Baidu Comate智能代码助手-高效代码编程体验_智能代码助手comate

关于Baidu Comate智能代码助手

智能代码助手简介

代码助手可以快速的帮我们补充代码，修改代码，添加注释，翻译中英文，起变量函数名字等操作，十分的友好，这类代码助手现阶段有较多的产品，比如：

Baidu Comate智能代码助手
GitHub Copilot
通义灵码
Bito

本文主要基于Baidu Comate智能代码助手进行高效代码编程体验，let’s go!!!

Baidu Comate智能代码助手简介

Baidu Comate智能代码助手 支持 100 多种语言和多种 IDE(集成开发环境)平台，可以推荐代码、生成代码注释、查找代码缺陷、给出优化方案，还能 深度解读企业与个人私域代码库 等。Baidu Comate智能代码助手，是基于文心大模型，打造的新一代编码辅助工具，具备代码智能、场景丰富、创造价值、广泛应用等多重优势，实现“帮你想、帮你写、帮你改”。 目前，面向个人开发者 已经免费 使用了。
依据官方，提供的功能如下：

梳理代码库框架
参考私域知识创建代码

代码生成
注释生成代码
对话生成代码
代码解释
技术问答

一键生成单测
快速生成注释
代码优化

更详细的操作，官网首页有视频提供，见Baidu Comate智能代码助手

注册Comate

点击Comate官方链接，进入官网，用百度账户登录，点击免费使用。

点击免费使用后，进入如下页面：

根据具体开发工具，安装对应的插件，比如我使用vscode，选择vscode后，点击安装comate插件。

会打开vscode，点击install

安装完成，右下角会提示登录百度账号

按照要求点击登录，会在浏览器弹出，百度页面，正常登录，点击确认即可。

点击确认后，会提示登录成功

Comate使用案例

查看Comate可以做什么

点击comate插件，
在comate插件的问答区域,输入
/help
返回如下：

总结下，Baidu Comate提供生成代码、编程知识问答功能。

代码智能补全

• 在编辑器中，Comate 会智能给出补全提示，按Tab键采纳。
• 在代码编辑区写注释，换行后会给出补全代码。
• 鼠标悬浮到推荐代码上可以查看快捷键，设置快捷键显示方式。
• 快捷键：
  - Tab 采纳
  - Ctrl → 逐单词采纳
  - Ctrl ↓ 逐行采纳。

编程知识问答

• 您可以在侧边栏打开对话框(快捷键：window + Y)，向我提问常规编程问题。

专业插件

• 选中代码并点击右键，选择Baidu Comate，可进行代码解释、单测生成、代码优化等专业领域的操作。
• 使用时先通过@唤起插件，再通过/唤起命令（或直接使用/唤起命令）。

注释生成代码

创建一个py文件–Comate代码测试.py
添加如下注释：

# 写一个冒泡排序的方法 
1

写入

# 写一个冒泡排序的方法 
def b
1
2

提示如下：

输入 tab键可以全部补全
如果不输入tab键，可以选 ctrl+向下箭头 进行逐行 补全

生成行间注释

点击上面的行间注释，可以在插件左侧生成行间注释

点击左侧的采纳，会提示采纳成功，并生成完整注释，极大的提示了工作效率

生成函数注释

生成函数注释，与行间注释基本一致

调优建议

点击调优建议

点击接收修复，如下

需要注意的是，这里的代码会生成在光标所在位置，而非替换原有的代码，所以要注意在采纳前，把光标放在合适的位置，不要放在函数中，否则会生成如下代码

对话问答-指令插件和知识

在comate代码插件区域的下方，提供了指令 插件和知识三种拓展

在vscode左侧的comate对话框可以通过
/调取指令

@插件 调取插件

#知识库

点击comate，的插件配置，可以进入插件配置平台和知识中心。

其中插件配置中心包含了大模型的插件，默认采用官方配置集。也可以自己进行定制配置。

其中知识库包含了大模型匹配的知识库，便于准确输出特定领域的回答，比如，打开知识中心，可以看到comate助手支持的知识库包含了很多百度文档，这点对于要开发基于百度api的程序是十分的友好。

基于对话问答窗口的json格式插件使用

选择插件，选择工具箱
>
输入 / 选择/JSON格式化

即可完成 json格式生成

基于对话问答窗口的文心一言大模型接口实现

插件选择comate插件
输入
/生成调用文心一言大模型接口的代码
返回如下：

点击新建后，可以创建文件，代码如下

基于对话问答的@AutoWork插件实现一个分类算法

选择@AutoWork插件，在对话窗口提问
生成一个分类算法的案例
生成如下代码

新建文件，并命名为aa.py，运行结果如下：

完整代码如下：

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建KNN分类器实例
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 评估模型性能
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 可视化结果（可选）
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('KNN Classification of Iris Dataset')
plt.show()
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基于对话问答的默认的comate插件实现一个分类算法

选择默认的comate插件，在对话窗口提问
生成一个分类算法的案例
生成如下代码

选择新建文件
然后保存为合适的文件名bb
右键运行bb代码，如下

代码可以运行，整体还是良好的

完整代码如下:

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

# 加载乳腺癌数据集
cancer = datasets.load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = cancer.target

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建逻辑回归模型实例
logreg = LogisticRegression()

# 训练模型
logreg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = logreg.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 可视化结果（可选）
# 由于特征数量较多，这里只展示前两个特征
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis')
plt.xlabel('Feature 1 (standardized)')
plt.ylabel('Feature 2 (standardized)')
plt.title('Logistic Regression Classification of Breast Cancer Dataset')
plt.show()
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继续询问是否可以生成指定算法的代码

给出一个xgboost的案例代码

整体还是十分优秀的。

知识库的使用

输入# 可以实现对知识库的分析
打开Baidu Comate插件的对话，输入# 弹出知识，选择当前文件（vscode中打开的文件）

输入 解释下当前代码的结构

会返回当前代码的结构，十分的好用

针对不理解的源代码，直接用这个功能，好用到非常！！

存在的问题及建议

代码函数的命名为中文问题

# 写一个插入排序的方法 
def 
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2

按tab补全，会显示如下：

创建文件时，默认的文件名与代码中的文件名不匹配

比如说生成style.csss文件，但生成的文件名为代码的首行，可以在代码首行加上注释的文件名更好

生成一个聚类算法案例，会反复生成重复的代码

生成一个基于sklearn的聚类算法案例
按tab补全或 ctrl+↓ 会反复生成重复的代码

问答时，会带入上一步骤的代码，清除对话框也依然后带入

我询问
如何学习计算机视觉，并给出学习规划

回答的还是可以的

生成一个稍微复杂的完整游戏测试

在对话问答窗口调用comate插件，提问如下：

生成一个2048的游戏，基于html

按照回答，创建文件，和复制代码

创建index.html文件

创建style.css文件

创建index.js文件

又继续提问：
把上面代码放在一个文件中


经过测试，分开的代码和合并的代码都无法直接运行，看来使用的方式不建议直接生成大段的可用的代码，而应该聚焦于局部代码进行优化

总结

适合完善已有代码，添加注释，优化代码等操作，也可以做完整的学习规划，在自动创建文件上，文件名需要自己指定下。
整体可用还是不错的，下面给出对应的链接

https://comate.baidu.com/zh

Comate官方链接