在如今这个人工智能高速发展的时代，每个行业都在被AI技术影响而改变。层出不穷的AI辅助工具，让我们看到了机器正在取代一部分基础的日常工作。对于我们开发者而言，当前最炙手可热的就是GitHub Copilot，市面上最好的开发者辅助工具。GitHub Copilot所提供的代码补全、建议、解释等能力非常强大，可以有效地提高编程速度。但是，GitHub Copilot是基于OpenAI所构建，后者的成本并不小，所以GitHub Copilot成为一款付费工具是非常自然的。

那么，对于预算有限的开发者而言，是否有合适的免费平替呢？答案是肯定的！今天，就给大家推荐最近我一直在用，且觉得还不错的插件：通义灵码open in new window。推荐的理由，我总结为以下几点：

1. 极低的上手门槛
2. 强大的代码补全和编码提示
3. 快捷好用的智能问答

#极低的上手门槛

一些众所周知的原因，相信体验过GitHub Copilot的开发者一定都是经过一番折腾才用上其强大能力的。这对于一些初学者用户来说门槛非常高，同时对于一些有审查要求的环境更是不可能使用。

与此相比，通义灵码的上手门槛极低：

• 安装简单：用户只需要在JetBrains系IDE或VS Code的插件市场里搜索：TONGYI Lingma，就能完成一键安装

• 极易上手：无需配置，自动提示。插件在开发者编码过程中会自动根据上下文做出提示建议，如提示建议不错，直接按Tab采纳即可。如果需要手动唤出提示，也只需要通过快捷键⌥ P快速弹出提示（Windows快捷键：Alt P）。除了这两个最常用的操作之后，还有一些操作可参见下表：

#强大的代码补全和编码提示

代码补全是开发者日常工作最高频的操作，虽然很多强大IDE工具都自带了代码补全的能力，但这也仅限于一些语法层面的简单补全，不包含联系编码上下文所推理出的，更有贴近用户编码意图的智能补全和提示。所以，这也是现在很多AI辅助工具吸引人的地方，它们可以提供更为出色的，甚至惊艳的补全效果。

那么通义灵码在代码补全方面，是否可以平替GitHub Copilot呢？这里DD根据很多博主介绍GitHub Copilot的场景来测试了一下，供大家参考：

#行级补全

之前讲过，行级补全在大部分IDE中已经包含，但AI工具的行级补全更为强大，它的强大之处在于能够根据你的输入来推理逻辑补全。

比如：我要定义一个B站视频的URL，只要参数名中含有B站视频URL相关的描述，就会直接给出模版。这样的能力是完全不同于IDE所提供的行级补全的。

#函数级补全

函数级补全是DD看到GitHub Copilot演示案例中最常见的强大能力，开发者只需要输入有含义的函数名称，具体的实现就自动提示了：

所以，必须在通义灵码中也尝试一下！

先尝试了一下简单的冒泡排序：

轻松完成！

再尝试一下稍微有点难度的快排算法：

似乎失败了？只给出了一些简单提示，并没能得到完整的逻辑。后面，DD又尝试了几次，最终获得了一个完整结果，具体如下：

所以，在函数级补全这个功能上，可能还存在一些差距，有待后续提高吧。

#自然语言补全

自然语言补全的主要场景就是写注释，AI工具自动生成代码。

这里DD也找了个场景测试了一下。比如下面是Spring Boot中一个文件上传的后端处理逻辑，我尝试通过自然语言的方式来描述逻辑，通义灵码迅速补全了与注释相关的代码：

#上下文感知能力

对于上下文的感知是AI工具的重要特色，也是这类工具时不时惊艳到我们的核心。

比如，下面这种场景，在我第一碰到时，还是有被AI的理解能力所吓到：

可以看到，当我要为这个Controller添加Swagger的API说明时，它居然理解了这个Controller内做的都是微信支付的操作，所以给出了tags="微信支付"的提示。

随着这段时间的使用，出现过很多惊艳到我的补全提示，比如当我要写一个操作FTP的API时，出现了这样一幕：

可以看到，在我创建了FtpController之后，通义灵码自动找到了同项目中的FtpService，并给出了依赖提示，这一操作非常符合预期。之后，通过换行操作，通义灵码又给出了进一步的提示，这步提示也非常神奇，因为它的内容已经不仅仅是对当前上下文的理解，而是结合上下文与依赖内容的理解，并给出了调用依赖内容的提示。

通过这段时间的实践，我认为通义灵码的感知能力已经非常不错，它可以很好的理解项目中的各个元素，并找到它们之间的关系，然后在开发者编码过程中给出一些可能需要的提示。同时，我也发现养成良好编码习惯的优势也在这里有所体现。因为在拥有良好项目结构和命名规范的工程下编码时，此类AI工具给出的提示就相当有水准，也许这样更有助于AI理解我们的工程吧。

#快捷好用的智能问答

通义灵码插件在IDE中自带一个智能问答的窗口，具体位置和基本使用方法如下：

图中我还问了一个问题：让通义灵码帮我写一个文件操作类，它就给了我一个不错的代码封装和使用案例。如果你觉得不错的话，就可以通过回答右上方的按钮，以不同的方式添加到工程中：

是不是很棒呢？要知道GitHub的Chat可不是直接可以用的，相信还有不少小伙伴还在排队吧？

通义灵码的智能问答窗口除了处理基本问答之外，其实还有一些更有意思的功能，比如：解释代码和生成单元测试

上面我们体验了代码补全能力，但是它补全的内容到底对不对呢？必须赶紧验证一下，顺便再体验一下通义灵码的另外2个实用功能：

• 解释代码
• 生成单元测试

下面就来看看上面生成的能否经受住它自己的考验 ^_^

操作很简单，只需要选中上面生成的代码片段，点击鼠标右键，可以看到解释代码和生成单元测试：

先来试试解释代码，点击之后会在IDE右侧弹出问答框，具体如下：

没啥问题，通过第一关考验！

下面再尝试一下：生成单元测试。马上就获得了如下代码：

直接添加文件之后，运行起来。成功通过测试！上面自动补全的代码是正确的！

#总结

最后，聊聊这段时间使用通义灵码的感受。其实，刚开始尝试的时候也是碰到一些问题，尤其对于关于AI辅助的补全能力，会有一些不太适应。可能补全能力与项目内容和自己日常的编码习惯有关，随着每天不断的使用，插件似乎在理解项目内容和我的习惯，并不断给出更让我满意的提示内容。所以，这个使用过程是越用越顺的。现在已经是我必不可少的效率神器了。

虽然，通义灵码总体能力上离GitHub Copilot还有一些差距，但大部分辅助编码能力已经非常接近GitHub Copilot。同时，它的生成速度很快，而且跟IDE适配很好，ide里直接chat也很爽，加之阿里通义千问模型的支持。在一众免费的AI编码辅助工具之中脱颖而出，可以说是GitHub Copilot的最佳平替了。

如果您正在寻找AI辅助编码工具，但又觉得GitHub Copilot上手折腾麻烦或者觉得太贵，那么建议免费尝试一下通义灵码，相信不会让你失望。另外，DD看到社区有其他开发者反馈初学者使用非常丝滑，尤其是对于Python。所以，如果你是初学者或者Pyhon开发，那么也推荐试试。