AI编码助手是在大模型的基础上使用数百万行优秀的代码数据（包括开源代码库、企业私有代码库等）预训练而成，帮助开发人员编写代码。开发人员使用自然语言和代码片段相组合的方式提示编码助手生成新代码。
AI编码助手还可以分析、解释、调试和重构代码；生成文档；以及在不同的编程语言之间进行转换。人工智能编码助手通常支持多种编程语言和自然语言，并且可以集成到编程环境中，如代码编辑器、命令行终端和聊天界面等。
目前行业内已有很多较优秀的AI编码助手产品，例如国外的GitHub Copilot，国内的阿里通义灵码、百度Comate等，可供企业和用户直接使用。
但与此同时，业内也有很多公司出于数据安全、可控性、长期总拥有成本等角度考虑自研AI编码助手。沙丘社区通过研究众安保险、火山引擎、贝壳、喜马拉雅等企业的AI编码助手建设实践，旨在为其他企业提供参考。
考虑到模型封闭、代码安全、企业代码集成等问题，众安保险自研代码助手Devpilot，具备的核心能力包括代码生成、单测生成、生成注释、代码修复、Code Review、性能检查、代码解释，实现辅助代码开发各环节。
完整内容：众安保险代码助手Devpilot实践
火山引擎开发助手通过自然语言描述，自动生成代码，针对已有的代码可以自动实现自动生成、修复，优化、解释与注释等。对话式方式进行文档搜索、函数使用、代码示例等问题咨询。助力平台用户减少基础开发工作量、提升开发效率。
完整内容：火山引擎开发助手实践
传统研发面临的痛点包括低效、重复、精力分散、质量不稳定，特别是在编码方面，存在重复编写非核心业务代码、代码质量不一、学习成本高、测试用例编写成本高、测试覆盖率低和软件质量下降等问题。
喜马拉雅推进AI智能编码助手实践，并通过推理加速、提示词优化、RAG优化、工程层面联邦查询以及经验优化等方式提高AI智能编码助手的效能，显著提升了代码生成的效率和质量。
完整内容：喜马拉雅AI智能编码助手实践
贝壳AI研发助手CodeLink包含AutoComplete代码补全、CodeChat结对编程助手和WorkBench私域工作台三个部分，旨在提升研发效率和编程体验。
CodeLink在内部正式推广后，覆盖90%的研发人员，多语言的综合采纳率为23%、AI代码占比达到12%。
