Fünf IntelliJ IDEA-Plug-Ins zum effizienten Schreiben von Code
Künstliche Intelligenz KI ist derzeit ein weithin anerkannter Zukunftstrend und eine Entwicklungsrichtung. Obwohl manche befürchten, dass KI alle Jobs ersetzen könnte, wird sie in Wirklichkeit nur Jobs ersetzen, die sich stark wiederholen und wenig Leistung bringen. Deshalb sollten wir lernen, intelligenter statt härter zu arbeiten.
In diesem Artikel werden 5 KI-gesteuerte Intellij-Plug-Ins vorgestellt. Diese Plug-Ins können Ihnen helfen, die Produktivität zu verbessern, mühsame, sich wiederholende Arbeiten zu reduzieren und Ihre Arbeit effizienter und bequemer zu gestalten.
1 Github Copilot
Ein von OpenAI und GitHub entwickeltes AI-Code-Unterstützungstool Github Copilot. Prognostizieren und generieren Sie neuen Code, indem Sie den Codekontext mithilfe des GPT-Modells von OpenAI analysieren. Das Ziel dieses Tools besteht darin, die Codierungseffizienz der Entwickler zu verbessern, sich wiederholende und langwierige Arbeiten zu reduzieren sowie die Produktivität und die Zufriedenheit der Entwickler mit der Codierung zu steigern.
Github Copilot verfügt über die Funktion, mehrsprachige Codeschnipsel, Funktionen, Klassen und sogar ganze Programme zu generieren. Es vervollständigt den Code im Code-Editor automatisch und bietet Vorschläge für Code-Snippets. Mit Github Copilot können Entwickler Kommentare und Dokumentationen generieren, um den Code besser zu verstehen.
Internen Informationen zufolge nutzen bereits Millionen Entwickler Github Copilot. Dieses Tool revolutioniert Softwareentwicklungsmethoden, bietet Entwicklern mehr Möglichkeiten und Potenzial und fördert den Fortschritt und die Innovation der menschlichen Gesellschaft.
Unterstützt von OpenAI
Angetrieben von OpenAI Codex, arbeitet dieses Tool in Echtzeit und kann direkt in Ihrem Editor ausgeführt werden.
Im Gegensatz zu anderen Code-Assistenten bietet Github Copilot Vorschläge basierend auf Modellen, die von OpenAI aus Milliarden von Zeilen Open-Source-Code erstellt wurden, sodass es über ein höheres Maß an Intelligenz und genauere Funktionen zur Codegenerierung verfügt. Ganz gleich, ob es sich um Codeausschnitte, Funktionen, Klassen oder sogar ganze Programme handelt, Github Copilot kann Entwicklern genaue und effiziente Vorschläge liefern und so die Codierungseffizienz erheblich verbessern.
2 SonarLint
SonarLint ist ein KI-gesteuertes Codequalitäts-Plug-in, das Probleme im Code in den frühen Phasen des Codeschreibens durch statische Codeanalysetechnologie erkennt und behebt, um die Codequalität und -sicherheit zu verbessern. SonarLint kann in verschiedene IDEs und Editoren integriert werden und unterstützt mehrere Programmiersprachen wie Java, JavaScript, C#, Python usw., wodurch es für Entwickler sehr gut für den Einsatz in verschiedenen Umgebungen geeignet ist.
SonarLint analysiert Ihren Code in Echtzeit, um häufige Probleme wie Schwachstellen, Code-Gerüche, Sicherheitsrisiken, Duplikate usw. zu erkennen, und bietet Erklärungen und Beispiele für jedes Problem, damit Entwickler besser verstehen, warum das Problem wichtig ist wie Sie diese Situation in Zukunft vermeiden können.
SonarLint kann entsprechend den Anforderungen des Teams konfiguriert und erweitert werden und ist hochgradig anpassbar und skalierbar. Darüber hinaus kann SonarLint auch in Tools zur Codequalitätsverwaltung wie SonarQube integriert werden, um dem Team eine umfassendere Verwaltung und Überwachung der Codequalität zu ermöglichen.
Die Nutzung von SonarLint ist kostenlos.
3 Tabnine AI Code Completion
Tabnine ist ein Codierungsassistent mit künstlicher Intelligenz, der Programmierern dabei helfen soll, das Schreiben von Code effizienter und schneller abzuschließen. Es erhöht Ihre Entwicklungsgeschwindigkeit durch Echtzeit-Codeausführungsfunktionen und Unterstützung für alle gängigen Programmiersprachen und IDEs.
Sie können Tabnine AI Code Completion mit vielen verschiedenen Begriffen aufrufen, z. B. IntelliSense, IntelliCode, automatische Vervollständigung, KI-unterstützte Codevervollständigung, KI-gesteuerte Codevervollständigung, KI-Copilot, AI-Code-Snippet, Codevorschlag, Codevorhersage , Code-Tipps oder Inhaltsunterstützung. Diese Begriffe beschreiben die Codierungsunterstützungsfunktionen von Tabnine AI Code Completion, die Programmierern dabei helfen können, das Schreiben von Code effizienter und schneller abzuschließen.
Mit seinen adaptiven Lernfunktionen kann Tabnine präzise Codevorschläge basierend auf Ihrem Programmierstil und Kontext liefern. Darüber hinaus passt es das Lernen automatisch an Ihre Codebasis an, um genauere Empfehlungen zu geben.
Tabnine bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion.
4 Code with Me
Code with Me ist ein kollaboratives Entwicklungstool, das auf der JetBrains-IDE basiert und es mehreren Entwicklern ermöglicht, Code gleichzeitig gemeinsam zu bearbeiten und zu debuggen, um die Effizienz der Teamzusammenarbeit zu verbessern. Mit Code with Me können Sie Ihre IDE-Sitzungen mit anderen Entwicklern teilen, sodass diese direkt an Ihrem Code-Schreib-, Test- und Debugging-Prozess teilnehmen können, wodurch die Projektentwicklung beschleunigt wird.
Zu den Hauptfunktionen gehören:
- Gleichzeitig bearbeiten: Probleme besprechen, Code überprüfen und in Echtzeit zusammenarbeiten.
- Follow-Modus: Teammitglieder können andere von überall herbeirufen, verfolgen, wo sich andere Teilnehmer im Code befinden, und ihre Aktivitäten mit einem Klick verfolgen.
- Vollständiger Synchronisierungsmodus: Hilft Ihnen bei der Synchronisierung mit Sitzungsteilnehmern und beim gleichzeitigen Navigieren zwischen Dateien und Aktionen.
- Audio- und Videoanrufe: Verwenden Sie es sofort, es sind keine zusätzlichen Apps erforderlich, um mit anderen Personen zu kommunizieren.
- Smart Code Insights: Beinhaltet automatische Codevervollständigung, Navigation und andere Code-Insights-Funktionen während der Arbeit in einer gemeinsamen Sitzung.
- Berechtigungsverwaltungseinstellungen: Definieren Sie, was andere in Ihrem Projekt bearbeiten und ausführen können, welche Inhalte nur schreibgeschützt angezeigt werden können und welche Inhalte für Ihre Besucher völlig unsichtbar sind.
- Diff-Vorschau: Ermöglicht Ihnen, von anderen Sitzungsteilnehmern in Ihrem Projekt vorgenommene Änderungen zu verfolgen, sie zu überprüfen, sicher zurückzusetzen und sie zu übernehmen.
- Mit Code With Me On-premises (lokale Version) können Sie Code With Me in Ihrem eigenen privaten Netzwerk einrichten und ausführen, um eine höhere Sicherheit zu gewährleisten oder Compliance-Anforderungen einzuhalten.
Code with Me unterstützt mehrere Programmiersprachen und JetBrains IDE, einschließlich Java, Kotlin, Python, PHP, Ruby, WebStorm, PyCharm, IntelliJ IDEA usw. Es bietet Sprach- und Chatfunktionen in Echtzeit, um die Kommunikation und Diskussion zwischen Entwicklern zu erleichtern. Darüber hinaus verfügt Code with Me über eine Reihe von Sicherheitsfunktionen, um die Sicherheit und den Datenschutz Ihres Codes zu gewährleisten.
Code with Me ist ein kostenloses Tool, mit dem Sie problemlos mit anderen Entwicklern zusammenarbeiten können.
5 AI Coding Assistant
AI Coding Assistant ist ein auffälliges Tool, das die herausragenden Fähigkeiten von OpenAI nutzt, um den Codierungsprozess effizienter und schlanker zu gestalten. Es ist mit gängigen, auf Autovervollständigung basierenden KI-Plugins (wie GitHub Copilot und AWS CodeWhisperer) kompatibel und kann bequem über das Kontextmenü aufgerufen werden. Um den AI Coding Assistant nutzen zu können, benötigen Sie ein OpenAI-Zugriffstoken. Mit diesem Token können Sie auf eine Vielzahl von Funktionen zugreifen, darunter:
- Text: Sie können Text mithilfe natürlicher Sprache oder Ad-hoc-Befehlen anhängen, einfügen, ersetzen, bearbeiten oder diktieren.
- Code: Sie können Code mithilfe natürlicher Sprache oder Ad-hoc-Anweisungen generieren, umgestalten, optimieren, interpretieren oder dokumentieren.
- Markdown: Sie können Markdown-Dateien mithilfe natürlicher Sprache oder Ad-hoc-Anweisungen erstellen oder bearbeiten.
Bilder
Letztendlich hoffe ich, dass die Leser durch diesen Artikel neue Erkenntnisse über die KI-gesteuerten Plug-ins von IntelliJ IDEA gewinnen können. Die Verwendung dieser Plug-ins kann die Codierung beschleunigen und effizienter machen und Ihnen dabei helfen, intelligenter und einfacher zu schreiben, indem sie intelligente Tipps, Transformationen, Einblicke und andere Funktionen bereitstellen. Diese Tools verbessern nicht nur die Qualität, Lesbarkeit und Leistung des Codes, sondern machen Ihre Codierungsbemühungen auch effizienter und genauer.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFünf IntelliJ IDEA-Plug-Ins zum effizienten Schreiben von Code. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Bei der Konvertierung von Zeichenfolgen in Objekte in Vue.js wird JSON.Parse () für Standard -JSON -Zeichenfolgen bevorzugt. Bei nicht standardmäßigen JSON-Zeichenfolgen kann die Zeichenfolge durch Verwendung regelmäßiger Ausdrücke verarbeitet und Methoden gemäß dem Format oder dekodierten URL-kodiert reduziert werden. Wählen Sie die entsprechende Methode gemäß dem String -Format aus und achten Sie auf Sicherheits- und Codierungsprobleme, um Fehler zu vermeiden.

Vue- und Element-UI-kaskadierte Dropdown-Boxen V-Model-Bindung gemeinsame Grubenpunkte: V-Model bindet ein Array, das die ausgewählten Werte auf jeder Ebene des kaskadierten Auswahlfelds darstellt, nicht auf einer Zeichenfolge; Der Anfangswert von ausgewählten Optionen muss ein leeres Array sein, nicht null oder undefiniert. Die dynamische Belastung von Daten erfordert die Verwendung asynchroner Programmierkenntnisse, um Datenaktualisierungen asynchron zu verarbeiten. Für riesige Datensätze sollten Leistungsoptimierungstechniken wie virtuelles Scrollen und fauler Laden in Betracht gezogen werden.

Zusammenfassung: Es gibt die folgenden Methoden zum Umwandeln von VUE.JS -String -Arrays in Objektarrays: Grundlegende Methode: Verwenden Sie die Kartenfunktion, um regelmäßige formatierte Daten zu entsprechen. Erweitertes Gameplay: Die Verwendung regulärer Ausdrücke kann komplexe Formate ausführen, müssen jedoch sorgfältig geschrieben und berücksichtigt werden. Leistungsoptimierung: In Betracht ziehen die große Datenmenge, asynchrone Operationen oder effiziente Datenverarbeitungsbibliotheken können verwendet werden. Best Practice: Clear Code -Stil, verwenden Sie sinnvolle variable Namen und Kommentare, um den Code präzise zu halten.

Um die Zeitüberschreitung für Vue Axios festzulegen, können wir eine Axios -Instanz erstellen und die Zeitleitungsoption angeben: in globalen Einstellungen: vue.Prototyp. $ Axios = axios.create ({Timeout: 5000}); In einer einzigen Anfrage: this. $ axios.get ('/api/user', {timeout: 10000}).

Verarbeiten Sie 7 Millionen Aufzeichnungen effizient und erstellen Sie interaktive Karten mit Geospatial -Technologie. In diesem Artikel wird untersucht, wie über 7 Millionen Datensätze mithilfe von Laravel und MySQL effizient verarbeitet und in interaktive Kartenvisualisierungen umgewandelt werden können. Erstes Herausforderungsprojektanforderungen: Mit 7 Millionen Datensätzen in der MySQL -Datenbank wertvolle Erkenntnisse extrahieren. Viele Menschen erwägen zunächst Programmiersprachen, aber ignorieren die Datenbank selbst: Kann sie den Anforderungen erfüllen? Ist Datenmigration oder strukturelle Anpassung erforderlich? Kann MySQL einer so großen Datenbelastung standhalten? Voranalyse: Schlüsselfilter und Eigenschaften müssen identifiziert werden. Nach der Analyse wurde festgestellt, dass nur wenige Attribute mit der Lösung zusammenhängen. Wir haben die Machbarkeit des Filters überprüft und einige Einschränkungen festgelegt, um die Suche zu optimieren. Kartensuche basierend auf der Stadt

Remote Senior Backend Engineer Job Vacant Company: Circle Standort: Remote-Büro-Jobtyp: Vollzeitgehalt: 130.000 bis 140.000 US-Dollar Stellenbeschreibung Nehmen Sie an der Forschung und Entwicklung von Mobilfunkanwendungen und öffentlichen API-bezogenen Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung abdecken. Die Hauptaufgaben erledigen die Entwicklungsarbeit unabhängig von RubyonRails und arbeiten mit dem Front-End-Team von React/Redux/Relay zusammen. Erstellen Sie die Kernfunktionalität und -verbesserungen für Webanwendungen und arbeiten Sie eng mit Designer und Führung während des gesamten funktionalen Designprozesses zusammen. Fördern Sie positive Entwicklungsprozesse und priorisieren Sie die Iterationsgeschwindigkeit. Erfordert mehr als 6 Jahre komplexes Backend für Webanwendungen

Es gibt viele Gründe, warum MySQL Startup fehlschlägt und durch Überprüfung des Fehlerprotokolls diagnostiziert werden kann. Zu den allgemeinen Ursachen gehören Portkonflikte (prüfen Portbelegung und Änderung der Konfiguration), Berechtigungsprobleme (Überprüfen Sie den Dienst Ausführen von Benutzerberechtigungen), Konfigurationsdateifehler (Überprüfung der Parametereinstellungen), Datenverzeichniskorruption (Wiederherstellung von Daten oder Wiederaufbautabellenraum), InnoDB-Tabellenraumprobleme (prüfen IBDATA1-Dateien), Plug-in-Ladeversagen (Überprüfen Sie Fehlerprotokolle). Wenn Sie Probleme lösen, sollten Sie sie anhand des Fehlerprotokolls analysieren, die Hauptursache des Problems finden und die Gewohnheit entwickeln, Daten regelmäßig zu unterstützen, um Probleme zu verhindern und zu lösen.

Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.
