免费AI软件开发工具测评：iFlyCode VS CodeFlying

前言

Hello，各位看官，今天为大家带来两款人工智能的软件开发工具的测评，他们分别是iFlyCode和CodeFlying，我相信当大家看到这两款产品名字的时候不禁都会有些好奇，两个产品都有Code 和Fly两个元素，那他们之间会不会有什么联系呢？两款产品同为AIGC工具，那他们之间又会有什么特色呢？下面就让我来为大家揭晓

一、产品介绍

在开始测评之前，我们先来简单的介绍一下这两款产品

iFlyCode：iFlyCode

是科大讯飞最新推出的智能编程助手，基于讯飞星火认知大模型，可以帮助开发人员编程更轻松，创意更自由。该AI编程工具拥有代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、生成单元测试等功能。

CodeFlying：码上飞 CodeFlying | AI 智能软件开发平台！

是一款革命性的软件开发平台，它通过将软件工程和大模型技术相结合，让用户仅需与AI机器人进行简单对话，就能自动生产出高质量的软件应用程序。无需复杂的编程知识，AI自动开发、生成代码、完成部署，从概念到产品，只需几步。

二、功能对比

特别提示：在本次测评中，只在两个产品自身的开发环境中进行测试，不利用其它工具，并且只对比产品的主要功能，咱秉承着客观的角度来进行测试，并且测试的结果和观点仅供参考哈！

在本次测试中选择ChatBot聊天机器人的开发来进行对比

iFlyCode：

首先我们先打开VSCode，在拓展里安装iFlyCode插件，iFlyCode目前可以在官网去免费申请，流程这里就不过多赘述了，下面我们在VSCode环境中打开这个插件

这里我们直接在对话框内表达我们的需求，下面是一个需求的阐述

开发一个Java算法，用于创建一个聊天机器人（ChatBot）。该系统需要能够理解用户的问题并提供相应的答案。聊天机器人的功能应包括但不限于理解自然语言输入、生成回答、学习用户偏好和提供个性化的信息。该算法需要提供一个用户界面，允许用户与ChatBot进行交互。

这里我们直接把它给到我们的代码拿出来，让大家可以清晰的看到整体的一个结构，有需要的话自己拿去哈

import javax.swing.*;
import opennlp.tools.doccat.*;
import opennlp.tools.tokenize.*;
import opennlp.tools.util.*;

public class ChatBot {
private static DoccatModel model;

public static void main(String[] args) {
// Load the trained model
try {
model = new DoccatModel("en-doccat.bin");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}

// Create the user interface
JFrame frame = new JFrame("ChatBot");
frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
frame.setSize(400, 400);

JTextArea textArea = new JTextArea();
textArea.setEditable(false);
JScrollPane scrollPane = new JScrollPane(textArea);
frame.add(scrollPane);

JTextField textField = new JTextField();
frame.add(textField, "South");

JButton button = new JButton("Send");
frame.add(button, "East");

// Add an action listener to the button
button.addActionListener(e -> {
String input = textField.getText();
String response = respondToUser(input);
textArea.append(response + "\n");
textField.setText("");
});

frame.setVisible(true);
}

private static String respondToUser(String input) {
// Tokenize the input
TokenizerME tokenizer = new TokenizerME(new WordTokenFactory());
String[] tokens = tokenizer.tokenize(input);

// Classify the input
DocumentCategorizerME categorizer = new DocumentCategorizerME(model);
double[] outcomes = categorizer.categorize(tokens);
String category = categorizer.getBestCategory(outcomes);

// Generate a response based on the category
switch (category) {
case "greeting":
return "Hello! How can I help you?";
case "goodbye":
return "Goodbye! Have a nice day!";
default:
return "I'm sorry, I didn't understand that.";
}
}
}

这里我们向他提出了一个新的需求，让他帮我对编写的这段代码进行解释。整个流畅下来不到两分钟，从响应速度上来看，还是非常的迅速的。但是，我们也会发现，它给出的结构和内容还是比较简单的，还只是一个雏形的状态。iFlyCode帮我们设计了一个框架，能够帮助我们更快，更便捷的进行后续的开发，我们也可以在它给的代码基础上，不断的完善，在开发前期为我们节省了不少的时间。