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用好大模型 京东云发布智能编码应用JoyCoder

龚作仁 2024/06/07 10:23

6月6日,京东云城市大会成都站发布基于大模型的智能编码应用JoyCoder,支持智能代码评审、批量生成单元测试等独家功能,同时可以实现代码预测续写、注释生成代码、智能代码、生成接口文档、报错分析、智能问答等智能化编程辅助功能,兼容多种大模型,并适配国产化环境,大幅提升研发效能。

JoyCoder为研发人员提供代码预测补全能力。该能力以京东优质代码数据集训练的代码模型作为支撑,可根据代码上下文为研发人员预测生成行级/函数级代码,单行代码预测补全1秒内返回。

单元测试是软件测试的基础形式,主要检查程序中最小可测试单元的功能是否正常。手动创建和维护单元测试是一项复杂且耗时的任务,随着代码库的增长,维护成本也会逐渐增加,需要大量的时间和人力资源。JoyCoder可自动分析代码文件,为其生成完整的单元测试用例,研发人员只需进行少量修改就能对写完的代码进行单元测试,提升代码质量!

智能代码评审功能能够为代码文件进行安全漏洞排查、分析代码的逻辑错误、性能问题以及编码规范的遵循情况,并给出对应的优化建议。该能力可以帮助用户检测潜在的代码问题、风格是否统一、以及潜在的代码性能问题等,减轻人工代码审查的负担。

InLine Chat沉浸、便捷的交互方式,支持问答、生成、编辑、三种模式:在问答模式下,可以对如“这段代码有哪些质量漏洞?”等进行问答;在生成模式下,输入“请帮我生成冒泡排序算法”等自定义指令,便可在编辑区生成对应代码;在编辑模式下,可针对选中的代码进行报错修复、增加注释等快捷操作,体验在代码编辑区直接生成diff内容的快捷交互。

值得关注的是,JoyCoder还能为企业用户提供企业级管理后台,包括租户管理、用户管理、数据看板等管理功能,管理员角色可查看用户生成代码行数、采纳代码行数、代码采纳率等指标,量化JoyCoder产品价值。

大模型只有在产业端落地,才能创造真正的应用价值。目前,来自京东零售、物流、健康的上万名开发者正在使用JoyCoder服务数亿用户,生成代码采纳率超过30%,助力开发周期缩短20%,大大提升了研发效率和质量。

注:文/龚作仁,文章来源:Laborer,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:Laborer

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