一款 IntelliJ IDEA 神级插件,由 ChatGPT 团队开发,堪称辅助神器!

本文介绍了三款能提升编程效率的IntelliJIDEAChatGPT插件,包括ChatGPT-Plus、Bito-GPT-4和NexChatGPT,它们能自动生成代码、优化性能、创建测试用例。此外,文章提到了作者在知识星球上提供详细教程,并赠送ChatGPT独立账号和实体书等福利。

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今天,给大家介绍3款好用的IntelliJ IDEA ChatGPT插件,各有千秋,可以帮我自动写代码,自动改善代码性能和安全并且生成视图对比,以及解释代码,优化代码,生成单元测试用例,更牛逼的是直接可以根据描述在编码区域生成代码和方法等,让我们生产力大大提高。其中Boit-GPT4由 ChatGPT 团队开发.

一、ChatGPT-Plus

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功功能介绍

1.支持idea最新版本

2.AI询问功能,写好描述后按alt+insert,然后选择AI询问,即可在当前区域获得答案

3.AI写方法功能,写好描述后按alt+insert,然后选择AI生成方法,即可按照描述生成方法

4.AI写代码功能,写好描述后按alt+insert,然后选择AI生成代码,即可按照描述生成代码

二、Bito – GPT-4(支持GP4)

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一款可以免费使用:GPT4插件,

功能特点:生成代码、 命令语法、 测试用例、 解释概念、 解释代码、 注释方法、 提高性能、 检查安全性

三、NexChatGPT

NexChatGPT是一款开箱即用的IntelliJ IDEA插件。即使你没有OpenAI账号也可以使用。基于SSE(Server send event)技术,你可以很快的收到回答。在搜索框输入你的问题,然后点击send按钮或回车键,你可以很快接收到答案。

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功能特点:ChatGPT正常功能使用、 变身机器人聊天、 解释代码、 给代码加注释、 生成测试用例、 生成单元测试用例、 代码优化

四、三款插件对比

ChatGPT-Plus:可以在代码编辑区域生成代码,其他只能是聊天窗口Bito – GPT-4:支持GP4,功能丰富,但是回达基本是英语,看着累NexChatGPT:功能不如Bito – GPT-4,回复是中文,操作简单

这几款IntelliJ IDEA ChatGPT的插件详细使用教程我已经放到了我的知识星球了。下图部分展示,每天更新,好用的IDEA ChatGPT插件我也会及时出教程。

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06-21
### AI开发相关的集成开发环境(IDE) 在AI开发领域,选择合适的集成开发环境(IDE)对于提升开发效率至关重要。以下是一些与AI开发相关的IDE工具及其特点: #### 1. **Trae IDE** Trae IDE一款专注于AI开发的嵌入式集成开发环境[^1]。它直接将AI功能嵌入到开发流程中,为开发者提供智能化的代码补全、调试和优化功能。这款IDE特别适合需要快速迭代AI模型的开发者,能够显著提高生产力。 #### 2. **PyCharm** PyCharm 是由 JetBrains 开发一款强大的 Python 集成开发环境,广泛应用于机器学习和深度学习项目中[^2]。其专业版支持 TensorFlow、Keras 等主流深度学习框架,并提供丰富的插件扩展功能。例如,通过安装 OpenAI 插件开发者可以在 PyCharm 中实现基于人工智能的代码补全[^4]。 #### 3. **Jupyter Notebook** 虽然严格意义上 Jupyter Notebook 不是一个传统意义上的 IDE,但它却是数据科学家和 AI 工程师最常用的工具之一。Jupyter Notebook 提供了交互式的编程环境,支持 Markdown 和代码块的混合编写,非常适合用于探索性数据分析和模型训练。 #### 4. **VS Code with AI Extensions** Visual Studio Code(简称 VS Code)是一款轻量但功能强大的代码编辑器,支持多种编程语言。通过安装 AI 相关的扩展(如 AIXCodeCompletionHelper),开发者可以利用 OpenAI 的 GPT 模型来生成代码[^4]。此外,VS Code 还提供了对 TensorFlow、PyTorch 等框架的良好支持。 #### 5. **Spyder** Spyder 是一款专门为科学计算设计的开源 IDE,主要面向 Python 用户。它内置了变量浏览器、对象检查器等功能,非常适合用于 AI 模型的开发和调试。Spyder 的界面类似于 MATLAB,便于用户进行复杂的数学运算和可视化操作。 #### 6. **RStudio** 对于使用 R 语言进行 AI 开发的用户,RStudio 是一个不可或缺的工具。它提供了类似 Jupyter Notebook 的交互式环境,并支持 Shiny 应用程序的开发。RStudio 在统计建模和可视化方面表现尤为出色。 --- ### 示例代码:在 PyCharm 中使用 TensorFlow 以下是一个简单的 TensorFlow 示例代码,展示如何在 PyCharm 中加载预训练模型并进行预测。 ```python import tensorflow as tf # 加载预训练模型 model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights="imagenet") # 加载测试图片 image_path = "test_image.jpg" img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224)) img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img) img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # 创建批量 # 进行预测 predictions = model.predict(img_array) print(tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions, top=3)[0]) ``` --- ### 注意事项 - 在使用 AI 插件时,请确保妥善保管 API 密钥,避免将其上传至公共代码仓库(如 GitHub)[^4]。 - 对于多智能体系统开发,可以参考相关文献[^3],了解 MicroJADE 等轻量代理实现技术。 ---
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