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最近发现不少朋友在找能直接上手用的 AI 代码工具，今天就专门扒一扒 GitHub 上 3 个超实用的 AI 辅助编程项目，连新手都能轻松玩明白，你要是常跟代码打交道，这篇可别错过！
第一个必须说 CodeGeeX4，地址放这了：GitHub - zai-org/CodeGeeX4: CodeGeeX4-ALL-9B, a versatile model for all AI software development scenarios, including code completion, code interpreter, web search, function calling, repository-level Q&A and much more. 。这是清华大学团队开发的开源大模型，支持 200 多种编程语言，最绝的是它能直接在 VS Code、JetBrains 这些常用编辑器里装插件，写代码时实时给你补全建议。你想想看，写循环语句的时候，刚敲个 “for”，它就知道你要遍历数组还是列表，直接把后续代码怼出来，是不是省了不少打字时间？
我之前试着重构一段 Python 旧代码，里面全是嵌套的 if-else，看着头都大。装上 CodeGeeX4 插件后，它居然能识别出逻辑漏洞，还给出了用字典映射优化的方案，改完后代码行数少了一半，运行速度还快了不少。对了，它还有个 “代码解释” 功能，你把看不懂的开源代码贴进去，它能逐行翻译成大白话，连注释都给你补得明明白白，新手看源码再也不用抓瞎了。小索奇我还发现，它支持本地部署，要是公司数据敏感不能联网，把模型下到自己电脑上照样能用，这一点比很多收费工具都贴心。
第二个要推荐的是 Tabby，GitHub 地址：GitHub - TabbyML/tabby: Self-hosted AI coding assistant 。这是个轻量级的 AI 代码助手，主打 “快” 和 “省”—— 安装包才几百兆，低配电脑也能跑，而且完全免费无广告。它跟 CodeGeeX4 不一样，更适合刚学编程的朋友，比如你练 C 语言写冒泡排序，卡壳的时候它不会直接给你完整代码，而是提示关键步骤，比如 “这里需要比较相邻两个元素大小”“交换位置前要先定义临时变量”，相当于有人在旁边手把手教你，而不是直接喂答案。
我之前帮表弟改作业，他写 Java 的学生管理系统时，不知道怎么用 ArrayList 存数据。我让他装了 Tabby，输入 “如何用 ArrayList 存储学生信息”，它不仅给了示例代码，还标注了 “add () 方法用于添加元素”“get () 方法用于获取索引位置数据”，表弟看完一下子就懂了。另外，它支持自定义代码模板，你把常用的函数片段存进去，下次敲个关键词就能调用，比如写前端接口时，输 “axios-get”，它就自动生成请求模板，连请求头和错误处理都给你配好，这效率谁用谁知道。
第三个得聊聊 CodeLlama，地址：GitHub - meta-llama/llama: Inference code for Llama models 。这是 Meta（也就是 Facebook 母公司）开源的大模型，最厉害的是支持超长上下文 —— 能一次性处理 10 万 tokens 的代码，相当于能完整分析一整个中小型项目的源码。你要是接手别人的项目，不用再逐个文件翻找关联代码，把整个项目文件夹导进去，问它 “用户登录模块的权限校验逻辑在哪”，它能直接定位到具体文件和行数，还把调用关系画成流程图，简直是接手旧项目的救星。
不过有个小提醒，CodeLlama 的基础模型对电脑配置有点要求，至少得 16G 内存才能流畅运行，但好在它有不同大小的版本，比如 7B 参数的轻量版，8G 内存也能跑。我之前用它分析一个电商项目的支付模块，里面涉及微信支付、支付宝接口，逻辑特别绕。把代码喂给 CodeLlama 后，它不仅找出了一个隐藏的订单状态同步 bug，还给出了修复方案，后来测试的时候发现，这个 bug 确实会导致偶尔出现 “支付成功但订单未更新” 的问题，当时真的惊到了。小索奇建议，要是你常做项目维护，一定要试试这个工具。
最后再跟大家说个小技巧，这些 GitHub 项目都有 “Releases” 页面，里面能直接下载编译好的安装包和插件，不用自己手动编译。要是遇到使用问题，去项目的 “Issues” 板块搜一搜，大概率能找到解决方案，毕竟这些热门项目都有很多开发者在维护。
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