CodeGeeX是一个类似于Github Copilot的、拥有130亿参数的多编程语言代码生成的预训练模型，是由清华大学、智谱AI等机构共同研发的。
当前CodeGeex是开源免费使用的CodeGeex开源地址，相对于Copilot的使用方式没有那么陡峭，CodeGeex使用文档还是比较简单的。
CodeGeeX无需VPN，可以直接在vscode插件平台安装使用，上手简单。
CodeGeex包含4种使用模式，分别是：
CodeGeex处于激活状态时，停止输入内容后，就会从光标处开始生成内容，生成待选内容后会以灰色显示，按Tab键即可插入生成结果。（这一点和Copilot一致）。
按Ctrl+回车键激活交互模式，可以在右侧窗口显示生成的x个候选片段（x数量可以在设置的Candidate Num中修改，最多可以生成3个候选项，数目越多生成越慢），点击候选片段上的use code即可插入使用。（这一点是有点困惑，在实际使用中只生成了一个候选项）。
Windows系统是Ctrl+Alt+T，Mac系统是Ctrl+Option+T激活翻译模式，CodeGeeX会把该代码翻译成匹配您当前编辑器语言的代码。点击翻译结果上方的use code插入。还可以在设置中选择您希望插入的时候如何处理被翻译的代码，您可以选择注释它们或者覆盖它们。(这个翻译模式相比较Copilot是不友好的，没有结合上下文生成匹配语言的代码，反而要进行二次交互)。
当选择的内容是纯注释，点击Ctrl+Option+T可以选择待翻译的目标语言，一次性生成代码，个人体验比隐匿模式更直接：
官方demo：
可以对需要处理的代码进行选择，按Alt/Option + t触发提示模式，此时会出现预定义模板列表（默认的是只有Java和Python语言模板）：
可以根据自己的需求在配置文件中的Prompt Templates，进行模板内容添加和编辑：
模板内容：
实际使用：
这个模式还需要探索，没有达到预期。
可以点击在侧边栏的CodeGeex插件，在input框输入待处理代码和选择语言，在output框选择目标语言点击Translate按钮进行转译：
CodeGeex对上下文的识别能力不是很好，当我要它在ts文件中写一个贪心算法解决股票买卖问题时，它给我的是c++语言的头部引入：
我们看到官方给出的demo，也是如此，至少我没想明白。
在重新让它生成代码时，它会给我补充注释，但是补充的是英文，没有结合上下文内容：
翻译模式下，这个引入的内容不知道从哪儿来的：
明确要求使用ts语言生成代码片段，还是直接候选的是c++头部文件：
当要它写出一个快排算法示例时，万万没想到还注释了模型训练的代码片段来源：
简单的代码不能够一次性给出，还要一小句一小句给出：
在使用隐匿模式时，在py文件可以根据上下文生成代码，在ts或js文件却生成的是c#代码。
在实际开发中，CodeGeeX的使用体验是远差于Copilot，但是CodeGeeX是清华实验室的开源免费项目，在算力支撑和数据量而言是远低于OpenAI。基于CodeGeeX项目的基础上，可以进行私有部署，对算法模型进行改进优化，还是需要支持蹒跚前行的国产开源模型的。
总之，还有许多需要做的。
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