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Copilot for Xcode (iOS的 AI辅助编程)

Copilot for Xcode

  • 简介
  • Copilot下载与安装 体验
    • 环境要求
    • 下载最新的安装包
    • 安装
    • 登录
    • 系统权限设置
  • AI辅助编程
    • 生成注释
    • 代码补全
    • 简单需求代码生成
    • 辅助编程
      • 行间代码生成
      • 注释联想 + 代码生成
  • 总结

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简介

尝试使用了Copilot,它能根据上下文补全代码,快速生成常用逻辑,甚至有时候在我还在思考怎么写的时候,它就已经给出了不错的建议。特别是在写一些重复性较高的代码,比如构建 UI、处理数据模型、写网络请求时,它确实省下了不少时间。

对于Copilot的配置还是蛮复杂的,我这里就先介绍下它的下载安装流程、所需的权限设置以及如何在 Xcode 中启用。

Copilot下载与安装 体验

环境要求

Copilot for Xcode 依赖 macOS 和 Xcode 的一些系统功能,所以需要确保你的设备满足以下要求:
Xcode 版本:建议使用 Xcode 14 或以上。虽然旧版本的 Xcode 可能也能配合使用,但新版对插件的兼容性和稳定性更佳。
macOS 版本:建议使用 macOS 12 Monterey 或更高版本,macOS 11 虽然部分功能也可使用,但稳定性不如新版。
Apple Silicon 或 Intel 芯片:Copilot 支持 M 系列芯片和 Intel 的 Mac,但建议使用 M 系列设备体验更流畅。

下载最新的安装包

• 根据官方的下载链接
• 直接下载,自测发现可免费使用
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安装

双击打开安装包,将腾讯云代码助手的图标拖拽到右侧 Applications,即可完成安装
打开「访达」中的应用程序,首次打开时 macOS 可能会提示“无法验证开发者”,点击“仍要打开”即可
如果没有该选项,可前往 系统设置 > 隐私与安全性,在底部点击“仍然允许”以继续打开应用

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登录

打开已经安装好的应用程序,单击页面右上角的登录,会在浏览器中弹出二维码,我们直接微信扫码就可以登录
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成功后会显示用户名, 如下: 我自己登录后的状态
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系统权限设置

Copilot for Xcode 需要在系统层面与 Xcode 进行交互,因此需要开启以下权限:

  1. 打开 系统设置 -> 安全与隐私 -> 辅助功能。
  2. 然后开启 Copilot for Xcode 的辅助功能。
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启动Xcode的扩展能力,接入代码补全功能
1、打开系统设置:
点击屏幕左上角的苹果图标,选择“系统设置”。
2、导航到隐私与安全设置:
在系统设置窗口中,找到并点击“隐私与安全”选项。
3、进入扩展管理界面:
在“隐私与安全”设置页面中,向下滑动找到“扩展”选项,并点击进入。
4、选择Xcode Source Editor扩展:
在扩展管理界面中,找到“Xcode Source Editor”选项,并点击进入。
5、启用CodeBuddy扩展:
在Xcode Source Editor的扩展列表中,找到“CodeBuddy”,并勾选其旁边的复选框以启用该扩展。
6、重启Xcode:
启用扩展后,关闭并重新打开Xcode,以使更改生效。

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按照以上步骤操作后,CodeBuddy的Xcode扩展应该已经成功启用,我们就可以在Xcode中使用其提供的代码补齐等功能了。

AI辅助编程

生成注释

比较强大的是,它会根据这个类的上下文,就嗅探参数的含义,并在注释中展示。
如下gif,陌生开发者想知道其含义,需要前后代码都了解,明确含义,这里AI会自动生成,非常方便。
对于开发者,我们只要检查注释是否正确,正确的话,直接采纳

请添加图片描述

代码补全

在生成代码块的补全推荐时,补全推荐的右侧会出现一个可以快捷键操作的小图标,可以通过快捷键进行代码块的查看和确认,可以通过 Tab 键进行采纳,拒绝可忽略提示,继续编码即可。

如下,它会分析代码,然后对代码进行一个补全,我们观察没问题就可以直接采纳。 然后可以在其基础上做一些修改。
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简单需求代码生成

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辅助编程

行间代码生成

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注释联想 + 代码生成

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总结

Copilot for Xcode 作为一款插件化集成的AI编码辅助工具,在iOS开发场景中展现出良好的适配性,其核心优势体现在以下方面:
开发场景适配:深度优化了Swift/Objective-C语法解析,在代码行内补全、单文件逻辑生成等场景表现优异,特别适用于UI构建、数据模型处理等高频代码模块的效率提升。
实时辅助特性:基于上下文感知的代码预测机制,可在编码过程中实时提供语法建议、API调用示例及常见模式实现,有效减少重复性编码工作。
但需注意的是其现有技术边界:
▶ 模块化开发支持不足:局限于单文件作用域,暂不支持跨类/模块的架构级代码生成
▶ 需求抽象层级有限:更擅长具体语法实现而非功能模块的完整设计,难以基于业务需求自动生成包含多个关联类的完整解决方案
当前技术架构更适用于提升编码执行效率,在系统架构设计等高层级开发环节仍需开发者主导。后续我再关注具备多文件协作生成能力的AI开发工具,以补充模块化开发场景的辅助能力。

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