Baidu Comate智能代码助手-高效代码编程体验

Comate_1">关于Baidu Comate智能代码助手

智能代码助手简介

代码助手可以快速的帮我们补充代码，修改代码，添加注释，翻译中英文，起变量函数名字等操作，十分的友好，这类代码助手现阶段有较多的产品，比如：

Baidu Comate智能代码助手
GitHub Copilot
通义灵码
Bito

本文主要基于Baidu Comate智能代码助手进行高效代码编程体验，let’s go!!!

Comate_12">Baidu Comate智能代码助手简介

Baidu Comate智能代码助手支持 100 多种语言和多种 IDE(集成开发环境)平台，可以推荐代码、生成代码注释、查找代码缺陷、给出优化方案，还能深度解读企业与个人私域代码库等。Baidu Comate智能代码助手，是基于文心大模型，打造的新一代编码辅助工具，具备代码智能、场景丰富、创造价值、广泛应用等多重优势，实现“帮你想、帮你写、帮你改”。目前，面向个人开发者已经免费使用了。

Comate_18">注册Comate

点击Comate官方链接，进入官网，用百度账户登录，点击免费使用。
在这里插入图片描述

点击免费使用后，进入如下页面：
在这里插入图片描述

根据具体开发工具，安装对应的插件，比如我使用vscode，选择vscode后，点击安装comate插件。
在这里插入图片描述
会打开vscode，点击install

安装完成，右下角会提示登录百度账号
在这里插入图片描述
按照要求点击登录，会在浏览器弹出，百度页面，正常登录，点击确认即可。

点击确认后，会提示登录成功
在这里插入图片描述

Comate_39">Comate使用案例

注释生成代码

创建一个py文件–Comate代码测试.py
添加如下注释：

# 写一个插入排序的方法

写入

# 写一个插入排序的方法 
def b

提示如下：
在这里插入图片描述

输入 tab键可以全部补全
如果不输入tab键，可以选 ctrl+向下箭头进行逐行补全

生成行间注释

点击上面的行间注释，可以在插件左侧生成行间注释

点击左侧的采纳，会提示采纳成功，并生成完整注释，极大的提示了工作效率

生成函数注释

生成函数注释，与行间注释基本一致

调优建议

点击调优建议

点击接收修复，如下

需要注意的是，这里的代码会生成在光标所在位置，而非替换原有的代码，所以要注意在采纳前，把光标放在合适的位置，不要放在函数中，否则会生成如下代码

对话问答

在vscode左侧的comate对话框可以通过
/调取指令

@插件调取插件

#知识库

json格式生成

点击comate，的插件配置，可以进入插件配置平台和知识中心。

基于对话问答的@AutoWork插件实现一个分类算法

选择@AutoWork插件，在对话窗口提问
生成一个分类算法的案例
生成如下代码

新建文件，并命名为aa.py，运行结果如下：

完整代码如下：

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 创建KNN分类器实例
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)# 评估模型性能
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))# 可视化结果（可选）
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('KNN Classification of Iris Dataset')
plt.show()

基于对话问答的默认的comate插件实现一个分类算法

选择默认的comate插件，在对话窗口提问
生成一个分类算法的案例
生成如下代码

选择新建文件
然后保存为合适的文件名bb
右键运行bb代码，如下

代码可以运行，整体还是良好的

完整代码如下:

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix# 加载乳腺癌数据集
cancer = datasets.load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = cancer.target# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 创建逻辑回归模型实例
logreg = LogisticRegression()# 训练模型
logreg.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测
y_pred = logreg.predict(X_test)# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))# 可视化结果（可选）
# 由于特征数量较多，这里只展示前两个特征
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis')
plt.xlabel('Feature 1 (standardized)')
plt.ylabel('Feature 2 (standardized)')
plt.title('Logistic Regression Classification of Breast Cancer Dataset')
plt.show()