CodeGPT AI代码狂潮来袭！个人完全免费使用谷歌Gemini大模型 超越DeepSeek几乎是地表最强
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CodeGPT是什么
CodeGPT是一款基于AI人工智能的编程辅助插件，它就像一个贴心的编程小助手，能帮你更高效地编写代码。
CodeGPT插件官网: https://www.codegpt.ee
如图
不管是代码生成、优化、错误分析，还是生成单元测试，它都能轻松应对。
对于刚入门的新手开发来说，它是个很好的学习和参考插件, 而对于经验丰富的老板凳来说也能节省不少时间，提升开发效率~
最关键的是官方开放了很多API提供商提供对许多模型的访问
并且对个人是完全免费开放的，比如GPT-4o mini
其中就有谷歌发布的新一代人工智能AI大模型Gemini 2.0可供免费访问使用.
所以还等什么~~用起来啊~
CodeGPT安装
这里我以PyCharm Community Edition IDE为例
如果你电脑里面还没有这个IDE就去官网下载一个安装即可~这个IDE是完全免费前面我讲过了!
https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/download/?section=windows
如图
安装好之后，我们打开PyCharm IDE 选择File-->Settings-->Plugins
搜索关键字ProxyAI或者CodeGPT都可以~
如图
然后单击 Install 安装即可，安装完成并重新启动PyCharm IDE
你会在``File-->Settings-->Tools中看到CodeGPT`的选项~这样就表示安装成功了!
如图
CodeGPT配置Gemini Flash模型
重启IDE之后，点击右侧的GPT图标打开ProxyAI聊天界面~
如图
注意
由于国内网络的大环境情况下，我们在使用之前，还需要做一些简单的配置才能够进行使用
展开菜单选项:File-->Settings-->Tools-->CodeGPT-->Providers-->CodeGPT
在这里选择一个用于对话交互的AI大模型!
在Chat model中选择Gemini 2.0 Flash 这个是谷歌推出的具备原生多模态生成能力的AI模型
它的功能也是非常强大~支持文本、图像、音频等多模态输入输出，可通过自然语言交互实现图像编辑、文本生成等功能!
如图
然后Code model代码模型中,选择一个适合代码相关任务的AI模型 我选择的是Qwen2.5 Coder
Qwen2.5 Coder AI是阿里云通义大模型团队推出的专门针对代码生成、补全、错误修复和数学推理等任务的开源大型语言模型系列也是非常不错的
配置完成之后，点击OK
更多详细配置大家可以到官网上去获取插件以及使用文档~
CodeGPT使用
回到模型对话界面，我们选择Gemini 2.0 Flash
如图
现在我们就可以开始对话了~~
代码生成
例如 编写一个快速排序算法~
如图
AI生成代码如下
def quicksort(arr, low, high):
"""
快速排序函数
:param arr: 待排序的数组
:param low: 起始索引
:param high: 结束索引
"""
if low < high:
# 分区操作，获取pivot索引
pi = partition(arr, low, high)
# 递归排序pivot左边的子数组
quicksort(arr, low, pi - 1)
# 递归排序pivot右边的子数组
quicksort(arr, pi + 1, high)
def partition(arr, low, high):
"""
分区函数
:param arr: 待分区的数组
:param low: 起始索引
:param high: 结束索引
:return: pivot索引
"""
# 选择最后一个元素作为pivot
pivot = arr[high]
# i指向小于pivot的最后一个元素的索引
i = low - 1
# 遍历数组，将小于等于pivot的元素放到左边
for j in range(low, high):
if arr[j] <= pivot:
# i加1，交换arr[i]和arr[j]
i = i + 1
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
# 将pivot放到正确的位置
arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
# 返回pivot索引
return i + 1
# 示例数组
arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
n = len(arr)
quicksort(arr, 0, n - 1)
print("排序后的数组:", arr)
我们在让它来生成一个Python版本的贪吃蛇的游戏看看效果怎么样~~
比如
给我使用python写一个贪吃蛇游戏，玩家控制蛇吃掉食物，避免碰到自己或墙壁，不断增长度!
如图
AI生成代码如下
import pygame
import random
# 初始化 Pygame
pygame.init()
# 屏幕尺寸
screen_width = 600
screen_height = 480
screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height))
pygame.display.set_caption("贪吃蛇")
# 颜色
black = (0, 0, 0)
white = (255, 255, 255)
red = (255, 0, 0)
green = (0, 255, 0)
blue = (0, 0, 255)
# 蛇的初始位置和大小
snake_block_size = 20
snake_speed = 10
# 字体
pygame.font.init() # 确保字体系统已初始化
font_style = pygame.font.SysFont("SimHei", 25) # 使用支持中文的字体
score_font = pygame.font.SysFont("SimHei", 35)
def show_score(score):
value = score_font.render("分数: " + str(score), True, white)
screen.blit(value, [0, 0])
def draw_snake(snake_block_size, snake_list):
for x in snake_list:
pygame.draw.rect(screen, green, [x[0], x[1], snake_block_size, snake_block_size])
def message(msg, color):
mesg = font_style.render(msg, True, color)
screen.blit(mesg, [screen_width / 6, screen_height / 3])
def game_loop():
game_over = False
game_close = False
# 蛇的初始位置
x1 = screen_width / 2
y1 = screen_height / 2
x1_change = 0
y1_change = 0
snake_list = []
snake_length = 1
# 食物的随机位置
foodx = round(random.randrange(0, screen_width - snake_block_size) / 20.0) * 20.0
foody = round(random.randrange(0, screen_height - snake_block_size) / 20.0) * 20.0
clock = pygame.time.Clock()
while not game_over:
while game_close == True:
screen.fill(black)
message("你输了! 按 C-重新开始 或 Q-退出", red)
show_score(snake_length - 1)
pygame.display.update()
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_q:
game_over = True
game_close = False
if event.key == pygame.K_c:
game_loop()
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
game_over = True
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_LEFT:
x1_change = -snake_block_size
y1_change = 0
elif event.key == pygame.K_RIGHT:
x1_change = snake_block_size
y1_change = 0
elif event.key == pygame.K_UP:
y1_change = -snake_block_size
x1_change = 0
elif event.key == pygame.K_DOWN:
y1_change = snake_block_size
x1_change = 0
if x1 >= screen_width or x1 < 0 or y1 >= screen_height or y1 < 0:
game_close = True
x1 += x1_change
y1 += y1_change
screen.fill(black)
pygame.draw.rect(screen, blue, [foodx, foody, snake_block_size, snake_block_size])
snake_head = []
snake_head.append(x1)
snake_head.append(y1)
snake_list.append(snake_head)
if len(snake_list) > snake_length:
del snake_list[0]
for x in snake_list[:-1]:
if x == snake_head:
game_close = True
draw_snake(snake_block_size, snake_list)
show_score(snake_length - 1)
pygame.display.update()
if x1 == foodx and y1 == foody:
foodx = round(random.randrange(0, screen_width - snake_block_size) / 20.0) * 20.0
foody = round(random.randrange(0, screen_height - snake_block_size) / 20.0) * 20.0
snake_length += 1
clock.tick(snake_speed)
pygame.quit()
quit()
game_loop()
试试看效果怎么样~~
如图
怎么样，还不错吧
虽然还不够完善，但是有点那味了~
代码优化
需要优化现有代码，提高性能或可读性。
我们来看一段代码!
如下
def find_max_in_list(numbers):
max_value = None
for num in numbers:
if max_value is None or num > max_value:
max_value = num
return max_value
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
max_number = find_max_in_list(numbers)
print(max_number)
这段代码定义了一个名为find_max_in_list的函数，它接受一个数字列表作为输入，并返回列表中的最大值。如果列表为空，则返回 None
我们也可以使用CodeGPT来优化这一段代码~~
选中需要优化的代码，右键点击，选择 CodeGPT-->Optimize
如图
然后AI就帮我们生成了优化之后的代码了
如图
优化之后
def find_max_in_list(numbers):
if not numbers:
return None # Handle empty list case
return max(numbers) # Use Python's built-in max function
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
max_number = find_max_in_list(numbers)
print(max_number)
代码理解
如果你不知道这段代码是在干啥，你也可以选中这一段代码
然后右键点击选择 CodeGPT-->Explain来给定我们答案!
如图
还有其他很多功能，这里就不挨个介绍了，大家可以自行查看官网文档即可!~
最后
随着AI技术不断突破，其颠覆性影响势必渗透至各个行业领域，包括编程领域也难以独善其身
所以...我们自己也需要全面发展个人的全栈开发能力，掌握AI难以复制的核心技术壁垒!
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说不定有意料之外的收获哦..🤗嘿嘿嘿、嘻嘻嘻🤗!
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