腾讯云 AI 代码助手：代码诊断应用实践

原创

腾讯云AI代码助手

发布于 2024-12-20 14:57:13

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文章摘要

在软件工程高速发展的今天，已经进入了 3.0 数智化时代，软件应用上从结构化编程转向面向对象编程、DevOps 流程统一及基于 AI 对 SDLC 智能化赋能，DevOps 是软件工程 2.0 的典型代表，在整个过程中进行了不同领域的划分包含：项目管理域、代码域、持续集成域、测试管理域、持续部署域、持续运营域，不同领域之间环环相扣，在代码领域中代码的质量和稳定性直接关系到需求或者项目的成功与否。代码诊断作为软件开发过程中的重要环节，旨在发现并解决代码中的潜在问题。本文将探讨腾讯云 AI 代码助手在不同场景下的应用，展示其在代码诊断领域的强大能力，为开发者提供了一个高效、智能的代码诊断解决方案。

代码诊断概述

代码诊断是指通过分析和检查源代码，发现并定位其中的错误、缺陷或不规范之处。传统的代码诊断方法主要依赖于人工审查和简单的静态分析工具，结合流水线的自动化能力并且结合质量门禁建立不同的质量阈值关卡。

基于 AI 赋能代码诊断是在传统的能力基础上在次进行质量左移，通过腾讯云 AI 代码助手在 IDE 建立统一开发入口，通过结合先进的机器学习和人工智能技术，赋予代码诊断过程更高的智能化水平，从而提升诊断的准确性和效率。AI 赋能代码诊断不仅仅是自动化代码分析，更是通过智能算法对代码进行深度理解和分析，识别出潜在的问题并提供相应的解决方案；

AI 赋能代码诊断的特点主要体现在自主感知、快速反馈、自动化检查、代码修复建议等方面，它能够显著提高代码诊断的效率和有效性。以下是AI赋能代码诊断的特点：

自主感知，提供在开发环节中实时感知反馈，针对异常情况提供高亮显性提醒协助开发人员即时识别问题。
自动化代码审查，提供针对选中代码片段或者方法进行自动审查代码，识别潜在的错误、代码异味和性能瓶颈，降低手动代码审查的工作量，聚焦域业务逻辑。
模型持续演进，依托于混元代码大模型，拥抱迭代前沿技术同时也通过用户反馈的 base case 进行持续优化，基于模型微调和增训方式不断迭代演进模型对代码工程的理解强化其诊断能力，做到自动适应新的技术框架、代码安全、语言特性、编程规范等。
多语言框架支持，支持 Go、Java、Python、JavaScript/TypeScript、C/C++ 等近百种编程语言，也包含了其相关使用的主流应用框架。
提高代码质量，通过代码诊断质量前置方式持续的代码结构、性能改进等优化和反馈，有助于提高代码的整体质量，减少缺陷和提高代码的可维护性。
安全性检查，能够识别代码中的常见安全漏洞和风险，进一步完善安全左移能力在编码领域的落地，构建更安全代码安全能力。
可扩展性和定制化，提供 Extension 扩展能力，可动态插拔方式接入 Agent 能力，允许开发者根据实际需求添加新功能或定制现有功能，优化研发工作台针对多维诉求使用诉求。