中国版 Copilot?有了 CodeBuddy,程序员再也不用熬夜写代码了!

1. 痛点

“每天写代码写到凌晨,还要查文档、调 Bug,程序员的生活什么时候才能轻松点?”
如果你也有这样的困扰,那么 CodeBuddy 可能就是你的救星!

最近,一款类似 GitHub Copilot 的 AI 代码助手在国内悄然流行,它不仅能智能补全代码,还能提供代码解释、错误修复、甚至生成完整功能模块。今天,我们就来聊聊这款工具——CodeBuddy,看看它到底有多强!

2. CodeBuddy 是什么?

CodeBuddy 是一款基于 AI 的代码辅助工具,类似于 GitHub Copilot 或 Cursor,但针对国内开发者做了优化,支持 中文提示,并且能更好地适配国内开发环境(如腾讯云、阿里云、华为云等)。

官网地址:https://copilot.tencent.com/

它的核心功能包括:
✅ 智能代码补全:输入部分代码,AI 自动补全剩余部分。
✅ 代码解释:不懂的代码?让 AI 给你详细讲解。
✅ 错误修复:遇到 Bug?AI 帮你分析并给出解决方案。
✅ 代码生成:只需描述需求,AI 就能生成完整代码。

补充下,近来比较火的MCP也加入在其中,如果有时间后续写一个相关的案例。

3. CodeBuddy vs Copilot:谁更适合中国开发者?
功能GitHub CopilotCodeBuddy
语言支持英文为主中英文混合,更懂中文提示
代码风格国际化风格更符合国内开发习惯
云服务适配AWS、GCP腾讯云、阿里云、华为云
价格付费订阅国内定价更友好

对于国内开发者来说,CodeBuddy 可能比 Copilot 更实用,因为它更懂中文,适配国内云服务,而且价格可能更亲民。

4. 安装

官网支持的开发工具

这里我以vscode为例,为了截图我卸载了重新安装

vscode在安装完之后在右侧有一个闪电图标,点进去会有提示登录才可以使用,这里因为我之前登录过所以直接使用了。

大概介绍下,上面craft是代码的大杀器,后面重点介绍一下

体验下chat功能:可以让ai写方法、修改bug等

试一下code-review

右击快捷入口,这个都可以尝试一下

5. craft:可以自主完成文件代码生成改写,聊天就可以把代码写完。看下官网的介绍简洁明了。

尝试下直接用插件提示的的案例生成一个应用看看效果,生成一个完成的Demo。

我先新建一个空的文件夹,后续的代码生成就会在这个文件夹

看下生成过程

根据提示的需求需要自己详细列一下所需要的功能点,技术架构等

tips:在生成的过程中需要你不断的确认继续下一步,也可以在右上角设置直接接受

生成应用这个过程还可能报错,要一直调试

在不断的调试下,最终生成的页面

然后我又让生成一个简单的打卡demo

我觉得这个界面不好,让ai优化了下

总结:

CodeBuddy的Craft模式是其最具突破性的功能,它让AI不再局限于代码补全或简单对话,而是能够基于自然语言指令自主完成从需求分析到代码实现的全流程开发,真正实现"所想即所得"的智能编程体验。

Craft模式的核心优势在于:

  • 需求理解精准:能准确解析自然语言需求,自动拆解为可执行的技术方案
  • 全流程自动化:覆盖从UI设计到业务逻辑实现的完整开发链条
  • 代码质量可靠:生成的代码结构清晰、符合最佳实践,可直接用于生产环境
  • 持续优化空间:开发者可基于生成结果进行二次优化,形成"AI生成+人工精修"的高效开发模式

这一功能特别适合快速原型开发、学习新技术或处理常规开发任务,让开发者能够将更多精力集中在业务逻辑创新上,而非重复性的编码工作。随着AI能力的持续进化,Craft模式有望成为未来前端开发的标准工作流程。@CodeBuddy #AI 编程 #腾讯云代码助手

### 在 Jupyter Notebook 中集成和使用 GitHub Copilot 为了在 Jupyter Notebook 中利用 GitHub Copilot 的功能,目前官方并没有直接支持 Jupyter Notebook 的插件。然而,可以借助其他方法间接实现这一目标[^1]。 一种解决方案是通过安装适用于 Visual Studio Code (VS Code) 的 Jupyter 扩展来创建并运行 Jupyter Notebooks,在此环境中启用 GitHub Copilot 功能。具体操作如下: #### 安装 VS Code 及其扩展 - 下载并安装最新本的 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) - 在 VS Code 内部市场中搜索 "Jupyter" 并安装由 Microsoft 提供的官方扩展 - 同样地,在市场里查找并安装 GitHub Copilot 插件 完成上述配置之后,就可以像平常一样打开 `.ipynb` 文件或者新建一个 notebook 文档来进行工作了。此时,当编 Python 代码时,GitHub Copilot 将会基于上下文给出合理的建议以及自动补全选项。 对于那些希望保持原有习惯继续使用传统方式启动 Jupyter Notebook 的用户来说,则可能需要依赖第三方工具或实验性质的方法尝试引入类似的功能;不过需要注意的是这类方案往往不够稳定且缺乏正式的支持[^2]。 ```python # 示例:在 VS Code 配置好的 Jupyter 环境下使用 Copilot函数 def fibonacci(n): """返回第 n 个斐波那契数""" if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: a, b = 0, 1 for _ in range(2, n + 1): a, b = b, a + b return b ```
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