aiXcoder编程机器人将开发程序员的新技能

现在开发者所书写的代码，大多都已被重复使用多次。即便如此，他们依然要被复杂、繁复的代码逻辑占去大量时间，未能把更多的时间和精力真正的投入到富有创造性的劳动当中。近日，一款智能编程机器人aiXcoder——这是一款人工智能辅助软件，可以将人工智能与软件开发连接起来，利用人工智能技术辅助开发者自动进行程序编写。

在aiXcoder的辅助下，程序员将摆脱过去逐字逐句的编程模式。以代码自动补全功能为例，它能够自动预测程序员的编程意图，为开发者推荐出的代码补更长、更准确，从而程序员在编写过程中可以通过“一键选择”的方式，直接补全代码。不仅如此，经过训练的aiXcoder还能根据程序员使用习惯，对频繁使用的成员、方法进行智能排序，从而大大提高代码的编写效率。

而且，aiXcoder还能在程序编写的过程中，通过智能的搜索并推荐与当前功能代码相似的程序，开阔了程序员的思维，为程序员提供了有力的参考。采访过程中，郝逸洋亲自演示了aiXcoder的使用过程，当他在编写程序时，aiXcoder自动预测并迅速给出了提示，几乎整一句代码都能通过aiXcoder的自动补全技术实现正确编写，按照这种方式，一个程序在短时间内就能轻松完成。

正是这样一个aiXcoder智能编程机器人，能将编程开发人员的效率和质量提上去，同时能把人从那些复杂的、繁复的代码逻辑中解脱出来。aiXcoder就像一个时刻陪伴程序员工作的“伙伴”，与程序员一起编写代码，帮助程序员查缺补漏。

aiXcoder 采用了专门应用于程序分析与生成的特定深度神经网络模型，其原理是用深度神经网络构造起一个庞大的深度神经网络体系，然后基于GitHub和Stackoverflow等优质平台上的开源代码数据集加以训练，最后针对不同的任务、对引擎大脑进行特别训练，以插件的形式整合在常用的IDE中。

aiXcoder的原生技术来源于北京大学高可信软件技术教育部重点实验室，首席科学家李戈是北京大学信息科学技术学院软件研究所的副教授，2013年，他曾到斯坦福大学AI实验室中的吴恩达团队下，以访问学者的身份进行合作研究。在此期间，李戈提出了利用深度神经网络进行程序分析和生成的想法。对于这个想法，曾有Stanford教授提出自己的疑惑：“计算机知道程序的一切，它可以编译、可以run（运行），你为什么还要分析他？”

当前，aiXcoder采用“云服务”的运行模式，它的深度学习引擎部署在云服务器中，就如同一个云端的“编程大脑”，开发者只需要下载一个客户端插件，这其中涵盖了IntelliJ、Eclipse、VS-Code等主流集成开发环境，支持当下各种主流的开发语言，如Python、Java、C++等。郝逸洋表示，aiXcoder将于近期推出PHP和JavaScript语言等前端开发语言的支持。

在此基础上，开发者们只需选择相应的插件即可实现与“云端AI服务”的对接，随时随地使用自己的“编程大脑”，不需要更繁琐操作流程。aiXcoder主要面向企业用户提供智能编程服务，对于企业用户，aiXcoder提供了定制化的专属服务，以“企业私有云”的方式部署在企业中，利用企业自己的代码对深度学习引擎进行训练，使aiXcoder学习到企业代码中的隐含逻辑和知识，从而为企业中的开发者提供贴身的编程辅助。

同时，配合aiXcoder的企业开发者服务模式，推出了“aiXmanager开发质效提升”一体化解决方案，aiXmanager能够对程序员的“指尖行为”所形成的大数据进行分析，有效揭示出开发过程中存在的一系列效率和质量问题，帮助企业挖掘潜在的开发潜能。

在此之前，程序员的“指尖行为”是软件开发中典型的“暗数据”，价值大却难以捕获、难以分析。在aiXcoder的帮助下，这些暗数据被充分利用了起来。哪些技术难点最影响开发效率？哪些代码质量问题最为突出？哪些程序代码耗费时间最多？哪些代码被修改的次数最多？等等这些影响企业开发能力的潜在问题被明明白白揭示出来。

面向C端用户，aiXcoder主推两个版本，分别是Community版（社区版）和Professional版（专业版）。社区版可以免费下载使用，而Professional版则会更智能，它能够从用户编写的代码中不断学习个性化的编程模式和编程习惯，能为用户打造一个更加智能的私人编程“助理”。现阶段，aiXcoder团队已经为华为、百度、阿里巴巴、软通动力等公司提供了企业定制服务。

来自企业开发者的反馈信息表明：在aiXcoder的帮助下，编程开发人员能够在最短的时间内高效的编写代码，有效的节省了程序员的开发时间，同时也降低了程序员对API文档或相关信息的依赖。使得将开发者从繁复的代码逻辑中解脱出来，让他们有机会能投入到一些更有创新性的工作上去。当前在智能编程机器人领域内，还有来自美国的两款插件——kite、TabNine也和aiXcoder处于同一赛道。

用TabNine官方网站给出的示例代码进行对比，aiXcoder仅需132次按键即输入完毕，而TaNine需要228次按键才能完成输入，Kite也需要214次按键才能完成，在该示例中，aiXcoder的输入效率是TabNine的1.73倍，是kite的1.62倍，可见aiXcoder的优势非常明显。在未来，aiXcoder想要打造成一款能够自动帮助程序员完成程序编写的“智能编程机器人”，以低耗时、高效率、便捷式的方式切入到开发者的工作中。