def train_model(
的时候,它已经帮你补全了整个深度学习模型的骨架,连注释都是符合 PEP8 规范的。更绝的是它的 bug 查找功能,上周我调试一个 Django 视图函数时,它直接在控制台标出了queryset
空指针的风险,比 PyCharm 原生检查还快 3 秒。class ResNet(nn.Module):
,它会自动补全__init__
和forward
方法,连nn.Conv2d
的参数都给你填好了常用值。更惊艳的是复杂算法场景,让它实现 O (nlogn) 的最长上升子序列算法,Copilot 只能给出 O (n²) 的笨办法,而 Fitten Code 直接输出了带二分查找的最优解。POST
请求的参数校验,它立刻在编辑器右侧弹出提示,甚至给出了if not request.json:
的修复方案。实测在 HumanEval 测试集上,它的 bug 定位准确率达到 60.1%,比 Copilot 高出 10.6 个百分点。最绝的是它能分析项目依赖,上次团队协作时,它发现我引用的pandas
版本和服务器环境不兼容,提前避免了线上事故。# 转换为Go版本
标记,它就生成了带指针和切片的 Go 代码,连错误处理都适配了 Go 的error
机制。团队里的 Java 开发小哥试过用它生成 Spring Boot 的 Controller 层代码,说比 IDE 自带的模板还智能。File
→Settings
(Windows)或PyCharm
→Preferences
(Mac),选择Plugins
选项卡。Fitten Code
,认准非十科技的官方图标,点击Install
安装。Settings
→Tools
→Fitten Code
,可以调整补全触发方式(我习惯用Tab
键),还能开启「实时 bug 检测」开关。import torch
,试试连续按两次Tab
,看看是不是直接生成了完整的 PyTorch 模型框架。维度 | Fitten Code | GitHub Copilot | 通义灵码 |
---|---|---|---|
响应速度 | 平均 300ms(首次加载 1.2 秒) | 首次 5 秒,后续 1.8 秒 | 平均 800ms |
中文支持 | 深度优化,注释生成更自然 | 英文优先,中文注释生硬 | 中文友好,但复杂逻辑易出错 |
免费版本 | 全部功能免费使用 | 仅基础补全免费,高级功能收费 | 基础功能免费,企业版收费 |
bug 检测 | 支持运行时和静态检测 | 仅静态检测 | 需手动触发检测 |
def 查询学生信息(
,它直接补全了带数据库连接和分页参数的函数,而 Copilot 只会生成英文的query_student_info
,还得我手动改注释。for i in range(
,它会自动补全(len(list)):
,甚至提示你用列表推导式更高效。# 生成商品列表API,包含分页和筛选
,它直接生成了带Django REST framework
的视图和序列化器代码,连GET
请求的参数校验都写好了。Fitten Code
→重构为async/await
,不到 10 秒就完成了所有回调函数的改写,还处理了线程安全问题。解释代码
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