996、发际线移......是对程序员现实生活状态的总结，然而，每天24小时倒数在线的工作强度，并无法彻底提高程序员的的研发效率。此外，现在开发者所书写的代码，大多都已被重复使用多次。即便如此，他们仍然要被简单、繁琐的代码逻辑集中于大量时间，没能把更好的时间和精力确实的投放到富裕创造性的劳动当中。近日，小编认识到一款智能编程机器人aiXcoder——这是一款人工智能辅助软件，可以将人工智能与软件开发连接起来，利用人工智能技术辅助开发者自动展开程序撰写。

aiXcoder正式成立于2018年初，正式成立之初取得伽利略资本650万天使轮融资。据CTO郝逸洋讲解，aiXcoder智能编程机器人可以协助编程开发者们分担大部分劳动：比如处置跟程序分解、解读及分析涉及的事情，像代码自动重构（辅助程序员撰写代码）、相近代码搜寻、错误自动定位（协助程序员去找bug）以及代码的规范性检查等等。预测程序员编程意图，构建代码自动重构在aiXcoder的辅助下，程序员将挣脱过去逐字逐句的编程模式。

以代码自动重构功能为事例，它需要自动预测程序员的编程意图，为开发者引荐出有的代码调补更长、更加精确，从而程序员在撰写过程中可以通过“一键自由选择”的方式，必要重构代码。aiXcoder“一键代码重构”不仅如此，经过训练的aiXcoder还能根据程序员用于习惯，对频密用于的成员、方法展开智能排序，从而大大提高代码的撰写效率。而且，aiXcoder还能在程序撰写的过程中，通过智能的搜寻并引荐与当前功能代码相近的程序，广阔了程序员的思维，为程序员获取了有力的参照。智能搜寻与相近代码引荐专访过程中，郝逸洋特地展示了aiXcoder的用于过程，当他在编写程序时，aiXcoder自动预测并很快得出了提醒，完全一整一句代码都能通过aiXcoder的自动重构技术构建准确撰写，按照这种方式，一个程序在短时间内就能精彩已完成。

正是这样一个aiXcoder智能编程机器人，能将编程开发人员的效率和质量提上去，同时能把人从那些简单的、繁琐的代码逻辑中众生出来。aiXcoder就像一个时刻陪伴程序员工作的“伙伴”，与程序员一起撰写代码，协助程序员查缺补漏。aiXcoder——一个不会自学的“引擎大脑”据猎云网（微信号：ilieyun）专访理解，aiXcoder强劲的代码自动重构技术，区别于普通编译器软件（比如IDE）自带的基于编程语法的代码提醒，aiXcoder是基于语义展开代码生成重构的——其背后是一个“不会自学”的深度自学引擎大脑。

aiXcoder使用了专门应用于程序分析与分解的特定深度神经网络模型，其原理是用深度神经网络结构起一个可观的深度神经网络体系，然后基于GitHub和Stackoverflow等优质平台上的进源代码数据集加以训练，最后针对有所不同的任务、对引擎大脑展开尤其训练，以插件的形式统合在常用的IDE中。aiXcoder的原生技术源于北京大学低可靠软件技术教育部重点实验室，首席科学家李戈是北京大学信息科学技术学院软件研究所的副教授，2013年，他曾到斯坦福大学AI实验室中的吴恩达团队下，以访问学者的身份展开合作研究。在此期间，李戈明确提出了利用深度神经网络展开程序分析和分解的点子。

对于这个点子，曾有Stanford教授明确提出自己的困惑：“计算机告诉程序的一切，它可以编译器、可以run（运营），你为什么还要分析他？”在李戈显然，“计算机虽然能运营程序，但并不知道程序的语义，这就是为什么有一些蓄意的程序还不会被计算机所运营。如果它告诉程序的语义，就会去运营它。

我想要结构一个神经网络，使其专门用来分析程序的语义。在此基础上，还可以结构深度神经网络用作程序的分解。”这，就是aiXcoder最初的思想来源。北大坐阵，团队成员缺一不可李戈所在的研究团队北京大学低可靠软件技术教育部重点实验室，也是国际上最先运用深度自学技术展开计算机程序分析与分解研究的团队之一。

它以北京大学软件研究所为基础创建,并由我国知名的软件科学家杨芙清院士、梅宏院士率领，是国际上领先的软件与人工智能研究团队。此外，硅心科技团队成员也大都在软件领域具备多年的非常丰富经验。COO刘洋毕业于南开大学本科、北京大学硕士，后就任于了阿尔卡特朗讯、黑莓，在朗讯工作了五年后又开始自己的创业之旅，具备非常丰富的创业经验。

CTO郝逸洋毕业于北京大学本科、日本早稻田大学硕士，后去就任于微软亚洲工程院院人工智能语音交互团队，仍然专门从事人机智能交互、深度自学技术等涉及方向上的研究与研发。打造出特色的B、C末端服务随着公司的正式成立，aiXcoder智能编程机器人也在大大的变革。当前，aiXcoder使用“云服务”的运营模式，它的深度自学引擎部署在云服务器中，就如同一个云端的“编程大脑”，开发者只必须iTunes一个客户端插件，这其中涵括了IntelliJ、Eclipse、VS-Code等主流构建研发环境，反对当下各种主流的研发语言，如Python、Java、C++等。郝逸洋回应，aiXcoder将于近期发售PHP和JavaScript语言等前端开发语言的反对。

在此基础上，开发者们只需自由选择适当的插件才可构建与“云端AI服务”的接入，随时随地用于自己的“编程大脑”，不必须更加繁复操作者流程。aiXcoder主要面向企业用户获取智能编程服务，对于企业用户，aiXcoder获取了自定义简化的专属服务，以“企业私有云”的方式部署在企业中，利用企业自己的代码对深度自学引擎展开训练，使aiXcoder自学到企业代码中的说明了逻辑和科学知识，从而为企业中的开发者获取保镖的编程辅助。

同时，因应aiXcoder的企业开发者服务模式，发售了“aiXmanager研发质效提高”一体化解决方案，aiXmanager需要对程序员的“指尖不道德”所构成的大数据展开分析，有效地说明了出有研发过程中不存在的一系列效率和质量问题，协助企业挖出潜在的研发创造力。在此之前，程序员的“指尖不道德”是软件开发中典型的“亮数据”，价值大却无法捕捉、无法分析。

在aiXcoder的协助下，这些亮数据被充分利用了一起。哪些技术难题最影响研发效率？哪些代码质量问题尤为引人注目？哪些程序代码花费时间最多？哪些代码被改动的次数最多？等等这些影响企业研发能力的潜在问题被明明白白说明了出来。面向C末端用户，aiXcoder主推两个版本，分别是Community版（社区版）和Professional版（专业版）。社区版可以免费iTunes用于，而Professional版则不会更加智能，它需要从用户撰写的代码中大大自学个性化的编程模式和编程习惯，能为用户打造出一个更为智能的私人编程“助理”。

现阶段，aiXcoder团队早已为华为、百度、阿里巴巴、软通动力等公司获取了企业自定义服务。来自企业开发者的对系统信息指出：在aiXcoder的协助下，编程开发人员需要在最短的时间内高效的撰写代码，有效地的节省了程序员的研发时间，同时也减少了程序员对API文档或涉及信息的倚赖。使得将开发者从繁琐的代码逻辑中众生出来，让他们有机会能投放到一些更加有创新性的工作上去。

aiXcoder战胜kite及TabNine当前在智能编程机器人领域内，还有来自美国的两款插件——kite、TabNine也和aiXcoder正处于同一赛道。其中，kite在2019年已完成了1700万美元的A轮融资。在公开发表、半透明的条件下对比，aiXcoder的效率提高是上述两个竞品的1.5～3倍；aiXcoder包括更好的长引荐（少于两个词），数量是竞品的3～5倍；aiXcoder包括更好的一整行代码引荐，宽引荐数量是竞品的2～10倍。

例如，在与kite的迎面而来对比中，用kite官方网站得出的示例代码展开对比，普通IDE必须102键已完成输出，kite可以减少为54键，但aiXcoder仅有须要24键才可已完成输出；在以Tensorflow公开发表进源代码展开的测试中，kite仅有24次准确引荐，此时aiXcoder的准确引荐则约82次，是kite的3.42倍。实际IDE中对比TabNine是近期被国内媒体启动时的一款插件，在与TabNine的对比中，aiXcoder的优势更加显著。用TabNine官方网站得出的示例代码展开对比，aiXcoder仅有须要132次按键即输出完，而TaNine必须228次按键才能已完成输出，Kite也必须214次按键才能已完成，在该示例中，aiXcoder的输出效率是TabNine的1.73倍，是kite的1.62倍，可见aiXcoder的优势非常明显。

实际IDE中代码重构对比在未来，aiXcoder想打导致一款需要自动协助程序员已完成程序撰写的“智能编程机器人”，以较低耗时、高效率、便利式的方式紧贴到开发者的工作中。“aiXcoder将代替人类程序员吗？”回应，李戈回应：“我们从没想替代掉人类，我们只是想要让人类的机械劳动较少一点、重复劳动较少一点，把更好时间和精力中用创新性的工作上去。

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