AI 赋能代码生成，FuncGPT（慧函数）解放开发者生产力

软件开发领域一直在不断变革。人们始终以「高效、智能和持续演进」的理念来引领软件的发展。

随着技术不断提升，软件开发的门槛正在逐渐降低。从使用古老的纸带打孔方式进行编程，到二十年前使用汇编语言来编写代码，再到如今，由于存在先进的现代语言、开发工具和简洁的依赖框架，开发者的工作变得更加简单，程序开发也正朝着更注重智力而不是体力的方向发展。

然而，尽管开发门槛降低了，大量从业人员参与其中，但软件质量并没有相应提升。

造成这种情况的第一个原因是，程序员在开发过程中会受到各种客观因素的影响，如时间紧迫、实现难度大或缺乏资源，导致不能展示自己最出色的一面，经常不得不向现实妥协。有时，开发者也会直接使用外部代码。这些外部代码可以使项目正常运行，但缺乏可维护性。

在另一方面，对于初级开发人员来说，他们希望提升自己的技术水平。而最简单、最直接的方法就是尝试编写工具类。在开发者社区中其实存在许多实现相同功能的类或相似的代码片段。然而，这些代码的质量参差不齐，效果并不尽如人意。

AIGC 的出现，在内容生成领域一次又一次地引领着变革。AI 在绘画、音乐、视频等领域的逐渐渗入，大大减轻了内容生产者的工作负担，内容的生产方式也发生了质的变化。那么 AIGC 能否帮助开发者更简单、高效地生成代码，从而提升研发效率呢？

在回答这个问题之前，我们需要思考一个问题：代码究竟是什么？从根本上来说，代码就是一系列用来构建计算机程序的指令，也就是计算机所执行的命令。换句话说，代码不是机器可以直接运行的指令，也不是人类可以直接理解的文字，而是人类和机器交流的中间语言。因此，代码需要满足严格的语法、固定的结构和可追踪性这三个要求。

首先，我们来解释一下严格的语法规则。实际上，与自然语言相比，代码的语法规则更为严格。对于汉语来说，汉字出现的位置并不影响读者对一段话的理解。但是对于代码来说，情况就不一样了。例如，"int1=a"和"inta=1"是两个完全不同的概念。前者是无法被编译，计算机无法理解的。

其次，固定的代码结构。如果在代码中出现了 else 关键字，那么前面必定有 if 条件语句，它不能独立存在，代码结构一定遵循某种规律。

最后，可追踪性。当开发者需要实现某个功能时，比如对一组数字进行排序，我们会自然而然地考虑到使用快速排序、冒泡排序或者归并排序。同样地，当开发者设计一个多样化的结构时，我们也会自然地考虑采用设计模式。为什么会这样？因为前人已经为我们总结了大量的经验，在解决某类问题时，已经有了很多现成的解决方案和积累的经验。而这正是我们学习和借鉴的原因，推动整个行业不断发展。

在考虑到这三个标准后，我们会发现，由于现有的大型语言模型已经可以理解较为模糊的自然语言，那么它也一定能够理解更加结构化的代码，从而为开发者提高开发效率。

飞算 SoFlu 软件机器人推出的 FuncGPT（慧函数）希望能够让开发者聚焦在 20%重要的事情上，不要在 80%重复的事情上消耗过多的精力，让开发者发挥更大的价值。

作为飞算 SoFlu 软件机器人的一个重要组成部分，FuncGPT（慧函数）支持所有类型函数创建。通过自然语言描述 Java 函数需求，实时生成高质量、高可读性的 Java 函数代码。生成代码可直接复制到 IDEA，或一键导入 Java 全自动开发工具函数库。

FuncGPT（慧函数）五大能力：

● 自然语言：通过自然语言即可生成函数，降低软件开发门槛。

● 秒级函数开发：全自动秒级开发函数，秒级完成，效率千倍提升。

● 一站式函数开发应用：函数生成即可直接应用，效率、安全有保障。

● 质量可靠：生成的函数代码符合业界规范、具备良好的可读性，符合最优解。

● 灵活生成：可以根据开发人员的具体需求生成并支持调整和修改。

值得一提的是，最新迭代的 FuncGPT（慧函数），增加了场景选项，用户可直接选择或选择符合的选项进行编辑，使用体验进一步升级，大大降低使用门槛。