通义灵码：助力大学生编程的智能小助手
作者：博同学 | 山东大学生命科学学院2022级本科生，山东大学学生心理协会干部
通义灵码在社团的运作中，真的是发挥了它的魔力。它通过自动化重复性工作、技术支持、海量数据分析、内容创作、合规管理以及团队协作和培训等多种方式，大幅度提升了我们的效率和技术能力。从编写自动化脚本到智能问答，再到数据可视化和统一代码风格，通义灵码给社团的每一步活动都提供了全方位的技术帮扶。
那么，通义灵码到底是什么呢？简而言之，它是一个基于通义大模型的人工智能研发辅助工具。它可以智能生成代码、提供研发问答支持，还能自主执行任务，目的是为了让开发者的研发体验更加智能化，开创一种新的AI原生研发方式。
它的功能可不止于此哦！通义灵码可以帮助我们生成代码、优化代码、自动添加注释、回答研发问题，甚至能排查错误。对于那些对编程还不太熟悉的大学生来说，通义灵码利用自然语言处理技术，让我们用中文描述需要实现的功能，系统就能自动生成相应的代码片段。这样一来，学习编程的门槛就降低了，也能帮助大家更直接、更高效地理解编程的基础知识。
下面这张图展示了通义灵码官网上描述的AI程序员的工作流程。首先，作为用户的我们需要输入需求，AI程序员会理解这些需求并将其拆分成小任务。接着，我们和AI程序员一起确认编码计划，AI程序员就开始执行编码，并在这个过程中进行验证与修正。如果需要，我们可能还要回到之前的步骤，反复调整代码。最后，通过运行和检查文本，我们完成了代码审核，接受最终的代码变更，并把这些代码应用到实际项目中开始运行。
首先，作为用户的我们需要清楚自己想要的开发需求和遇到的问题。这可以通过自然语言输入到通义灵码里，比如说出你希望实现的功能和面临的技术挑战。
接下来，通义灵码会自动拆解任务并生成相应的代码片段，涵盖行级和函数级的代码续写、单元测试以及代码注释等。通过处理这些代码，可以将重复的功能模块化。例如，在Python中，我们可以定义新函数来执行相同的操作，这样不仅有助于代码的迁移，还能和新模块对接，从而提高代码的运行效率。
在行级，我们能轻松完成数据处理和变量赋值，然后进行交互式调整。生成初步代码后，用户可以根据需求对代码进行修改。如果在过程中遇到疑问，用户可以利用智能问答功能向通义灵码提出更具体的问题，获取详细的指导。同时，也要记得测试生成的代码，以确保它的正确性和效率。在这个过程中，通义灵码还会提供代码优化建议和异常排查服务。
最后一步就是把这些步骤应用到具体项目中，完成代码的部署。
在使用通义灵码来帮助生成代码之前，我们需要明确AI程序员要执行的任务。我建议设定一个清晰的目标，并详细描述期望完成的开发任务。描述越细致，越能加快通义灵码对需求的响应。此外，在提问时，提供必要的上下文也是很重要的，比如选择特定的代码文件、图片等，这些都能帮助AI程序员更好地理解需求。结合具体的执行步骤和要求，AI程序员能更准确把握用户意图，生成最佳的执行策略和代码建议。
还要告诉AI程序员在生成代码修改建议时需要遵循哪些要求，比如是否要更改编程语言的规范格式。这样，在生成变更时，可以为每个方法生成英文注释。AI程序员完成多个文件的代码变更后，开发者可以通过对比查看视图进行审查，接受、拒绝或修改局部代码片段，以确保最终的代码变更符合预期。这部分内容旨在区分智能问答与AI程序员应用场景的不同之处。
智能问答主要是提供与研发相关的问题解答，帮助开发者解决编程中遇到的难题，比如编程语法查询或API使用说明。用户还可以对生成的回答进行评价，以优化回答质量。
而AI程序员的能力更强大，它不仅能参与编写代码，还能直接生成代码，具备多文件修改和工具使用等高级功能。这意味着AI程序员可以帮助开发者从零开始构建应用，包括实现特定功能模块、解决问题、生成单元测试用例，甚至整个项目框架的搭建。特别适合快速迭代新功能和排查复杂错误。
更棒的是，AI程序员打破了编程语言的界限，让熟悉一种语言的开发者能够轻松使用其他语言进行软件开发。例如，Java开发者可以借助AI程序员的能力编写Python或JavaScript代码。
总结一下，如果你只需要查找一些信息或解决特定的技术问题，智能问答就能满足你的需求。但如果你希望AI能深度参与编程过程，比如自动完成代码段、重构现有代码或开发全新的应用程序，那么使用AI程序员的功能会更合适。
在使用通义灵码进行智能问答或AI编程时，大学生应该具备六种思维能力。普通语言大模型和深度思考语言大模型在逻辑推理、多轮对话处理、代码规范、边缘案例处理、可读性和扩展性方面有差异，强调了深度思考大模型在解决复杂任务中的优势。普通语言大模型可能会忽略或错误处理一些边缘情况，而深度思考的语言大模型则会主动考虑边界条件，加入相应的处理逻辑。这包括检查用户在运行代码时的输入合法性，以及处理特殊字符或无效数据。
普通语言大模型生成的代码扩展性较差，需求变更可能导致需要重写代码。而深度思考语言大模型在设计时重视扩展性，采用模块化设计，提供可配置的参数和接口，以便于未来的扩展。那么，作为编程领域的新手，我们在使用通义灵码之前，应该掌握哪些思维方式呢？接下来，我将分享六大关键思维。
用 AI 生成代码的实用技巧，快来看看吧！
在使用人工智能生成代码的时候，有几个关键的思维方式可不能忽视哦，比如结构化思维、逻辑推理、抽象能力、模式识别、沟通技巧、代码验证，还有持续学习的能力。这些能力帮助我们把需求拆分成具体的步骤，理解代码的逻辑，找出通用的解决方案，清晰地表达需求，确保代码的正确性和可靠性，同时也要灵活应对工具的局限性，这样才能提升生成代码的整体质量。
一段优秀的代码应该具备六大特征：模块化、清晰的逻辑、可读性与可维护性、正确性与健壮性、高效的执行效率，以及良好的结构设计与规范遵循。通过模块化设计、合理命名、处理边界情况、优化性能、遵循编程语言的规则，以及设计灵活的结构，我们都能有效提升代码的质量。比如，把发送邮件的功能做成独立的函数，这样就能方便复用了；用生成器表达式和内置的 sum 函数来提高执行效率，确保代码风格的一致性，甚至通过接口或抽象类来定义模块间的互动，为将来可能的需求变化做好准备。
当我们想把大学社团的需求转化为代码时，第一步就是要搞清楚具体的问题，明确问题的发生场景、涉及的人以及现有解决方法的不足之处。
接下来，要将核心需求和附加需求分开，把实际问题转化为计算机能处理的逻辑，比如流程自动化、数据库管理或者算法处理。在设计解决方案时，最好先考虑现有的工具，如果需要特别定制，可以借助像通义灵码这样的技术，确保新的方案能比旧的更高效。
在实施的过程中，可以利用大模型的深度思考功能，选择最佳的实现方案，考虑使用零代码或低代码的平台。不同的编程语言在不同的场景下各有优势。在开发时，先做一个最小可用版本，逐步迭代，同时确保代码的可读性、安全性和可维护性，避免重复造轮子，这样才能高效完成项目。
谈到代码开发的最佳实践，我们要关注多个方面，比如变量命名、代码风格、错误处理、性能优化、内存管理、安全性、代码复用、依赖管理、调试与测试、兼容性、版本控制、代码复杂度控制、API 设计等等。
从需求拆解到模型调用，其实有五个关键步骤：拆解需求与描述、模型调用和代码生成、代码应用与测试、迭代优化与调试、部署与文档记录，每一步都要特别注意细节和策略，确保代码的质量和开发效率。
接下来，我想跟你分享一个案例，帮助你更好地理解整个流程。
当我们使用通义灵码来开发新项目时，它是如何被实施的呢？我给你一个例子：一个 Python 脚本可以根据文件名中的邮箱地址，将带有固定内容的邮件发送到相应的邮箱。文件名的格式是“签署后一个中文冒号，然后是邮箱地址，再后面一个下划线和序号，最后是文件后缀名”。
首先，通过智能问答模块明确项目需求，包括邮件主题、发送失败重试机制、邮件发送间隔控制等。然后，使用 AI 程序员模块对代码进行修改和优化，比如调整发送间隔、处理邮箱地址格式、增加异常处理与日志记录。在这个过程中，可以通过调整细节来解决路径配置、正则表达式匹配和运行时的问题。最后，验证脚本的邮件发送功能和异常处理机制的有效性，并记录发送失败邮件的情况，顺利完成项目。
想了解更多，快去阅读原文，下载体验最新版的通义灵码吧！链接：https://lingma.aliyun.com/download
