实测 DeepSeek 加成下的 AI 代码编程助手通义灵码 2.0

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前言

在 2024 年的年尾遭受到了裁员的危机，过得迷迷糊糊的，幸好有了小棉袄的加持，也不会太过于郁闷，但是确实技术进步的学习少了很多，唯一没有落下学习的是突然大火的大模型 - - DS（DeepSeek）。

随着 DeepSeek 大模型的加入，大模型的圈子发生翻天覆地的变化，各个平台都在争相纳入 DS，通义灵码的 2.0 就是使用 DeepSeek 大模型进行快速技术迭代的表现。

笔者作为对新技术比较敏感的人，接受新事物比较早，使用过很多的 AI 编程助手，也是通义灵码最早内测就使用的同学之一。

以前内测时写过的评测文章 全面开测：AI智能编码辅助工具通义灵码 内，通义灵码还存在不少的技术问题。现在在不断的升级后，已经越来越完善了。

通义灵码 V2.0 的出现，相信更是不小的惊喜。

亮个相

在大模型出现后，AI 编程助手出现了太多太多，各有各的特色。那么，我们今天重新出发，看下在当下 DeepSeek 大模型技术推动下，通义灵码变成了什么样子吧。

相较以前的版本，升级添加了模型切换中的 deepseek 模型以及 AI 程序员的版块

智能问答 模型切换

AI 程序员

安装/更新

通义灵码一直是以非常友好、便捷使用的姿态提供给所有的技术人使用。

通义灵码支持 Java、Python、Go、JavaScript、TypeScript、C/C++、C# 等主流语言，同时兼容 Visual Studio Code、Visual Studio、JetBrains IDEs 等主流编程工具，为你提供高效、流畅、舒心的智能编码体验。

以 IDEA 为例，来讲下 V2.0 的更新/安装。

IDE 内安装/更新

如果你是一名新用户，可以在 IDE 设置内找到插件市场，搜索通义灵码，如图所示，即可完成安装。如果你是一名老用户，可以在插件市场 - 我的插件中，搜索通义灵码，点击更新，完成更新。官方推荐通过市场安装！！

官方离线安装包安装/更新

如果网络存在限制，可以考虑到官方网站，通过下载离线安装包，完成安装/更新官方网站离线安装包 链接

常规功能

对于通义灵码的使用，相信大家都看了很多的使用描述文章，对它的功能非常了解。

通义灵码包括 行间代码生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、报错排查等常见的 AI 编程助手功能，为你带来高效、流畅的智能编码体验。

V2.0 升级支持 DeepSeek r1 满血版大模型，功能将会更加强大。

以笔者写的一个 ElasticsearchDemo 项目，快速的看下常规功能在新的大模型技术下有了什么样的加成。

代码优化

排查代码，是一段非常简单的查询代码

public Customer getCustomer(Integer id) {    boolean b = customerRepository.existsById(1);    Customer customer = null;    if (b) {        customer = customerRepository.findById(id).get();        return customer;    }    return customer;}

从实际含义来讲，该功能是从 es 内通过 id，查询一个内容。先进行了一层判断，是否存在。那么，我们看下通义灵码的代码优化分析过程，是否能够分析出我们没考虑到的一些实现问题。

    public Customer getCustomer(Integer id) {        Optional<Customer> customerOptional = customerRepository.findById(id);        return customerOptional.orElse(null);    }

因此本身代码就是有部分测试代码，通义灵码很准确的发现了问题，同时代码变得更加简洁

DeepSeek 的深度思考分析过程，很好的让我们能够了解排查问题的思路，对于技术的提升会有很大的帮助。

注释生成

同样，我们以上边代码为例，进行注释生成

    /**     * 根据客户ID获取客户信息（存在潜在逻辑问题）     *      * 该方法首先检查ID为1的客户是否存在，若存在则尝试获取参数指定ID的客户，     * 该逻辑可能导致返回结果与参数id没有直接关联关系     *      * @param id 要查询的客户ID（实际逻辑中未直接使用该参数进行存在性检查）     * @return Customer对象，可能返回null。当且仅当ID=1的客户存在时，     *         返回参数id对应的客户对象，否则始终返回null     */    public Customer getCustomer(Integer id) {        // 检查固定ID=1的客户是否存在（可能应为检查传入的id参数）        boolean b = customerRepository.existsById(1);                Customer customer = null;                // 仅当ID=1客户存在时才执行查询        if (b) {            // 获取并返回参数id对应的客户对象            // 注意：当id参数与1不一致时，可能出现查找到不存在的客户            customer = customerRepository.findById(id).get();            return customer;        }        return customer;    }

方法注释生成如上所示，生成的注释比较细致，也很准确，相对通义灵码以前的版本，有了长远的进步。

通过上边的测试，我们可以看到，通义灵码 V2.0 在使用了 DeepSeek 大模型之后，更加快速准确了。

AI 程序员新能力

AI 程序员模块结合最新大模型、智能体等能力，开发者与 AI 程序员可以共同围绕研发任务进行协同编程，完成一个编码任务。

新功能开发文件初始化

对于这个功能，我想有一个细致的测试，正好手头想做一个功能项目，就把这个简单需求作为测试的例子来看看通义灵码的答卷情况。

需求如下：

现在有一个需求，需要开发一个管理后台的后端框架。框架需要采用 Springboot 作为技术框架实现，具备高度的可扩展性以及开发的规范性。管理后台需求如下支持用户登陆（用户名/邮箱 密码登录）登录可以选择登录的环境（生产、测试环境）支持用户申请注册支持国际化登录后存在工作台能力能力处理各种待处理事务以及报表展示 基于以上管理后台的功能需求，请从技术上考虑，如何开发一个管理后台的后端框架支撑起来后边的后端开发

package xyz.huclele.elasticsearchdemo.security;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;import org.springframework.security.crypto.bcrypt.BCryptPasswordEncoder;import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;import org.springframework.security.web.SecurityFilterChain;@Configuration@EnableWebSecuritypublic class SecurityConfig {    @Bean    public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {        http            .authorizeRequests()                .antMatchers("/register", "/login").permitAll()                .anyRequest().authenticated()            .and()            .formLogin()                .loginPage("/login")                .defaultSuccessUrl("/dashboard")            .and()            .logout()                .logoutSuccessUrl("/login");        return http.build();    }    @Bean    public PasswordEncoder passwordEncoder() {        return new BCryptPasswordEncoder();    }}

帮忙生成了 SecurityConfig 配置类，国际化的类是空的

spring:  profiles:    active: prod  datasource:    url: jdbc:mysql://prod-db:3306/mydb    username: prod_user    password: prod_password

总体上来说，可能需求比较难，对于 AI 助手来说，没法那么清晰的达到要求，可用性一般

跨语言编程

笔者提出需求：

现有代码 CustomerService 中，getCustomer 获取了 Customer 对象，帮我写一段使用 kotlin 语法的代码，实现拿出来 Customer，存到 redis 内发现可能是表达有误，

理解偏了，后来修正需求：领导要求存储到 redis 的代码，不能用 java 编写，必须用 kotlin 编写，请重新优化代码

通义灵码理解正确，并且完成了代码的生成

我们可以看到，对于需求来讲，还是有技巧的，通过技巧会让通义灵码能够更加聪明的理解我们的需要。

错误排查以及修复

网上随便找了个错误异常，很明显的问题，数据库访问拒绝，用户名密码可能不对

非常详尽的处理方案，真的很强大！！

常规但稍有难度的问题，也是游刃有余的解决了。

通义灵码 V2.0 vs V1.0

详细的体验了在 DeepSeek 大模型技术加成下新的通义灵码，我们可以非常直观的感受到巨大的技术提升

1. 详尽的思考过程展示

2. 更有智慧的问题解决

3. 高效的速率

4. 理解力大大加强

借助 DeepSeek 模型的加成，详尽展示思考过程，对于用户来讲，一方面，更清楚的知道自己的薄弱点，加深了技术细节，同时思考过程，也会验证需求是否理解透彻，更加的智慧。问题的解决方案更有智慧，以前比较死板，更像是从一些论坛得到了一些死的答案，现在更有智慧速率明显的提升，以前问题解答都是有一定的延迟，现在速率很快对于复杂问题的抽象理解力大大加强，能够处理很复杂的编程任务，不再是单一助手，而更像是一个伙伴

总结

DeepSeek 技术对通义灵码 AI 编程助手的加持，显著提升了其在代码生成、多任务协作、模型性能等方面的能力，使其在功能和应用场景上展现出与以往版本的明显差异。

代码生成能力与复杂任务处理能力的提升

1. 更高效的复杂算法生成 DeepSeek V3 模型在多令牌预测和推理任务中表现优异，能够快速生成工程级的代码文件（如 C 语言中的 base64 编解码算法），并支持自动修复编译错误。例如，用户通过自然语言描述需求后，通义灵码可生成完整的代码、头文件、测试用例及 CMake 编译脚本，并在遇到错误时提供实时修复方案。

2. 多文件协同与上下文感知结合 DeepSeek 技术，通义灵码能够跨文件感知代码库的业务场景，生成更贴合实际需求的代码。例如，在嵌入式开发中，用户可通过多轮对话逐步迭代需求，AI 会自动调整多个文件中的代码逻辑，甚至支持二进制数据处理。

3. 多语言支持的扩展通义灵码原本支持 200+编程语言（如 Java、Python、C++等），而 DeepSeek 模型的加入进一步增强了其对复杂编程语言（如 Rust、Scala）和长序列代码的理解能力，同时支持生成符合企业规范的代码。

模型性能与效率的飞跃

1. 模型架构优化 DeepSeek-V3 采用混合专家（MoE）架构，将模型拆分为多个专家模块，分别处理不同任务，显著提升了代码生成的准确性和灵活性。其性能接近 GPT-4 Turbo，但成本仅为后者的近百分之一。

2. 生成速度与响应效率多令牌预测技术使代码生成速度提升至 3.8 倍，尤其适合需要快速迭代的场景。例如，在生成单元测试时，通义灵码可批量生成覆盖边界条件的测试用例，并自动修复错误，节省开发者数小时工作量。

开发流程的全链路支持

1. 从需求到测试的一站式协作通义灵码支持从零开始的需求开发、问题修复到单元测试生成的全流程。例如，在实时数据处理项目中，开发者可通过对话交互快速生成数据接口代码，并同步生成完整的测试用例，缩短项目周期 30%以上。

2. 智能问答与上下文理解 DeepSeek 技术增强了通义灵码对开发意图的理解能力，支持结合本地工程上下文（@workspace）和终端指令（@terminal）进行精准问答。例如，用户可通过自然语言描述需求，AI 会结合当前工程生成代码修改建议。

多模型切换与定制化能力

1. 按需选择模型用户可在 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1 系列模型间自由切换。例如，DeepSeek-V3 适用于复杂算法生成，而 R1 模型则优化了推理效率，满足不同场景需求。

2. 企业级私有化部署支持企业私有模型训练和知识库集成，例如中华财险等企业通过通义灵码专属版实现了 26%新增代码的自动化生成，并确保代码符合内部规范。

与传统版本的核心差异对比

DeepSeek 技术的引入使通义灵码从“辅助工具”升级为“工程级协作伙伴”，其核心突破在于：复杂任务的高效处理能力、多模型灵活切换、全链路开发支持以及企业级定制化服务。这些改进不仅提升了开发效率，还降低了技术门槛，使得开发者能更专注于创新性工作。