鞭牛士 6月6日消息，京东云城市大会成都站今日发布基于大模型的智能编码应用JoyCoder，支持智能代码评审、批量生成单元测试等独家功能，同时可以实现代码预测续写、注释生成代码、智能代码、生成接口文档、报错分析、智能问答等智能化编程辅助功能，兼容多种大模型，并适配国产化环境，大幅提升研发效能
JoyCoder为研发人员提供代码预测补全能力
该能力以京东优质代码数据集训练的代码模型作为支撑，可根据代码上下文为研发人员预测生成行级/函数级代码，单行代码预测补全1秒内返回
单元测试是软件测试的基础形式，主要检查程序中最小可测试单元的功能是否正常
手动创建和维护单元测试是一项复杂且耗时的任务，随着代码库的增长，维护成本也会逐渐增加，需要大量的时间和人力资源
JoyCoder可自动分析代码文件，为其生成完整的单元测试用例，研发人员只需进行少量修改就能对写完的代码进行单元测试，提升代码质量
智能代码评审功能能够为代码文件进行安全漏洞排查、分析代码的逻辑错误、性能问题以及编码规范的遵循情况，并给出对应的优化建议
该能力可以帮助用户检测潜在的代码问题、风格是否统一、以及潜在的代码性能问题等，减轻人工代码审查的负担
InLine Chat沉浸、便捷的交互方式，支持问答、生成、编辑、三种模式：在问答模式下，可以对如“这段代码有哪些质量漏洞？”等进行问答；在生成模式下，输入“请帮我生成冒泡排序算法”等自定义指令，便可在编辑区生成对应代码；在编辑模式下，可针对选中的代码进行报错修复、增加注释等快捷操作，体验在代码编辑区直接生成diff内容的快捷交互
值得关注的是，JoyCoder还能为企业用户提供企业级管理后台，包括租户管理、用户管理、数据看板等管理功能，管理员角色可查看用户生成代码行数、采纳代码行数、代码采纳率等指标，量化JoyCoder产品价值
大模型只有在产业端落地，才能创造真正的应用价值
目前，来自京东零售、物流、健康的上万名开发者正在使用JoyCoder服务数亿用户，生成代码采纳率超过30%，助力开发周期缩短20%，大大提升了研发效率和质量