在过去一年中，随着大模型技术的广泛应用，我们已经见证了AI如何深刻地改变着我们的工作方式。在程序编写领域，AI的介入同样将为程序员们带来前所未有的便利。
近日，非十科技推出了一款基于自研代码大模型打造的AI代码助手——FittenCode，它可以帮助程序员更迅捷、更准确、更高质量地完成编码任务，大幅提升编码效率，并且向用户免费开放使用！
FittenCode自上次发布以来迅速走红。开发团队日以继夜地工作，带来了功能、性能和速度上的重大升级。此外，还增加了对更多编辑器的支持，为开发者们提供了全新的福利！
目前，FittenCode中已经集成了丰富的功能，包括：智能代码补全、智能代码问答、自动添加注释、自动添加测试、智能代码查错和智能代码解释等。并且支持Python、JS、C++等80余种语言，还支持了VSCode、JetBrains系列（包括IntelliJIDEA、PyCharm等）、VisualStudio、Vim等十余种IDE。
值得一提的是，FittenCode的核心开发团队都是毕业于清华大学的博士；而且在校期间，正是他们作为主要开发者，推动了国产深度学习框架计图（Jittor）的开源工作。
超高准确率、超快的响应速度
我们了解到，FittenCode的准确率比国际同类产品高20%，因而可以更加精确地完成代码任务，并辅助程序员完成20%~70%的代码开发。
大幅提升工作效率
据FittenCode开发者统计，使用FittenCode可以大幅提升程序员在不同场景下的工作效率。
不禁要问：为什么FittenCode能够这么大幅度地提升开发效率呢？我们对部分参与实验的程序员同学进行了采访。
前端开发者这样说
我只需要在注释中对需要开发的组件进行描述，FittenCode的自动补全就能准确地帮我生成符合需求的代码，并自动帮我写好基本属性和基本逻辑，我只需要稍作修改就可以使用了。此外，我可以在聊天功能中让FittenCode帮我编写一些特殊的视觉效果，还可以通过对话让它根据我的需求修改代码，所以我开发的速度快多啦。
后端开发者这样说
工程研发者这样说
学术研究者这样说
FittenCode似乎很了解各个深度学习框架的各种接口，并且自动补全出的调试代码也很美观。而且它还能帮我解释一些难以理解的代码，加快了我基于其他工作进行研发的上手速度。
游戏开发者这样说
FittenCode的聊天助手可以在对话中描述并逐步完善代码的需求，可以一步步输出最符合我需求的代码。这极大的加速了我们开发游戏原型的速度，加快了游戏开发进程，而且支持VisualStudio+Unreal引擎，加载几百个文件不卡顿，能够很好地加入到大型游戏项目的工作流程当中。
FittenCode功能介绍
如前文所述，FittenCode具有丰富强大的功能，包括智能代码补全、智能代码问答、自动添加注释、自动添加测试、智能代码查错和智能代码解释等。接下来将一一展开介绍。
自动代码补全
全面的编辑器支持
FittenCode支持VisualStudioCode、VisualStudio、IntelliJIDEA、PyCharm、DataGrip、GoLand、PhpStorm、WebStorm、Rider等诸多现代IDE，覆盖各行各业程序员的需求。FittenCode还适配了上古编辑器之神-Vim，最古朴高效的编辑体验结合最新的AI编程助手，带来完全不一样的编程体验。
自然语言生成代码
此外，以注释为指导，代码生成插件能快速生成项目结构、函数骨架、接口调用等代码片段，帮助快速搭建项目。无论是提升编写效率还是加速项目的开发进程，FittenCode都将为您带来非常可观的帮助与便利。
自动添加注释
对于写注释这事，有了FittenCode之后，您就可以和手动说拜拜了。
除了上述功能，FittenCode还提供了丰富的实用功能，例如可以根据所选代码进行智能bug查找。
它还拥有自动生成单元测试的功能，可以根据代码自动产生相应的测试用例，提高代码质量和可靠性。
不仅如此，FittenCode还具备解释代码含义的能力，帮助用户更深入地理解代码逻辑和结构。
总而言之，这款国产编程神器，主打的就是从各个方面让编程更加高效。
如何使用？
FittenCode不仅免费、功能全，它的安装方式也是极其简单。
以VisualStudioCode为例，在扩展页面中搜索「FittenCode」：
然后点击「安装」：
超级简单，有木有！
除此以外，FittenCode还支持IntelliJIDEA、PyCharm等JetBrains系列IDE以及VisualStudio和Vim。
关于团队
FittenCode由北京非十科技有限公司开发，核心团队均博士毕业于清华大学，曾作为主要开发者开源了计图（Jittor）深度学习框架，是国内主流深度学习框架之一，并参与开源了JNeRF神经渲染库与JittorLLMs大模型推理库，收获了来自业界的大量好评。