Baidu Comate 帮开发者“代码搬砖”,2 天搞定原先 3 周工作量
日常项目基础工作耗费大量时间、紧急任务一连“肝”几个大夜……对于一个计算机相关专业研究生来说,几乎是家常便饭。随着大模型能力赋能编码工具,被开发者们戏称的“代码搬砖”生活有了起色。
从去年开始,PPDE 飞桨开发者技术专家、澳门理工大学研二学生王荣胜,和他的实验室伙伴们用上了智能代码助手 Baidu Comate,用于协助解决基础重复的代码编写工作,推进实验室的医学影像数据处理项目提效。原本处理 150G 的医学影像数据,需要 3 个人花一周时间才能完成数据处理的代码编写工作。使用 Baidu Comate “实时续写”、“注释生成代码”、“代码生成注释”、“私域知识增强”等功能后,只需要 1 个人花 2 天时间就可以完成,项目整体的团队协作效率也获得了提升。
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△PPDE 飞桨开发者技术专家、澳门理工大学学生 王荣胜
01 用 AI 写代码 项目提效 9 倍以上
王荣胜已有六年 Python 学习和开发经验。如同每个热爱编程研究的开发者,王荣胜非常享受在开发过程中沉浸地思考如何实现某个功能、如何更顺滑地构建代码间的逻辑与架构。但攻坚的成就感之外,是 60%-70%左右的基础代码和重复代码编写工作。
直到去年一次行业大会中,王荣胜了解到“Baidu Comate”。Baidu Comate 是百度基于文心大模型研发的智能代码助手,精通 100+编程语言,以插件的形式深度集成在 VS Code、JetBrains 全系列、Xcode 等主流 IDE 中,借助文心大模型底层能力,把代码理解、生成、优化等能力无缝集成到研发流程的各个环节,为开发者提供了一个 7*24 小时的 AI 编码助手。
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“回到学校后,我第一时间叫上实验室的伙伴们试用体验。”之所以如此兴奋,是因为当时实验室正被“大批量同质化数据处理”问题所困扰。
去年底,实验室接手了一个医学图像与 AI 能力相结合的应用项目,数据处理是其中一个重要环节。这个项目中,合作医院每送来一批数据就是 150G 左右的文件包,其中全都是医学扫描影像 DICOM 格式文件,存储着患者的患处扫描图像信息、扫描设备信息、患者个人信息等内容,小则几十兆大则几百兆,难以被直接用于模型训练。因此打头阵的难题就是,通过系列编码批量化将 DICOM 医学影像格式转换为 PNG 图片格式,保留每张影像可用信息的同时根据像素间距调整其大小。而这个过程,需要实验室 3 个人一起连轴转一周时间,调整大量基础简单的重复代码,才能处理完毕。
王荣胜和实验室伙伴们在尝试使用 Baidu Comate 后,困难迎刃而解。一方面,团队可以使用 Baidu Comate 的“实时续写”功能,让其通过分析上下文逻辑关系,智能生成方法、函数、判断、循环体等完整的代码块,提升代码产出速度。另一方面,“还可以在 Baidu Comate 中通过自然语言指令来输出代码,只要提示词准确,生成代码一般都可以直接使用。”
王荣胜通过如下一段自然语言指令,就能让 Baidu Comate 快速进行批量数据处理工作:
“使用 python 读取 image 文件夹下的所有医学影像图片,以窗口大小为 512×512 对整个图片进行划分,窗口可以有重合,你必须要保证可以很好的进行窗口分割,对分割的窗口信息进行记录,记录在 json 文件中,保证使用该 json 可以将图片进行恢复。使用相同的窗口分割方式对 label 文件夹下的标注图片进行同样的窗口划分,最终将结果保存在 image_output 和 label_output 文件夹中。”
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△医学影像数据处理的代码生成演示
除此之外,Baidu Comate 还帮助王荣胜实验室同学们能够更快响应合作方新增需求。在早期对医学标注数据的处理中,实验室通常采用二值图像对标注区域进行记录。可在数据交付后,合作方指出医院工作站的机器只能处理标准的 JSON 格式数据,需要进一步修改代码。原始处理方式是人工读取每张影像的二值标注图,找到其标注轮廓,再记录下所有轮廓的坐标点( x 和 y 值),最终保存到 JSON 文件中。而使用 Baidu Comate “注释生成代码”功能,则只需通过自然语言描述需求,就能在原有代码基础上自动添加生成新的代码函数,从而进一步生成标注轮廓的 x 和 y 值,并将其保存在 JSON 文件中,交付给院方使用。
最终,在 Baidu Comate 的帮助下,原本 3 个人要花一周时间才能处理完的 150G 医学影像数据,通过提升代码编写效率,如今只需要 1 个人花 2 天时间就可以完成,提效 9 倍以上。
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△王荣胜与实验室伙伴使用 Baidu Comate 解决医学影像项目数据处理代码开发需求
02 代码生成注释、私域知识增强
Baidu Comate 助力团队丝滑协作
在使用 Baidu Comate 之前,王荣胜和实验室同学们做过一轮对市面上编码工具的体验测试,最终还是选择了使用 Baidu Comate 。“我们对这类工具的要求主要是两个,一是实时续写的生成速度要快,二是推荐的代码质量要高,得是我所需要的。综合看下来,同学们都觉得 Baidu Comate 产出的代码品质和速度更优,各类功能更为丰富,综合效果最佳。而且他的很多功能对于我们团队协作也有明显的提效作用。”王荣胜解释道。
据王荣胜介绍,实验室项目中最常见的场景便是协同配合,一串代码要经多人之手。这个过程中,代码注释就成为沟通桥梁。但不同人的注释习惯难免不同,且时常出现有人漏写忘写注释的情况,这就影响了团队协作。通过 Baidu Comate “代码生成注释”功能,只需“点击一下”就可以直接生成规范的代码行间注释,快速补充漏写的注释,提升代码阅读效率,对实验室的协同开发流程起到了很明显的提效作用。
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△生成注释功能演示
在最近一次升级中,Baidu Comate 还发布了“Comate 开放平台”功能,在满足“定制化需求”上更近一步,帮助团队实现提效。
“Comate 开放平台”功能,是指 Baidu Comate 对第三方开发者工具、在线服务进行开放,支持知识扩展与能力扩展,让开发团队可以将自有或第三方能力、服务连接到编程现场,助力开发团队打造自己的定制化能力,建设更适合自己团队的研发助手。这对王荣胜来说,正好充分利用自己长期积累的“代码小仓库”,让其最大程度发挥价值。
以往大多数开发者在处理同质性的代码需求时,往往会去开发者社区搜索可用代码、或根据之前备份的个人常用代码来复制粘贴后调整使用。王荣胜根据多年项目积累,也整理了自己的“代码小仓库”,存储分类了六七十个文件夹,用于日常工作提效。即便如此,“我这个人不太注意文件命名,找代码就比较费劲。”王荣胜说,每当需要使用时,要先回忆代码所在位置,甚至挨个儿去文件夹翻找。
而有了 Comate 开放平台,王荣胜可以将自己的“代码小仓库”直接接入 Baidu Comate,通过私域知识增强能力让 Comate 可以学习掌握之前的代码知识,快速产出符合要求的代码。不仅省去了团队所有同学学习和人工翻找的过程,代码生成准确率还提升了 10%-20%。
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△使用 Comate 开放平台实现私域知识增强
今年 5 月,王荣胜顺利从澳门理工大学硕士毕业,未来他打算继续深造读博,攻坚更多 AI 与行业交叉融合的研究方向,“我希望未来 AI 能真正的走进各行各业,帮助人们更好地生活,也期待 Baidu Comate 能持续优化迭代,变得更加智能。在未来,我们只需要画好应用的图纸,剩下的砖,AI 替我们搬!”
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