平时写代码的时候多少会依赖编辑器里面的代码补全，敲几个字母就能补全一整个词。可是这么多年过去了，为什么代码补全还是像最开始那样，只能限定于一个词，而且毫无意义地按照字典表顺序排列呢？
传统的代码补全，一大篇毫无意义的推荐
想象一下，如果用【AI】来做代码提示会怎样，把更常用的结果放在前面，给出更长的推荐，甚至一行！
AI 做代码补全，根据使用情况智能排序，甚至补完整个语句
【知名媒体纷纷报道】
近日我在浏览网页时，看到了机器之心、 36Kr、 猎云网等知名媒体对 AI 辅助编程产品 -「aiXcoder」(www.aixcoder.com) 的报道， 这一款用人工智能技术辅助开发者编程的产品，主要包含了智能代码补全和代码推荐。
aiXcoder 安装和使用起来很简单，能够有效提高开发者编程效率。aiXcoder 是基于深度学习技术，具备学习、优化的能力，像你的私人编程助手，在你使用过程中边学边用，随着使用时间越长，推荐的代码长度越长、越准确。
aiXcoder 支持 Java、Python、JavaScript、TypeScript、PHP、C 等多种编程语言。
支持很多常用 IDE：intelliJ IDEA、Pycharm、Ecplise、Sublime、PhpStorm、WebStorm、VS Code、Android Studio 等等。
【测试 AI 编程】
于是我测试了一下这个可以【帮助程序员节省时间】的工具，看看 AI 编程发展到什么程度，是否真正帮助程序员节省时间。
本着独立、客观、第三方的原则，挑选第三方的代码进行测试。
既然说可以节省编程时间，从【键盘按键】数量的角度进行统计与比较，因为敲击键盘数量越少，越节省开发时间。
【Round One：Tensorflow】
选择的第一个测试程序是 Google 官方的 tensorflow 示例程序：
测试代码地址：
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py
选择如下的代码片段进行测试：
测试结果：
●IDE 自带推荐：
使用 IDE 自带代码提示功能，需要的按键次数：311
●aiXcoder 智能推荐
使用 aiXcoder 智能推荐提示功能，需要的的按键次数：56
测试结论：
选择 tensorflow 社区版本【aiXcoder 智能推荐是 IDE 自带推荐近 5 倍的编程效率】
使用录制的动图如下：
【 Round Two：Java】
选择钟述林老师的 Java 实战的经典例子。
测试代码地址：https://github.com/zsl131/spring-boot-test/tree/master/study12
选择如下的代码片段进行测试，例子里面的字符串不作为统计的指标：
测试结果如下：
●IDE 自带推荐：
使用 IDE 自带代码提示功能，需要的按键次数：236
●aiXcoder 智能推荐 - Java 版本模型
使用 aiXcoder 智能推荐提示功能，需要的的按键次数：105
测试结论：
选择 Java 社区版本【aiXcoder 智能推荐是 IDE 自带推荐 2.25 倍的编码效率】
使用录制的动图如下：
【Round Three：C 语言】
由于 C 语言不熟悉，所以选择简单的文件读取的例子进行测试：
结果如下：
●IDE 自带推荐：
IDE 自带代码提示功能，需要的按键次数：98
●aiXcoder 代码推荐 - C 版本模型
aiXcode 智能推荐提示功能，需要的按键次数：49
测试结论：
选择 C 社区版本【aiXcoder 智能推荐是 IDE 自带推荐 2 倍的编码效率】
使用录制的动图如下：
aiXcoder 和使用 IDE 编译器自带提示使用方式一致，无需学习成本即可上手使用，是一个面向程序员的好产品，在实际的使用中对提高编程效率很有帮助。
【更多为程序员量身定制的功能】
除了上面的测试功能，aiXcoder 还会分析你潜在的推荐需要，对系统默认推荐位置进行排序优化，把你想用的推荐结果排序前置，方便编程过程中的选择。
「代码搜索功能」是 aiXcoder 的另一个节省时间的功能：把搜索代码实现具体功能的搜索引擎做到了 IDE 中，节省来回切换浏览器的时间成本。
难怪不少使用过的网友说：aiXcoder 是他们用过的最好的代码补全工具，好评如潮：
【总结一下】
aiXcoder 和使用 IDE 编译器自带的短提示使用方式一致，没有学习成本即可上手使用，是一个面向程序员的好产品，在实际的使用中确实提升了编程的效率。
对于一个创新性产品，本身也会有不足的地方，根据官网和以往的用户评论，目前 aiXcoder 还有第四安需要注意的地方：
1、部分城市反馈速度延迟
由于网络延迟原因，部分地区的用户，推荐内容返回不及时，可能要超过 200ms 才有推荐结果。目前 aiXcoder 正在全国各地部署服务器，解决卡顿、推荐慢的问题。
2、某些语言、IDE 未支持
目前 aiXcoder 支持常见的 IDE，部分小众 IDE 未支持，用户可以在官网反馈或者在群里反馈，官方也会优先支持用户提议多的 IDE。
目前 aiXcoder 告诉我，马上会发布 go、Kotlin、css 等语言的支持，敬请期待吧。
3、时间长、效果好
安装之后，并不能起到立竿见影的效果，学习到反馈需要过程，根本还是深度学习的问题。一个用户安装并使用 1 周之后，推荐准确率要比刚装上好太多，而且推荐的长度也更长。
虽然 aiXcoder 还有部分的不足，作为一个纯国产的技术性产品，我作为一个程序员还是很期待，相信 aiXcoder 能够在编程领域掀起波浪，让我们拭目以待！
4、本地化版本（11 月月初推出）
由于很多用户在公司内网无法连接网络来使用当前版本的 aiXcoder，aiXcoder 正在做本地化的预测模型，预计 11 月月初推出，无需联网即可使用，速度和系统提示一样快。
