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。
△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。
“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。”
△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。
△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。
△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%。
△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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