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Java程序员都用哪些idea插件？常用的？

代码,插件,工具Java程序员都用哪些idea插件？常用的？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

Java程序员都用哪些idea插件？常用的？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

日常使用的普通插件其他人已经回答很多了，我来为大家介绍几个比较新颖的AI辅助编码插件，包含国外的Kite、Codota、TabNine、GitHub Copilot，国内的阿里云Cosy、AIXcoder。

先总结一下个人体验的简单感受：

TabNine支持的语言及IDE种类最丰富，本地模式内存占用高；GitHub Copilot提供的代码补全/生成效果更惊艳，希望未来收费不太贵；阿里云Cosy的代码搜索功能比较实用，可以与其他工具搭配使用；Kite仅适合Python开发者，补全不算惊艳；Codota已经不再维护了，可以不考虑了；AIXcoder中规中矩，缺少亮点；

一、GitHub Copilot

安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“GitHub Copilot”。

GitHub近期发布的的代码智能生成插件，目前支持VSCode、JetBrains等IDE平台，不同于其他代码补全工具只提供最多一行的补全结果，Copilot能通过代码上下文以及语言描述，生成整个代码片段，无疑是开发者的编码利器。它是如何做到的呢？下文中提到TabNine使用的是GPT-2深度学习模型，而Copilot使用的是OpenAI据说烧了数千万美元研发出来的GPT-3模型，Copilot在GPT-3模型基础之上通过对GitHub的开源代码进行学习，得到了Codex模型，该模型具备强大的代码生成能力。但是由于该模型非常庞大，需要有足够的硬件支撑，所以Copilot目前只能通过邀测的形式小范围试用。从FAQ中的信息显示，Copilot未来可能不会大面积免费开放，未来想要尝试该工具的开发者要准备好预算。




GitHub Copilot提供了片段级的代码补全功能，可以用于注释生成代码、生成单元测试等场景。

提供了远程服务模式，需要将代码上传到远端，所以如果是企业的开发者可能要注意数据安全了能够通过代码上下文、注释及语言描述生成方法级的代码片段




GitHub Copilot是一款非常好用的代码生成工具，适合生成通用的工具代码、leetcode算法、单元测试等场景的高频代码，而对业务代码的生成则依然存在语法错误的问题，可惜Copilot只提供了远程服务模式，并且基于Copilot当前的技术路线也不太可能提供离线模式，这点可能会带来潜在的隐私及代码数据的泄露风险，希望以后收费不会太贵。




个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆代码搜索：不支持




二、TabNine

安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“TabNine”。

TabNine是一款比较年轻的开发工具，刚发布的时候还是比较惊艳的，那个时候OpenAI刚开源GPT-2模型不久，TabNine基于GPT-2模型在海量代码数据上进行调优，打造出了一款针对代码的深度学习引擎，它能智能识别代码的上文信息，提供长序列的代码补全结果。目前，已经被Codota公司收购，并主推该工具，宣称支持所有主流的开发语言。




TabNine提供代码智能补全功能，支持以下特性：

免费版只提供较为基础的补全功能，收费的Pro版本补全效果更好远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，但是模型更强大，本地内存占用少离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全，但是本地内存占用高，有时候CPU会飙高针对专业版提供了适配企业/私有代码的能力，是需要收费的

TabNine能提供长序列的代码补全，在我体验过的同类工具中，TabNine是支持的开发语言种类以及IDE平台最多的工具。但是与其他工具相同，它会推荐出不完整的代码以及存在语法错误的代码。从部分开发者的反馈了解到，有部分开发者喜欢TabNine即时学习代码模式的能力，这点是相比其他工具比较不错的，虽然目前提取代码模式的能力还存在比较多的缺陷，但是相信未来会逐渐完善。

个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：不支持




三、阿里云Cosy

安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“Cosy”或者“Alibaba Cloud AI Coding Assistant”。

阿里云的智能编码插件Cosy于2021年10月份发布，到现在才两个月时间，是个相对年轻的工具。目前仅支持Java语言。通过其帮助文档了解到，它使用深度学习模型加语法分析结合的技术，通过深度学习模型强力的学习能力生成长序列代码，同时又通过结合语法分析的能力去纠正模型生成的错误。我个人比较喜欢的是Cosy的代码搜索功能，它从GitHub和StackOverflow中抽取出了常用的代码片段，让我能很方便的在IDE中直接搜索需要的信息。




阿里云Cosy提供的代码智能补全仅提供IntelliJ IDEA插件，支持Java语言，相比于其他工具支持的语言种类比较少，相比于TabNine，在补全效果上有一些优化，减少了补全半截的情况。

支持整行的代码补全结果离线模式，Cosy会在首次启动时把模型下载到本地，之后便可断网使用







我个人比较喜欢的是阿里云Cosy的代码示例搜索功能，支持以下特性：

在IDE内支持指定API的代码示例搜索在IDE内支持通过功能描述搜索StackOverflow、GitHub等来源的开源代码片段

阿里云Cosy的代码补全在TabNine的基础上更进一步的解决了部分生成错误代码的缺陷，但是在细节打磨上还存在一些问题，与TabNine、GitHub Copilot相比各有千秋。Cosy的代码搜索功能相比其他工具确实是一个比较好的亮点，让我的日常“抄”代码轻松很多。




个人体验评价

语言及IDE支持：⭐︎ ☆ ☆ ☆ ☆代码补全：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆ ☆代码搜索：⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ⭐︎ ☆




四、Kite

安装方式：IntelliJ IDEA插件市场搜索“Kite”。

说到业界在代码智能补全领域发布最早的工具，Kite便是其中之一，它成立于2014年，在Atom/Vim/Spyder等编辑器发布代码智能提示插件，初期只面向Python开发者，当前扩展到面向绝大部分主流开发语言。并于2020年初发布JetBrains插件，2021年初发布VSCode插件。Kite支持目前主流的16种开发语言以及16种代码编辑器，但是从我的使用体验上来看，其最擅长的还是Python语言，毕竟是Kite最早支持的语言类型。




Kite提供基于机器学习的代码智能补全功能，支持以下特性：

远程服务模式，代码需要上传到远程服务器离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全专业版能针对用户的代码库进行训练

Kite也提供了Python官方文档搜索功能

支持Python API的官方文档及少量示例

Kite适合Python开发者，毕竟Kite是以Python起家，在Python语言上打磨了很多年，虽然不像其他同类工具一样，能提供非常惊艳的长序列代码补全，但是它对IDE自带补全的排序优化效果还是很不错的。Kite的API文档搜索能搜索到常用的Python API官方文档，但是大部分能在IDE中通过查看API定义查看，代码的使用示例比较缺乏。

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