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一、研发困境：这些痛点正在拖慢你的效率

开发协作像一场「信息拔河赛」：需求在产品、开发、测试间反复传递，文档更新不及时导致协作断层；AI代码补全常产出「半成品」，比如生成Spring Controller时遗漏注解；代码审核对着几百行diff找问题，耗时又费力；团队知识库成了「信息孤岛」，查历史接口文档得在多个平台反复跳转；部署方案更是两难：私有化成本高，SaaS又担心数据安全……这些问题，正让研发效率大打折扣。

二、实战体验：智能体如何重塑开发链路？

1. 仓库级代码生成：告别手动补全的时代

在Python项目中测试时，输入注释# 实现用户登录Token校验逻辑，CodeRider 2.0直接生成包含JWT解码、过期校验、权限映射的完整函数（见图1）。平台会自动关联项目里已有的auth_utils.py工具类，连异常处理逻辑都考虑周全，准确率比传统工具提升50%以上。

2. MR智能合审：让代码审核效率翻倍

某次合并请求中，平台自动标记出3处风险：SQL查询未加索引、敏感字段明文传输、日志级别错误。点开「安全报告」标签页，SonarQube扫描结果和修复建议一目了然（见图2）。原本需要2小时的审核工作，现在20分钟就能完成，关键风险点零遗漏。
图注：左侧为代码变更，右侧聚合显示安全风险标签

3. 知识增强：让团队知识「活」起来

撰写新接口文档时，输入「获取用户最近30天订单」，平台不仅返回历史相似接口的代码片段，还关联了测试用例文档和前端调用示例（见图3）。更智能的是，它能理解业务术语，搜索「支付回调」时，会同时呈现支付服务代码、产品需求文档，彻底打破知识壁垒。
图注：搜索结果分栏显示代码、文档、测试用例

三、部署方案实测：灵活适配各类场景

• 私有化部署：在公司内网环境测试，与自建GitLab集成后，代码提交到部署的全流程耗时缩短40%，数据完全本地化存储；

• SaaS模式：个人开发者注册即用，适合快速启动项目；

• 一体机方案：某电商客户实测，8核16G配置可支持50人团队并行开发，性能稳定。

极狐驭码CodeRider 2.0真正实现了从代码编写到部署的全流程智能化升级。如果你也想体验这款颠覆传统的研发协作平台，欢迎前往试用地址，并参与「驭码CodeRider 2.0 产品体验」有奖征文活动，分享你的实战经验！

CodeRider 产品介绍

驭码CodeRider 是极狐GitLab 推出的基于生成式人工智能技术的新一代软件生产工具，为开发者提供自然语言生成代码、代码补全、代码调优纠错、单元测试生成、代码解释以及智能技术问答等功能。CodeRider 与 GitLab 深度融合，为企业提供软件开发全生命周期（SDLC）的支持，涵盖项目快速上手、企业文档库/代码仓智能问答、议题管理、合并请求智能辅助、代码智能评审、安全扫描智能解析、流水线管理等功能。

核心场景

1. 智能全栈开发

CodeRider 帮助您从零开始搭建完整项目，自动生成技术方案和完整代码。无论是设计多系统协作架构，还是拆分并执行任务细节，都能提供清晰指引和现成代码，让复杂工程开发周期大幅缩短。

2. 实时编程助手

CodeRider 在您研发过程中，根据项目代码仓库内容实时生成代码推荐，同时可根据代码文件为您生成单元测试、代码优化建议等。CodeRider 旨在为您提供沉浸式代码辅助体验，借助其流畅的代码生成速度，帮助您提升编程效率。

3. 智能 DevOps 辅助

CodeRider 为极狐GitLab 的研发全生命周期提供 AI 赋能，打造简单易用的智能辅助研发流程，提升您的组织合作研发效率。

4. 智能研发对话

CodeRider 支持多轮对话技术问答，并结合企业私有文档、企业私有代码等核心数字资源，为您高效解决工作中的问题，提升企业内部数字资源的应用价值。

产品优势

1. 安全合规，数据主权自主可控：支持企业本地化部署或私有云部署，确保代码、数据及知识资产全程隔离，满足企业对数据隐私和安全性的严格要求，为业务提供可信度和安全性保障。
2. 灵活适配，多场景无缝迁移：提供多种部署模式，包括私有化、SaaS 和混合云，满足不同企业的 IT 基础架构需求。企业可以根据自身需求，选择最优的部署方案，实现资源的灵活调度和可控管理。
3. 模型能力持续进化，成本效率双优：采用 SOTA 大模型技术，确保技术的长期可控性和最优性能。大模型能力密度平均每百天翻一倍，同时结合小型化、高质量、高响应、低成本的优化方案，提供精准、高效的智能编程体验。
4. 深度集成 GitLab，重塑 DevOps 智能体验：原生支持 GitLab，基于 GitLab 的用户体系、知识库和代码管理机制，提供 AI 赋能的 DevOps 解决方案。支持需求理解、代码编写、合并请求处理、代码审查等功能，助力企业高效协作、提升研发效能。
5. 复杂任务全流程智能开发： 支持复杂任务的拆解、规划和执行，结合大模型能力自动生成开发方案，并在代码编写、调试、测试等各个环节提供智能辅助，提升开发效率与代码质量，实现端到端的智能化开发流程。

产品功能

1. Loom - 智能化端到端项目开发

• 复杂任务拆解与分析：自动分解复杂编程任务，生成可执行的子任务方案，并提供优化建议。
• 跨文件读取、编辑代码文件：支持跨多个文件解析和修改代码，实现智能代码生成与重构。
• 错误信息自反馈与纠正：自动捕捉错误信息，分析根因并生成修复建议，优化代码质量。
• 终端指令执行：智能解析和执行终端指令，辅助开发者高效完成环境配置与调试操作。

2. 代码智能评审

• 代码提交预审核：提交修改代码前进行代码预审核，帮助用户将代码评审前置，提升开发效率。
• 文件级代码智能审核：生成文件级 AI 代码审核建议，同时支持在 IDE 中查看 MR 代码变更细节并评审。
• 代码审核 Agent：智能化审核合并请求代码变更，可结合 SAST 扫描结果给出审核建议，同时支持项目级个性化配置评审规则。

3. 代码智能生成/补全

• 代码智能实时补全：跨文件实时生成单行或多行代码推荐，支持灵活选择代码补全的模型引擎。
• 自然语言生成代码：在 IDE 中使用自然语言描述生成代码。

4. 智能辅助编程

• 项目引导：为项目提供快速引导功能，帮助用户快速上手项目代码。
• 代码解释：对选中的代码实现自动识别编程语言并生成代码解释。
• 代码注释：针对选中代码生成行间注释，帮助用户逐行理解代码。
• 代码修改：根据用户输入的代码修改指令完成对选中代码的修改。
• 单元测试：针对选中代码生成单元测试代码，帮助用户准确、高效地测试函数或代码片段。
• 代码优化：针对选中代码生成改进建议，以提升代码的可读性、可维护性、安全性等。

5. 智能 DevOps 助手

• 处理议题：用户讨论议题过程中AI自动生成概览，帮助用户高效地阅读议题信息，提升理解效率。
• 生成提交信息：为提交的代码变更智能生成提交信息，同时支持用户修改。
• 处理合并请求：智能生成合并请求摘要，包含合并请求的概述、变更内容、影响范围、预期结果等，帮助用户高效地理解合并请求的相关信息。
• 管理流水线：支持查看流水线状态、管理流水线、下载流水线产物、创建流水线。
• 查询和处理更多 DevOps 任务：查询议题、查看合并请求、查看史诗、查看代码片段、查看漏洞，同时支持自定义配置任务面板。
• GitLab 快捷操作命令：支持20多种GitLab快捷操作命令，快速调起 GitLab 多种操作和相关功能。

6. 智能问答

• 自然语言多轮技术问答：提供灵活的问答模型，为用户打造 IDE 中沉浸式研发技术问答环境。
• 知识库问答：支持基于私有文档库的问答，并支持用户灵活设置知识库的创建、删除、更新等。
• 企业代码问答：支持基于代码库的技术问答，并支持用户灵活设置代码知识库的创建、删除、更新等。
• 智能研发问答平台：企业非技术用户无需依赖编程 IDE 即可体验 CodeRider 问答功能，助力团队高效管理和利用企业内部文档，提升企业数字资产价值。

生成基本的算法能力

使用 tab 补全，可以看到没有问题。TAB 补全的延迟，可以在设置界面自定义。

AI 需要200～300ms的思考时间，需要略等一下，这就考验云模型的负载能力了

中英文注释

借助 Loom 的执行功能，CodeRider 插件能够自动依据需求，为 test.ts 文件里的所有函数添加上中英文注释，像快速排序、桶排序、计算斐波那契数列等函数，都规范使用 JSDoc 格式，契合 TypeScript 文档规范，涵盖中文函数描述、参数说明（含中英文）、返回值说明（中英文 ）。而且，插件还支持呈现 Diff 对比，清晰展示添加注释前后的代码变化。

在任务执行流程里，对系统文件进行读写等权限操作，是由用户授权把控的。尤其在计划模式下，每一个涉及文件修改等的步骤，都得经过用户批准后，才会实际执行，充分保障操作的可控性与安全性 。

总结

在本文中，使用真实的案例分析了CodeRider在前端开发方面的真实能力，CodeRider在回答问题的模板比较于其他的AI code插件更佳规范，能够根据上下文来分析问题，并且热衷于问题的拆分，一个大问题自动拆分为多个小问题，并逐步去解决，这个出发点非常好，也是现在的发展趋势。