大家好，讨论一下代码补全 / 自然语言搜索代码的可行性？

[cwangcwang]

最近试了一下一些国内的只能代码补全的工具, 几个个人的体会

1. 代码补全 - 没有 VS Code 里的 snippet extensions 好用, 但是如果不知道有 snippet 插件, 那会有很多帮助 (very rare case?)

2. 代码搜索 - 比较鸡肋, 应为需要知道具体的 API 才能搜, 但实际工作中找 API 是 Eng 这边最花时间的, 找到了 implementation 用的时间不多

我觉得中间更多的痛点是自然语言 -> 代码的检索, 但是代码其实是 requirements -> design -> implementation 的转化过程, 可以理解成 requirements 是 final shape, design 是 lines, implementation 是 dots.

Requirements (PM) 和 Design (Architect) 是 well-defined 的, 但是 implementation 不是 well-defined 的, 不能像猿题库一样搜题, 如果能的话, 那解法就是 no-code 能取代所有的工程师, 但目前看 no-code 是个 partial solution, 很多工作还是需要 eng 去 implement 这些 dots 的.

所以是不是觉得自然语言 -> 代码会是一个更需要被解决的难点?

[cwangcwang]

Disclaimer - 我们是个创业团队, 目前在 prototyping 搜索这个方向的产品.

[linshuizhaoying]

你是指 copilot

[2i2Re2PLMaDnghL]

我建议你 Haskell
1. 具有更完善类型系统，可以更方便地补全
2. 搜索现成库函数可以通过函数签名来搜索

[1847bell]

我觉得你在说 copilot

[bigtang]

随着 chatgpt 的流行，ai 编程工具如雨后春笋出来不少：

CodeGeeX：一个基于 AI 大模型的编程辅助工具，可以实现自动代码生成、代码翻译、自动编写注释等功能，支持 20 多种编程语言。

Cursor：一款基于 gpt-3.5-turbo 的 AI 编程工具，可以生成 10-100 行代码，还可以打开类似 ChatGPT 的界面，并与之交互，修复 lint 错误。

CodeWhisperer：一款由亚马逊推出的 AI 编程助手，可以根据开发者用自然语言描述的注释和集成开发环境（ IDE ）中的既有代码实时生成代码。

Jedi：一款 Python 的自动补全插件，可以根据上下文自动补全代码，提高编程效率。

GitHub Copilot：是 GitHub 和 OpenAI 的合作开发的一款利用人工智能进行高效写代码的编程助手，支持 Python 、JavaScript 、TypeScript 、Java 、Ruby 和 Go 等编程语言。

AI 编程助手可以写些简单的代码，但是想搜索成熟代码，依葫芦画瓢，还是源代码搜索引擎更直接更快：

以下是比较新的源代码搜索引擎(不能访问的已经去掉)：

SearchCode.com：SearchCode 从 Github 、BitBucket 、CodePlex 、SourceForge 、Fedora 等代码仓库里筛选了近 160 亿行开源代码；

tanglib.com: 小唐代码搜索，可以搜索 github star 数量超过 100 的项目中的代码，超过 1.15 亿个代码文件，可以搜索 openharmony 鸿蒙，Android 13 ，chromium 源代码等项目源码，小唐代码搜索是字符级搜索引擎，这意味着你可以搜索任意代码片段（包括符号）；

grep.app：可以搜索超过 50 万个 Git 仓库中的代码，支持正则表达式搜索，但好像是不能组合搜索；

github.com : github 自己的代码搜索，GitHub 的代码搜索功能可以帮助开发者快速找到自己需要的代码，支持关键字、语言、文件名、文件路径、代码片段等多种搜索方式，可以根据代码的贡献者、更新时间、星级等指标进行排序。GitHub 的代码搜索引擎可以搜索 GitHub 上的所有公开仓库，也可以搜索自己的仓库和组织内的仓库，很强大但是网络访问不好。