Fitten Code 网站：
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我们做了一款更迅捷、更丝滑、更准确的 AI 代码助手 Fitten Code ，实际测试相比微软的 GitHub Copilot ，将延迟时间缩短约 70%，准确度提高约 20%。
支持超快的自动补全🚀、问答生成代码💬、自动添加注释文档📖等
更重要的是，所有功能免费使用！！！希望各位编程员能够喜欢💗
也欢迎提出各种意见反馈，帮助我们改进产品。
以下是详细的产品介绍。
什么是Fitten Code
Fitten Code旨在帮助程序员提高代码开发效率以及代码质量，以高超的准确率、毫秒级生成速度、卓越的性能效果、流畅的用户体验，超越国内外其他同类知名产品，如GitHub Copilot及Codeium等，让编程体验达到更高的水准。
1. 毫秒级延迟
平均响应时间延迟缩短约70% ，根据对程序员日常使用中的延迟进行分析，Copilot平均延迟大约在1秒左右，而Fitten Code将平均响应时间延迟缩短至300毫秒左右，最低可达100毫秒，让程序员获得更流畅的编程体验。
上图展示了实际运行效果对比：测试使用代码助手辅助编写ResNet模型，Fitten Code平均延迟 只有300ms，可以交互式补全，而Copilot首次延迟长达足足5秒。同时Fitten Code质量更高：Fitten生成了Resnet的完整代码，而Copilot生成了大量不可用的重复片段。
2. 补全代码量大
Fitten Code会在条件允许的情况下，一次性补全大量的代码。和其他产品平均一次只补全1-2行不同的是，Fitten Code平均补全3-5行，大幅提升补全效率。
高准确率：在Human-Eval测试中 Fitten Code 代码生成准确率超过其他产品，生成的代码更加精准，bug更少，在日常使用中，Fitten Code常常写出精妙的代码，甚至帮助修复了一些bug。
3. 更聪明更智能
作为程序员，我们总会面临解决复杂的算法问题。现在向Fitten Code描述代码需求，它就能帮助我们更准确地完成复杂的编程任务。在HumanEval测试集中，Fitten Code的Pass@1准确率达到了60.1% ，相较Copilot的49.5%增长显著。除了更高的准确率， Fitten Code生成的算法也更加高效。以最长上升子序列任务为例，Fitten Code成功实现了时间复杂度为O(n log(n))的最优算法，而Copilot仅能实现O(n^2)的非最优算法。有Fitten Code的加持，广大程序员们就拥有了宝藏算法专家和性能调优专家。
与Fitten Code一起，让编码变得轻松而愉快！
Fitten Code作为一个大模型驱动的代码生成工具，目前支持80多种语言， 包括Python，Javascript，Typescript，Java，C，C++等，且支持 Visual Studio Code，丰富的功能可满足编程过程中的各种需求，在解决疑难问题时给予我们贴切的指导和帮助。
1. 代码自动补全
Fitten Code可以自动为您的代码补充缺失的部分。通过智能化的编程体验，它能够节省您宝贵的开发时间，提升工作效率，加速开发进程，享受无缝补全代码的便利。
2. 自然语言生成代码
Fitten Code可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。您只需以注释的方式（#）或者对话描述代码需要实现的功能，Fitten Code即可自动生成符合注释要求的代码，减少手动编写的时间和精力。此外，以注释为指导，代码生成插件能快速生成项目结构、函数骨架、接口调用等代码片段，帮助快速搭建项目。无论是提升编写效率还是加速项目的开发进程，Fitten Code都将为您带来非常可观的帮助与便利。
3. 自动添加注释
还在手动填写代码注释吗？Fitten Code 能够根据您的代码自动生成相关注释，通过分析您的代码逻辑和结构，为您的代码提供清晰易懂的解释和文档，不仅提高代码的可读性，还方便其他开发人员理解和使用您的代码。
4. 更多功能
除了上述功能，Fitten Code还提供了丰富的实用功能，例如可以根据所选代码进行智能bug查找。此外，它还拥有自动生成单元测试的功能，可以根据代码自动产生相应的测试用例，提高代码质量和可靠性。除此之外，Fitten Code还具备解释代码含义的能力，帮助用户更深入地理解代码逻辑和结构。这一系列功能共同构成了一个强大而全面的代码辅助工具，助力开发者更高效地进行编码和调试工作。
Fitten Code目前支持80多种语言，包括Python, C++, Java, Kotlin, PHP, Ruby, TypeScript等。
未来，Fitten Code还将持续进行迭代更新，欢迎各位使用者为我们提出宝贵的意见。
Fitten Code背后的团队
Fitten Code由北京非十科技有限公司开发，核心团队均博士毕业于清华大学，曾主导开源了计图（Jittor）深度学习框架，是国内主流深度学习框架之一，并参与开源了JNeRF神经渲染库与JittorLLMs大模型推理库，收获了来自业界的大量好评。
团队成员技术能力突出，曾斩获国际超算比赛金牌、信息学奥赛金牌、ACM金牌等，并且在CVPR，SIGGRAPH，TOG，TIP，CVM等计算机图形学、计算机视觉、人工智能等国际顶级会议期刊论文发表过多篇文章，是国际与本土专业领域内具备人工智能、深度学习、高性能计算、系统设计、硬件架构等多学科交叉的顶尖团队。
公司在AI服务方面具有先发技术优势，致力于加速人工智能算法从硬件到软件全流程的落地应用，提供各类计算加速硬件的适配，定制深度学习框架以及人工智能领域AI大模型等服务。
