 GitHub、GitLab 还是自托管平台上。Cody 会与您的代码库同步，并立即开始分析您的项目结构。
从那里，您可以将 Cody 作为扩展安装到您最喜欢的代码编辑器中，比如 VS Code。上手界面会引导您了解基础知识，您几乎可以立即开始要求 Cody 编写代码、修复错误或解释代码片段。
令人惊喜的是，Cody 不仅仅是向您抛出建议。它鼓励对话。您可以提出后续问题、优化输出，甚至设置指令首选项，以根据您的特定上下文塑造 Cody 的响应。
对于那些使用可视化工具和媒体工作的人，这个设置过程的便捷性类似于启动我们的 AI 地图生成器 这样的 AI 驱动设计工具，直观的界面让复杂任务变得更加简单。
价格：Cody AI 的费用是多少？
Cody AI 提供分层定价模式以适应不同类型的用户。有一个免费版本，提供对基本代码建议和流行编程栈语言支持的访问。对于学生、业余爱好者或任何尝试该平台的人来说，这非常好。
专业计划通过包括对完整代码库索引的访问、先进的文档工具和更高的请求限制来提升体验。团队可以从企业套餐中受益，增加了增强的安全性、团队协作工具和优先支持。
在成本方面，据说价格具有竞争力——可能比 GitHub Copilot 的同类版本更低——但这尚未得到官方价格数据的确认。您可能需要根据日常编码量和是否需要与项目管理工具的深度集成来权衡选择。
实际工作流示例
为了真正欣赏 Cody AI，看看一些实际的工作流是有帮助的。想象一下，您正在构建一个客户面对的应用，后端使用 Node.js，前端使用 React。您首先设置项目结构，Cody 可以根据常见设计模式建议优化的文件夹层次结构。
接下来，您编写最初的几个 API。使用 Cody，您可以在 Express 中自动生成样板代码和验证，同时以最小输入获得有用的 Jest 测试。当您推送更新时，Cody 会读取更改并相应地修改文档。
假设您在处理特别棘手的遗留代码时遇到障碍。您不必潜入 Stack Overflow，您可以突出显示该部分并要求 Cody 解释发生了什么。您甚至可以要求它重构代码并提出改进建议。
在设计密集型应用中，Cody 与 Figma 或图像资产等工具很好地集成。例如，在构建一个 UI 来显示 AI 生成的图像时，比如我们 AI LinkedIn 照片生成器 的图像，Cody 可以帮助构建响应式布局和动态图片加载。
使用 Cody AI 的优缺点
拥有像 Cody 这样的智能编程助手的优势毋庸置疑。它提高了生产力，减少了错误，并允许开发人员更多地专注于创造性任务。对整个代码库的上下文理解使其相对于更通用的 AI 工具具有很大的优势。
然而，它也不是没有缺点。新用户可能会发现学习曲线有点陡峭，尤其是在尝试充分利用诸如代码库广泛索引或测试生成等高级功能时。此外，还存在偶尔的错误生成问题——AI 生成的代码看似合理但实际上不正确。虽然这种情况很少见，但在审查过程中需要注意并进行双重检查。
另一个限制是离线支持仍然很少。如果您的工作流程经常需要在没有互联网连接的情况下工作，Cody 可能还不是最佳选择。
尽管如此，与其带来的整体价值相比，这些都是小问题，特别是对于处理多项任务或紧迫期限的开发人员而言。
为什么 Cody AI 值得在您的开发工具包中占有一席之地
在软件开发比以往任何时候都发展的快的世界中，像 Cody AI 这样的工具弥合了想法与实现之间的差距。它不仅仅是另一个自动补全引擎——它是一个从您身上学习并与您一起工作的思考助手。
如果您是一个处理多项任务、跨不同代码库编写代码或者只是想更快地编写更好代码的人，Cody AI 值得一试。如果您已经通过像我们的 Chargpt 这样的工具使用 AI 进行视觉创作，您将欣赏这种帮助如何在开发世界中美妙地转化。
无论您是自由职业者、快速发展的初创公司的一部分，还是管理大型企业团队，Cody AI 都旨在满足您的需求并随您的项目一起成长。试试它，看看当您不再独自编码时，编码会有多么轻松。
