CodeFuse

1. 产品档案 (Product Profile)

CodeFuse是蚂蚁集团自主研发的一款智能研发助手，它基于蚂蚁自研的基础大模型进行微调的代码大模型，旨在通过人工智能技术全面提升开发者的编码效率与代码质量。 它不仅能够理解文本描述的编程需求，还支持软件开发的整个生命周期，包括设计、需求、编码、测试、部署、运维和维护等关键阶段。

• 核心价值: CodeFuse致力于解决传统软件开发中效率低下、代码质量参差不齐、测试覆盖不足以及重复性工作繁多等痛点。它通过提供智能化的代码生成、优化和测试能力，显著降低了编程门槛，加速了研发进程，让人人可编程、可创新成为现实。 此外，作为蚂蚁集团自研的产品，CodeFuse也专注于满足金融级开发的合规要求，确保数据安全。
• 适用人群: CodeFuse的主要用户群体包括：
  • 个人开发者: 希望通过AI工具提升编码效率的独立开发者。
  • 开发团队/企业: 需要高效协作、代码质量管理以及希望降低开发成本和风险的企业团队。
  • 教育机构: 可用于编程教学，帮助学生提高编码能力和代码质量。
  • 开源项目贡献者: 用于快速生成高质量代码并减少错误。

2. 核心功能详解 (Core Features)

CodeFuse集成了多项先进功能，通过深度学习、自然语言处理和程序分析等核心技术，为开发者提供全方位的编程支持。

• 辅助编码
  CodeFuse基于海量数据提供实时的代码补全服务，包括行内补全（单行补全）和片段补全（多行补全）。 它能智能解析代码意图，为选定的代码生成解释，帮助开发者快速理解和阅读代码。 同时，CodeFuse还支持为选定代码生成注释，尤其在整个函数级别的生成注释效果较好，从而提高代码可读性，加速功能研发，提升研发效率。

• 代码优化
  CodeFuse利用其大模型代码理解能力和静态源码分析能力，能够对选定的代码片段进行深入分析和理解。 它不仅能提出优化和改进建议，还能直接基于这些建议生成代码补丁，帮助开发者写出性能更优、结构更合理的代码，从而提升代码质量和执行效率。

• 生成单测
  在完成业务逻辑代码编写后，开发者只需选中相关代码并选择生成单测，CodeFuse即可智能生成具备业务语义的测试用例。 这一功能显著提升了问题发现的效率，确保代码的准确性和稳定性，方便快捷地增强测试覆盖率。

• 图生代码
  CodeFuse具备将设计图一键转换为代码的特色功能，尤其在前端开发领域，其准确率可超过90%，大幅提高前端开发效率。 这一能力简化了开发流程，将视觉设计转化为可执行代码。

• 智能终端与AI修复
  CodeFuse IDE支持智能终端功能，并在0.6版本中增加了编辑器诊断问题AI修复能力。 这意味着它不仅提供代码编写建议，还能帮助开发者识别并修复代码中的潜在错误，进一步提升开发质量和效率。

3. 新手使用指南 (How to Use)

CodeFuse通常作为IDE插件或通过OpenAPI接口集成到研发流程中，以下是模拟用户从零开始使用CodeFuse完成一个核心任务（例如代码补全和生成单测）的流程：

第一步：安装CodeFuse插件
用户需根据其使用的集成开发环境（IDE），例如Visual Studio Code或JetBrains系列（如IntelliJ IDEA、PyCharm等），在对应的IDE插件市场中搜索“CodeFuse”并进行安装。

第二步：配置与激活
安装完成后，可能需要重启IDE。随后，根据CodeFuse的指引进行初步配置，例如登录账号（如适用）并选择希望CodeFuse支持的编程语言。 CodeFuse目前支持40多种编程语言，尤其在Java和Python的代码生成质量较高。 接着，通过IDE的命令面板或CodeFuse的设置，确保相关功能（如自动补全、代码质量检查）已开启。

第三步：辅助编码
在IDE编辑器中编写代码时，CodeFuse会根据当前上下文实时提供代码补全建议。
* 当看到合适的行内或片段补全提示时，可按 Tab 键接受建议，快速完成代码编写。
* 如需解释特定代码段，选中代码后右键选择“CodeFuse：解释代码”，CodeFuse将在侧边栏或对话窗口提供智能解析。
* 如需生成注释，选中函数或代码片段后右键选择“CodeFuse：添加注释”，CodeFuse会自动生成注释。

第四步：代码优化
当希望优化已编写的代码时，选中需要优化的代码片段，然后右键选择“CodeFuse：代码优化”。 CodeFuse会分析代码并提出改进建议，用户可以选择接受建议，直接生成优化后的代码补丁。

第五步：生成单测
在完成某个业务逻辑的编写后，选中该代码片段。然后右键选择“CodeFuse：生成单测”，CodeFuse将智能生成具备业务语义的测试用例，帮助开发者验证代码逻辑。

注意事项: 尽管CodeFuse能显著提高开发效率，但其生成的代码可能存在一定不准确性。 因此，在使用CodeFuse时，请务必仔细检查生成的代码，并自行判断其是否符合实际需求和安全标准。

4. 市场反响与评价 (Market Review)

• 行业地位: CodeFuse作为蚂蚁集团自研的智能研发助手，是国内AI编程工具领域的重要参与者。 蚂蚁集团于2023年9月首次开源了代码大模型CodeFuse，加入了AI辅助编程的市场竞争。 在代码补全的HumanEval评测中，CodeFuse曾取得74.4%的得分，超过GPT-4（67%）和WizardCoder-34B（73.2%）的成绩。 CodeFuse在BigCode Leaderboard上通过CodeFuse-Deepseek模型的MFT表现排名第一。 这表明CodeFuse在代码大模型能力方面具备较强竞争力。 其开源策略和多任务微调（MFT）框架，支持代码生成、翻译、测试用例生成、bug修复等任务，展现了其在技术创新和生态建设上的努力。 CodeFuse还曾受邀在QCon全球软件开发大会上分享其架构设计与实践。
  CodeFuse的竞品主要包括Tabnine、Replit Ghostwriter、Amazon CodeWhisperer、Codeium和Sourcegraph Cody等AI编程助手。 相较于其他大厂的代码助手，CodeFuse在数据训练上与蚂蚁集团的背景强结合，产品能力与蚂蚁业务深度结合，且自研代码助手保障了数据安全。

• 用户口碑:

  • 正面评价（Pros）:

    • 提升效率: 智能代码补全、生成注释、解释代码、生成单测和代码优化等功能显著提升了开发者的编码效率和代码质量。
    • 多语言多IDE支持: 支持40多种编程语言和包括VS Code、JetBrains系列在内的10多款主流IDE，适应性强，方便开发者在不同环境下使用。
    • 开源贡献: 蚂蚁集团将CodeFuse的代码框架和模型进行开源，包括多任务微调框架CodeFuse-MFTCoder，促进了AI编程技术社区的发展。
    • 金融级合规与数据安全: 作为蚂蚁集团的产品，CodeFuse在设计上考虑了金融级的开发合规和数据安全要求，提供数据加密和访问控制等安全机制。
    • 创新功能: “图生代码”功能能够将设计图转化为代码，大幅提升前端开发效率。

  • 负面评价/不足（Cons）:

    • 复杂逻辑处理: 对于高度复杂的代码逻辑，AI的建议可能不够精准。
    • 依赖上下文: 代码补全和优化建议的质量高度依赖于代码上下文。
    • 学习曲线: 新手开发者可能需要一定时间熟悉工具的使用和配置。
    • 生成代码准确性: 作为基于深度学习模型的自动化工具，生成的代码可能存在一定不准确性，需要开发者仔细检查和判断。
    • 商业化信息不明确: 具体的商业化价格尚未公开，部分高级功能可能需要付费或企业版支持。

• 重要信息:

  • 开源: CodeFuse项目已对外开源，包括其代码框架、模型（如CodeFuse13B-4K、CodeFuse-CodeLlaMa34B-MFT等），以及多任务微调框架CodeFuse-MFTCoder。
  • 学术成果: CodeFuse-13B的论文《CodeFuse-13B: A Pretrained Multi-lingual Code Large Language Model》已被ICSE-SEIP’24收录。 蚂蚁集团还与上海交通大学联合发布了110页代码大模型综述。
  • 荣誉: CodeFuse-Deepseek模型在BigCode Leaderboard上通过MFT表现排名第一。

5. 常见问题解答 (FAQ)

以下列出10个用户最关心的潜在问题及简明扼要的回答：

1. CodeFuse是什么？
CodeFuse是蚂蚁集团自研的智能研发助手，基于大模型技术，旨在通过代码补全、解释、优化和单测生成等功能，提升开发效率和代码质量。

2. CodeFuse支持哪些编程语言和IDE？
CodeFuse支持40多种编程语言，包括C++、Java、Python、JavaScript等，在Java和Python中表现尤为突出。 它支持10多款主流IDE，如Visual Studio Code和JetBrains系列产品。

3. CodeFuse是免费的吗？收费模式如何？
CodeFuse提供了邀请内测的机会，用户可以通过报名并审核通过后免费下载使用。 具体的商业化价格尚未公开，但考虑到其开源性质，可能会提供免费和付费的不同版本以满足不同用户的需求，具体请以官网最新信息为准。

4. CodeFuse如何保证代码和数据的安全性？
作为蚂蚁集团的产品，CodeFuse在设计上注重安全合规，提供了数据加密和访问控制等安全机制，并实时检查开发者的编码行为以避免潜在安全风险。 此外，它还支持基于开源模型的离线私有部署。

5. CodeFuse生成代码的准确性如何？
CodeFuse基于深度学习模型，生成的代码可能存在一定不准确性。 建议开发者在使用后务必仔细检查和验证生成的代码，确保其符合实际需求和质量标准。

6. CodeFuse是否支持中文指令和文档？
CodeFuse-13B是预训练的多语言代码大型语言模型，能够同时处理英文和中文提示。 其功能如生成注释、解释代码等也支持中文语义理解。

7. CodeFuse如何与其他DevOps工具集成？
CodeFuse-ChatBot是一个开源AI智能助手，结合了Multi-Agent协同调度机制，集成了丰富的工具库、代码库、知识库和沙盒环境，旨在简化和优化软件开发生命周期的各个环节，包括与DevOps工具的集成。

8. CodeFuse是否能离线使用？
CodeFuse-ChatBot项目依托于开源的LLM与Embedding模型，可实现基于开源模型的离线私有部署。

9. CodeFuse对本地电脑的硬件要求高吗？
CodeFuse的本地核心服务设计旨在提升上下文质量，通过分析本地仓库数据和用户行为来优化AI能力，并结合本地与远程数据资源。 具体硬件要求建议参考官方文档，尤其是针对模型推理性能的优化，CodeFuse采用了模型量化、多卡并行等技术。

10. CodeFuse是否有社区或技术支持？
CodeFuse项目已开源，在GitHub上设有多个仓库（如codefuse-ai），并提供了详细文档和贡献指南。 用户可以通过GitHub、HuggingFace和魔搭社区主页联系或关注，也有博客和社区页面提供技术支持和最新动态。