阿里云提供的智能编码辅助工具，支持代码生成、智能问答、多文件修改、编程智能体等能力。
通义灵码是阿里云基于通义大模型推出的智能编程辅助工具，专为开发者打造的 AI 编码助手。该产品经过海量优秀开源代码数据训练，具备强大的代码理解和生成能力。
核心功能包括代码智能生成、智能问答、多文件修改和编程智能体等能力。产品支持根据当前代码文件及跨文件上下文，提供行级和函数级实时代码续写，实现秒级生成速度，让开发者保持沉浸式编码体验。同时具备自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化建议、注释生成等功能。
通义灵码智能体模式具备自主决策、环境感知和工具使用能力，可根据开发需求端到端完成编码任务。产品全面集成到主流 IDE 中，支持 VSCode、JetBrains 等开发环境，开箱即用，为开发者提供智能化研发体验，引领 AI 原生研发新范式。
受公司合规限制，只能在AS上安装通义进行开发，作为国内第一梯队的编程AI工具，开发中常用到的自动补全、架构设计以及嵌入到错误堆栈中的一键分析，对于编程效率的提升还是很明显的。
缺点：时常反复调教，prompt需求代码达不到预期，编译报错的解析与方案没有较大参考性。
Qwen 团队实力很强，在 DeepSeek 没出来的时候积极开源，对业务有帮助。
云栖大会前后开源了多款大模型。
但是大家普遍吐槽的是“榜单没输过,....”。
通义千问的官网智能体很难用，提示词支持的很短，比扣子差很多。
虽然 Qwen 在国内算是第一梯队，也很厉害，不光要关注打榜，还是要更在意实际的效果。
作为大部分 AI Coding 工具都使用过，GitHub 常年绿墙的开发者，我简单说说为什么我坚持使用国产工具，以及为何国产 AI Coding 工具中，我目前最主要使用的就是通义灵码。
我们都知道，AI Coding 对于资深开发者的效率提升是很恐怖的，同时也能让小白在一点限度内完成一些简单的需求。而从年初开始， cursor 和 claude code 的爆火，我身边大量朋友开始使用它们完成编码工作，效率大涨，一个生物专业的朋友也能单人完成一个带用户管理登录注册的网站，于是乎，一种越来越强的用户粘性开始形成。我看到了一些隐患，作为国外的模型，如果涨价了，甚至某天开始不能给国内使用了，那么在此之前形成的用户粘性会对这些用户造成毁灭性的工作效率打击。果不其然，在前几个月，先是 cursor 宣布调整定价策略，很多国内的用户于是倒戈开始用 claude code，结果没过几个月，claude code 也宣布全面封杀国内的使用入口。只不过，我从一开始就坚持只用国产的 AI Coding 工具，所以没有受到任何影响。
而灵码可以说是目前国内编程效果第一梯队，且免费的应用，基本上遇到有这方面需求，但是苦于无法低门槛访问国外服务的朋友，我都是推荐的灵码。安装方式也很简单，打开 vscode，在插件商城搜索「Lingma - Alibaba Cloud AI Coding Assistant」就能搜到，然后用支付宝登录一下账号就能用了，Ask 模式询问代码，Agent 模式帮你自动修改代码。
在 Modelscope 的一次线下活动中，我现场演示了如何通过通义灵码一次性生成整个 MCP 服务器的源代码：https://www.bilibili.com/video/BV1Zftnz6Ewx/ 大家可以看一下直观感受一下它的生成能力。
很多基础的需求，用它做很方便，比如我的网站上的图像上传和自适应压缩的后端实现，完全就用它做的。
昨天在VS Code里面安装了通义灵码扩展测试了一下。感觉体验一般，发现几个问题。
可能是受限于模型能力的问题，提出的部分要求不能满足
上下文窗口有待优化，对于prompt的需求不能很好地理解
模型自定义选项比较少，不能调整基础参数
没有找到“回滚”按钮
从AI产品来说，三个月不更新是有点久了。
不过从实际输出效果来看，还是不错的。虽然没有办法做到一句话生成一个项目，但是毕竟是针对程序员的。
读了一下代码，对需求的理解还不错，代码质量也高。
基本符合预期。
昨天在官网下载了LINGMA IDE，本来是不想下载新的IDE的，老觉得Pycharm什么的很大一坨，平常轻度使用代码，使用的是anaconda加上Jupyter的搭配，拿deepseek和kimi写一些办公自动化，需要调试代码行，现在直接在LINGMA里面就可以全部解决，anaconda的环境也可以在LINGMA中自动识别，而且有很多主题颜色可以更换，旁边还有一个代码生成很快的小助理，还可以指导优化代码逻辑与速度。我宣布这就是以后我的主力编辑器了。
通义灵码是阿里云推出的一款智能编译工具，在日常处理简单的模型可以做到快速且准确，但在一些复杂的模型面前就略显吃力，会出现一些bug导致编译生成的代码不准确甚至出错，就比如我在要求他使用paython写一个排序算法，要求他对我给出的整数列表进行降序排序，但是编译出来的是升序排序的，在这快程序并没有理解到我给出的降序命令，默认生成升序的；对于普通体验用户来说推荐，但做专业性较强的东西不推荐使用这个，希望更加完善在大模型这块的优化。
用idea测试了一下运行较大的模型会出错，有时间我换个编译器试试看，看到评论区的查友们测评结合自己的测评，给出good吧哈哈，还是要支持国产，虽然现在还没有特别牛，但是后期相信会发展的非常快的