自从 chartGPT3 横空出世今后，AI 技能越来越深化到每个人的日子中，这儿不谈 AI 究竟是不是真的存在着类人的思维和才智，也不谈是否替代人类的问题。本着实用主义的准则，先让它能为我所用。
我在工作中已经深化运用了 chartGPT 和 Claude 这两个 AI 产品，在一些不易产生幻觉的场景，用起来实在太香了。比如说：写一些简略的正则；写 python 脚本处理文件；忘记了 Linux 命令的某些参数；为某个操作生成 Linux 命令等等，这些原先尽管查 Google 也能查得到，但总之是慢了些，并且Google 没有诘问和解说的才能。
但在某些简单产生幻觉的场景，用起来仍是要慎重，比如说为某个需求做技能选型；讨论技能问题，像这种开放式的，涉及一些创造力的问题就简单呈现幻觉。并且问的越冷门，呈现幻觉的或许性越大。
这儿主要介绍 Codeium 这款垂直类的 AI 产品，主要面向程序员，也不用忧虑幻觉问题，生成速度比照下来也还能够，运用下来，感觉确实极大的提高了生产力。
- 装置
codeium 必须基于某个编辑器，不能独立装置，需求作为编辑器插件的方式装置，以 Goland 为例，在 Goland 的 Preferences -> Plugins -> Marketplace 中搜索 codeium ，装置即可。
把 Goland Proxy 署理设置成魔法东西的署理地址，一切插件默许也会运用这个署理。
改好后还需求重启一下 Goland。
下载完结后会提示你登录，按提示操作即可。
- 运用场景
一切准备就绪，就能够体会 codeium 了。
一般来说，在多参数场景、多模版代码场景下，这个代码提示十分给力。
IDE 只能提示一些十分基础的，而 Codeium 能够依据你的代码上下文，匹配最合适的代码，假如参数十分多，这个效率就很高了。
不过依据注释主动生成代码的才能我没怎么试过，因为对中文支持的不是很好，并且依据注释生成代码怎么看总感觉有点鸡肋，生成的代码少吧，自己写出来也很快，生成的代码多吧，仍是要看一看代码有没有问题，还不如自己写。
- 上传代码？
至于它的原理，我以为它应该仍是把一块代码上下文发送到 Server 端核算了，不行能在本地核算，这样太耗资源。
它官网也说会搜集运用信息，包含代码，但不会用于训练。可是谁知道呢，这玩意它又不透明。
我用 Charles 测验抓了下它的恳求，确实是在访问 Server，把代码上下文加密上传了。
把 Goland 的 proxy 设置改为 Charles 的署理地址就能抓到它的包了，记住装置 Charles证书。
从包数据来看，对代码进行了加密，然后发到 Server 端核算出最佳生成代码，再发回本地。
这样看，安全性确实没法确保，这也没办法，毕竟人家是免费的，总要想办法创收，因而在一些灵敏的公司或许不太会答应这样的行为，尽管其实很多代码它也没有想象的那么重要，可是安全这东西，归于不上称没有四两重，上了称千斤打不住，所以我们且用且爱惜吧。
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