chatgpt老是断网怎么办,Java程序员都用哪些idea插件

chatgpt老是断网怎么办，Java程序员都用哪些idea插件？

日常使用的普通插件其他人已经回答很多了，我来为大家介绍几个比较新颖的AI辅助编码插件，包含国外的Kite、Codota、TabNine、GitHub Copilot，国内的阿里云Cosy、AIXcoder。

先总结一下个人体验的简单感受：

TabNine支持的语言及IDE种类最丰富，本地模式内存占用高；GitHub Copilot提供的代码补全/生成效果更惊艳，希望未来收费不太贵；阿里云Cosy的代码搜索功能比较实用，可以与其他工具搭配使用；Kite仅适合Python开发者，补全不算惊艳；Codota已经不再维护了，可以不考虑了；AIXcoder中规中矩，缺少亮点；一、GitHub Copilot安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“GitHub Copilot”。

GitHub近期发布的的代码智能生成插件，目前支持VSCode、JetBrains等IDE平台，不同于其他代码补全工具只提供最多一行的补全结果，Copilot能通过代码上下文以及语言描述，生成整个代码片段，无疑是开发者的编码利器。它是如何做到的呢？下文中提到TabNine使用的是GPT-2深度学习模型，而Copilot使用的是OpenAI据说烧了数千万美元研发出来的GPT-3模型，Copilot在GPT-3模型基础之上通过对GitHub的开源代码进行学习，得到了Codex模型，该模型具备强大的代码生成能力。但是由于该模型非常庞大，需要有足够的硬件支撑，所以Copilot目前只能通过邀测的形式小范围试用。从FAQ中的信息显示，Copilot未来可能不会大面积免费开放，未来想要尝试该工具的开发者要准备好预算。

GitHub Copilot提供了片段级的代码补全功能，可以用于注释生成代码、生成单元测试等场景。

提供了远程服务模式，需要将代码上传到远端，所以如果是企业的开发者可能要注意数据安全了能够通过代码上下文、注释及语言描述生成方法级的代码片段

GitHub Copilot是一款非常好用的代码生成工具，适合生成通用的工具代码、leetcode算法、单元测试等场景的高频代码，而对业务代码的生成则依然存在语法错误的问题，可惜Copilot只提供了远程服务模式，并且基于Copilot当前的技术路线也不太可能提供离线模式，这点可能会带来潜在的隐私及代码数据的泄露风险，希望以后收费不会太贵。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码搜索：不支持

二、TabNine安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“TabNine”。

TabNine是一款比较年轻的开发工具，刚发布的时候还是比较惊艳的，那个时候OpenAI刚开源GPT-2模型不久，TabNine基于GPT-2模型在海量代码数据上进行调优，打造出了一款针对代码的深度学习引擎，它能智能识别代码的上文信息，提供长序列的代码补全结果。目前，已经被Codota公司收购，并主推该工具，宣称支持所有主流的开发语言。

TabNine提供代码智能补全功能，支持以下特性：

免费版只提供较为基础的补全功能，收费的Pro版本补全效果更好远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，但是模型更强大，本地内存占用少离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全，但是本地内存占用高，有时候CPU会飙高针对专业版提供了适配企业/私有代码的能力，是需要收费的

TabNine能提供长序列的代码补全，在我体验过的同类工具中，TabNine是支持的开发语言种类以及IDE平台最多的工具。但是与其他工具相同，它会推荐出不完整的代码以及存在语法错误的代码。从部分开发者的反馈了解到，有部分开发者喜欢TabNine即时学习代码模式的能力，这点是相比其他工具比较不错的，虽然目前提取代码模式的能力还存在比较多的缺陷，但是相信未来会逐渐完善。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：不支持

三、阿里云Cosy安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“Cosy”或者“Alibaba Cloud AI Coding Assistant”。

阿里云的智能编码插件Cosy于2021年10月份发布，到现在才两个月时间，是个相对年轻的工具。目前仅支持Java语言。通过其帮助文档了解到，它使用深度学习模型加语法分析结合的技术，通过深度学习模型强力的学习能力生成长序列代码，同时又通过结合语法分析的能力去纠正模型生成的错误。我个人比较喜欢的是Cosy的代码搜索功能，它从GitHub和StackOverflow中抽取出了常用的代码片段，让我能很方便的在IDE中直接搜索需要的信息。

阿里云Cosy提供的代码智能补全仅提供IntelliJ IDEA插件，支持Java语言，相比于其他工具支持的语言种类比较少，相比于TabNine，在补全效果上有一些优化，减少了补全半截的情况。

支持整行的代码补全结果离线模式，Cosy会在首次启动时把模型下载到本地，之后便可断网使用

我个人比较喜欢的是阿里云Cosy的代码示例搜索功能，支持以下特性：

在IDE内支持指定API的代码示例搜索在IDE内支持通过功能描述搜索StackOverflow、GitHub等来源的开源代码片段

阿里云Cosy的代码补全在TabNine的基础上更进一步的解决了部分生成错误代码的缺陷，但是在细节打磨上还存在一些问题，与TabNine、GitHub Copilot相比各有千秋。Cosy的代码搜索功能相比其他工具确实是一个比较好的亮点，让我的日常“抄”代码轻松很多。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆四、Kite安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“Kite”。

说到业界在代码智能补全领域发布最早的工具，Kite便是其中之一，它成立于2014年，在Atom/Vim/Spyder等编辑器发布代码智能提示插件，初期只面向Python开发者，当前扩展到面向绝大部分主流开发语言。并于2020年初发布JetBrains插件，2021年初发布VSCode插件。Kite支持目前主流的16种开发语言以及16种代码编辑器，但是从我的使用体验上来看，其最擅长的还是Python语言，毕竟是Kite最早支持的语言类型。

Kite提供基于机器学习的代码智能补全功能，支持以下特性：

远程服务模式，代码需要上传到远程服务器离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全专业版能针对用户的代码库进行训练

Kite也提供了Python官方文档搜索功能

支持Python API的官方文档及少量示例

Kite适合Python开发者，毕竟Kite是以Python起家，在Python语言上打磨了很多年，虽然不像其他同类工具一样，能提供非常惊艳的长序列代码补全，但是它对IDE自带补全的排序优化效果还是很不错的。Kite的API文档搜索能搜索到常用的Python API官方文档，但是大部分能在IDE中通过查看API定义查看，代码的使用示例比较缺乏。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆

五、Codota安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“Codota”。

除了Kite，业界另一个涉足最早涉足该领域的工具是Codota，Codota成立于2013年，在2014年下旬发布第一个Jetbrains插件版本，主要面向Java开发者。但是，目前Codota公司收购TabNine之后，已经放弃了Codota这款插件，并将老产品改名为了TabNine。

Codota提供了代码补全功能，在Java语言上效果比较好：

基于程序分析、统计分析的规则化代码补全，主要能针对部分类名、常用的代码模板进行补全

Codota提供了IDE内的代码示例搜索功能（支持Java、JavaScript）

支持搜索引用了指定API的代码示例

在其他代码补全工具发布之前，Codota还是一个比较不错的开发利器，特别是丰富了IDE自带的代码模板，可以帮助开发者节省很多低级编码的时间，Codota也有一些用于生成代码的小功能，这里就不再扩展。但是在目前AI爆发的时代，Codota的产品演进没有跟上步伐，所以Codota公司已经放弃该产品的演进，转而大力发展收购的TabNine。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆六、AIXcoder安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“AIXcoder”。

AIXcoder从天眼查了解到其成立于2017年，根据官网主页的信息，它也采用了深度学习的技术，并且对模型进行了压缩，以便于提升用户下载模型的速度，减少用户本地CPU的开销。AIXcoder提供了对用户本地代码库学习的工具，但是免费版有次数限制，而且学习本地代码库的时候电脑会比较卡。让我有点疑惑的是，AIXcoder官网主页视频中演示了IDE内的代码搜索功能，但是在实际插件中只提供了一个跳转到浏览器中的按钮，并不能在IDE内直接搜索（难道是需要付费的？）。目前发布了Jetbrains及VSCode插件，主要支持Java、Python、C/C++、JavaScript、Typescript、Go、PHP等语言。

AIXcoder提供的代码智能补全与Kite比较相似，都会对IDE自带的补全结果进行排序优化，只是AIXcoder在Java上效果好一些，支持以下特性：

远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，速度更快一点，卡顿感会减少离线模式，会把模型下载到本地

官方主页的演示视频说是支持IDE内的代码搜索，但是我安装插件后发现只能跳转到网页端的搜索页面上，无法在IDE内搜索，难道这块功能是需要收费的？总的来说AIXcoder在刚发布的时候还是很不错的，但是最近发布了太多同类工具，AIXcoder的代码补全体验相比其他工具算不上出彩，希望AIXcoder能继续提升。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆

代码补全：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆

代码搜索：IDE内不支持

黑苹果系统真的好用吗？

可以明确地告诉你，黑苹果真的好用，而且非常好用！不过有一个前提：你电脑的硬件必须99%匹配兼容苹果的macOS系统，为何不是100%？因为黑苹果很难有完全完美的，那点不影响使用的小瑕疵可以基本忽略不计，剩下的1%是留给白苹果的。因此当你没法摆平黑苹果的硬件匹配和软件驱动的时候，你是没法正常地体验黑苹果的，更无法谈得上好用不好用了，这是你必须解决的一道技术门槛，所以黑苹果并不对一般毫无电脑技术基础的普罗大众开放。

白苹果怎么好用，黑苹果就怎么好用，当你把黑苹果所有的硬件驱动都完善安装好后，系统和软件的使用体验和白苹果一致。所以要说明黑苹果如何好用，我们必须说明macOS系统是如何地好用。

macOS超高的颜值和极简的易用性是当年在乔帮主的苛刻要求下打造出来的一件艺术品，而不仅仅是一个操作系统。最新的macOS都是基于这一基础的延伸，并以此要求在macOS上开发的软件和应用，所以大家会发现macOS上的应用软件大多美观精致，而且非常简洁易用，能用一个点击或一个步骤完成的事，就不会再多此一举使得操作繁琐。只有这样才能使得macOS从操作系统的使用层面到日常使用的应用软件层面达到整体一致性的好用体验，这点我们要感谢乔帮主近乎神经质的苛刻要求和苹果公司严格的macOS平台软件开发规范和准入条件。十年前，当我第一次使用黑苹果的时候首先就被它精致华丽的系统界面震撼到，而当时主流电脑使用的微软windows vista虽然已有很大的进步，但还是差距甚远。

另一点不得不提的一个突出优点是安全稳定。macOS基于Unix内核开发，Unix自1969年诞生以来，就为各种大型机和服务器所使用，其健壮性和稳定性是IT世界仅存的几个神话之一。对Unix的强大和神秘感兴趣的同学可自行度娘之。正因为有了Unix老爹的优良血统，macOS具备严密的权限控制体系，成为其强大安全性的基础，天生对病毒具有拒之门外和免疫的功能。多年来windows用户们梦想实现的裸奔，macOS从它诞生之时，就已经是默认免杀软的配置了。杀毒软件的累赘和对系统资源的消耗我就不用再复述了。

macOS的稳定性还表现在直接继承自Unix基因的超稳定内核，绝大多数情况下，就算软件频繁出错，都不会影响内核和操作系统的稳定性。相比起以前windows上由于软件问题导致的系统崩溃和蓝屏，那简直是使用者的噩梦。当然我也不是特意黑微软，现在的windows10在稳定性上已经有了长远的进步。这里不得不说我自己的一次小经历，记得有一次临时急急忙忙要出差，忘了关闭黑苹果，两个星期后回来打开电脑，macOS上还依然运行着浏览器和光影运算软件，其稳定性可见一斑。

黑苹果的好用，在完善匹配硬件和驱动的前提下，主要体现在macOS的好用之处。艺术性的炫丽界面，极简的操作易用性，强大的安全稳定性是其最突出的体验。