代码诊断概述
代码诊断是指通过分析和检查源代码，发现并定位其中的错误、缺陷或不规范之处。传统的代码诊断方法主要依赖于人工审查和简单的静态分析工具，结合流水线的自动化能力并且结合质量门禁建立不同的质量阈值关卡。
基于 AI 赋能代码诊断是在传统的能力基础上在次进行质量左移，通过腾讯云 AI 代码助手在 IDE 建立统一开发入口，通过结合先进的机器学习和人工智能技术，赋予代码诊断过程更高的智能化水平，从而提升诊断的准确性和效率。AI 赋能代码诊断不仅仅是自动化代码分析，更是通过智能算法对代码进行深度理解和分析，识别出潜在的问题并提供相应的解决方案；
AI 赋能代码诊断的特点主要体现在自主感知、快速反馈、自动化检查、代码修复建议等方面，它能够显著提高代码诊断的效率和有效性。以下是AI赋能代码诊断的特点：
- 自主感知，提供在开发环节中实时感知反馈，针对异常情况提供高亮显性提醒协助开发人员即时识别问题。
- 自动化代码审查，提供针对选中代码片段或者方法进行自动审查代码，识别潜在的错误、代码异味和性能瓶颈，降低手动代码审查的工作量，聚焦域业务逻辑。
- 模型持续演进，依托于混元代码大模型，拥抱迭代前沿技术同时也通过用户反馈的 base case 进行持续优化，基于模型微调和增训方式不断迭代演进模型对代码工程的理解强化其诊断能力，做到自动适应新的技术框架、代码安全、语言特性、编程规范等。
- 多语言框架支持，支持 Go、Java、Python、JavaScript/TypeScript、C/C++ 等近百种编程语言，也包含了其相关使用的主流应用框架。
- 提高代码质量，通过代码诊断质量前置方式持续的代码结构、性能改进等优化和反馈，有助于提高代码的整体质量，减少缺陷和提高代码的可维护性。
- 安全性检查，能够识别代码中的常见安全漏洞和风险，进一步完善安全左移能力在编码领域的落地，构建更安全代码安全能力。
- 可扩展性和定制化，提供 Extension 扩展能力，可动态插拔方式接入 Agent 能力，允许开发者根据实际需求添加新功能或定制现有功能，优化研发工作台针对多维诉求使用诉求。
AI 在代码诊断中的运用
代码诊断
腾讯云 AI 代码助手通过感知能力针对光标所在位置的上下文进行分析，能够自动提示当前位置代码的状态，通过触发代码修复自动当前代码问题对应的解决方案，同时提供修复的实例代码进行参考，确保整体的完整性和修改后功能的稳定性。
可以通过对话框中的 /fix 触发代码诊断，或者使用 IDE 编码区域中使用每个功能方法的快捷键“代码修复”来触发该方法的代码诊断。
多轮对话优化代码诊断
可以通过多轮对话，告诉 AI 更多的信息，让代码诊断的内容更符合研发人员的预期。例如，可以指定业务边界条件、特殊的异常处理逻辑、数据处理方式等。
AI 代码助手的对话模型会识别用户意图结合上下文对话内容优化代码诊断结果。
一键应用代码诊断内容
通过对话框结果中的快捷按钮，如“应用”、“插入到 IDE”等，开发者可以快速判断与接受生成的单元测试代码。
可以选择“应用”按钮，将对话诊断建议代码的结果，直接插入到对应的代码文件中。
通过接受进行确认代码诊断后的建议代码写入/插入到当前代码块中
可以在 IDE 编码区域看到“应用”这部分通过 diff 的能力进行高亮的区分诊断建议代码和当前代码代码文件的对比修改情况，让研发人员快速识别到改动并判断是否接受。
通过这些应用功能，我们可以看到 AI 赋能代码诊断中的强大能力，它不仅提高了开发效率，还帮助确保了软件的质量和稳定性。
实际场景视频演示
debug 调试诊断修复
在开发过程中，开发者常常会通过 DeBug 方式进行程序代码的调试，调试过程中会遇到各种突发的小错误。通过对 DeBug 断点的快是定位异常信息，能够实时监控代码编辑器，即时提示语法错误、异常错误等问题，通过代码修复能力帮助开发者迅速修正，避免问题积累。
运行错误定位及修复
对于已经编写好的软件需要进行编译部署运行，针对启动运行过程中常常也会出现异常问题包含数组越界、空指针、类型不匹配等报错情况，通过代码诊断可以选中异常报错的内容，通过代码解释进行异常问题的分析，然后结合多轮对话能力引入正确的定义内容，帮助开发者进行代码优化。
总结
腾讯云 AI 代码助手的代码诊断能力当前面向对象为方法、函数或者文件级别，可以很好的为研发人员提供有效的修复建议，AI 在代码诊断的环节是质量内建不可或缺的部分，如何更好的进行项目工程的理解，也是我们在不断探索演进的方向，让我们一起拭目以待后面的新能力的吧。
