AI 驱动的全栈代码生成工具

[人工智能]

一、Cursor（免费版）

下载地址：

官网：https://www.cursor.com/（支持 Windows、macOS、Linux 系统，直接下载对应安装包即可）

安装步骤：

1. 进入官网，点击「Download Now」，根据系统选择版本（如 Windows 选 .exe，macOS 选 .dmg）。
2. 下载后双击安装包，按提示完成安装（Windows 可能需要允许 “未知来源” 应用，macOS 需拖拽到 Applications 文件夹）。
3. 首次打开需注册账号（可用 GitHub 或邮箱注册，免费版无需付费）。

基础使用：

1. 新建项目：点击左上角「New Project」，选择项目文件夹（如 “task-management-app”）。
2. 生成代码：在编辑器中输入自然语言需求（例如：“用 React+FastAPI+SQLite 生成任务管理 APP，包含登录和任务 CRUD”），按下 Ctrl+K（或 Cmd+K）触发生成，AI 会自动创建文件和代码。
3. 修复 bug：运行代码报错后，选中错误代码或终端中的错误信息，在右侧聊天框输入 “修复这个错误”，AI 会生成修改建议，点击「Apply」直接替换代码。

二、CodeLlama（开源，本地部署）

下载与部署工具：

• 模型通过 Ollama 部署（最简单方式），Ollama 下载地址：https://ollama.com/
• 支持系统：Windows（需 WSL2）、macOS、Linux。

安装步骤：

1. 安装 Ollama：
   • 进入官网下载对应版本（如 Windows 选 .exe），双击安装，自动配置环境变量。
2. 拉取并启动 CodeLlama 模型：
   • 打开终端（Windows 用 PowerShell/WSL，macOS 用终端），输入命令：

     bash

     # 推荐7B参数版本（轻量，普通电脑可运行）
     ollama run codellama:7b-code
     # 如需更精准的生成，可选13B版本（需8GB+显存）
     ollama run codellama:13b-code
     

   • 首次运行会自动下载模型（约几个 GB，需耐心等待），下载完成后进入交互模式。

基础使用：

1. 生成全栈代码：在终端中输入详细需求，例如：

   plaintext

   生成一个Vue3+Node.js+MySQL的用户管理系统，包含：
   1. 后端：注册/登录接口（JWT验证）、用户增删改查API
   2. 前端：登录页、用户列表页（带搜索和删除功能）
   3. 数据库：用户表（id、username、password、role）
   请输出完整代码和文件结构。
   

   模型会逐行输出代码，可复制到本地文件夹。

2. 修复 bug：将报错代码和错误信息粘贴到终端，例如：

   plaintext

   这段Python代码运行报错：
   def add(a, b):
       return a + b
   print(add("1", 2))  # 错误：TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
   请修复并解释原因。
   

   模型会返回修改后的代码（如统一类型）并说明错误原因。

三、GitHub Copilot X（集成于 VS Code）

前置条件：

需先安装 VS Code：https://code.visualstudio.com/（免费，支持全平台）。

安装步骤：

1. 打开 VS Code，进入左侧「扩展」面板（快捷键 Ctrl+Shift+X）。
2. 搜索「GitHub Copilot」，点击「安装」（需登录 GitHub 账号，个人账号免费）。
3. 安装完成后，点击左下角账号图标，确保已登录 GitHub，Copilot 会自动启用。
4. （可选）启用 X 功能：在 VS Code 设置中搜索「Copilot Chat」，勾选启用，支持对话式调试。

基础使用：

1. 生成全栈代码：

   • 新建项目文件夹（如 “flask-blog”），创建 app.py（后端）和 templates/index.html（前端）。
   • 在 app.py 中输入注释：

     python

     运行

     # 用Flask+SQLite写一个博客系统后端，包含：
     # 1. 文章发布（标题、内容、时间）
     # 2. 评论功能（关联文章ID、评论内容）
     # 3. 路由：/posts（GET获取所有文章）、/posts（POST发布）、/posts/<id>/comments（POST评论）
     

   • 按下 Enter 后，Copilot 会自动生成完整代码（路由、数据库模型、逻辑）。

2. 修复 bug：

   • 代码报错时，右键选中错误行，选择「GitHub Copilot: Fix this code」，AI 会直接修改代码并显示修复说明。

四、Ollama + 代码生成模型（灵活组合）

下载地址：

Ollama 官网：https://ollama.com/（同 CodeLlama 的部署工具，支持全平台）。

安装步骤：

1. 同 CodeLlama 步骤 1：安装 Ollama 并启动。
2. 拉取其他代码模型（除了 CodeLlama，还可选择以下模型）：

   bash

   # StarCoder（适合Python/JS，轻量）
   ollama run starcoder
   # WizardCoder（擅长复杂逻辑，推荐13B版本）
   ollama run wizardcoder:13b
   

基础使用（以 WizardCoder 为例）：

1. 生成全栈代码：在终端输入需求，例如：

   plaintext

   生成Django+PostgreSQL在线书店系统，包含：
   - 后端：商品模型（名称、价格、库存）、购物车API、订单创建接口
   - 前端：用Django模板实现商品列表、加入购物车、结算页面
   - 数据库配置：PostgreSQL连接设置
   请给出项目结构和核心代码。
   

   模型会生成 models.py（数据模型）、views.py（视图）、templates（前端页面）等代码。

2. 搭配 UI 工具（可选）：若觉得终端交互不便，可安装 Open WebUI（开源 UI 工具）：

   • 下载地址：https://github.com/open-webui/open-webui
   • 安装后连接本地 Ollama 服务，通过网页界面输入需求，更直观地生成和修改代码。

注意事项：

• 网络要求：Cursor、Copilot X 需要联网（依赖云端模型）；CodeLlama、Ollama 本地部署无需联网，但首次下载模型需要网络。
• 配置要求：本地模型（如 CodeLlama 13B）建议至少 16GB 内存，显卡（NVIDIA）显存越大运行越流畅。
• 权限问题：Windows 安装时若提示 “权限不足”，右键安装包选择「以管理员身份运行」；macOS 若提示 “无法打开”，进入「系统设置 - 隐私与安全性」手动允许。