今天为大家带来码上飞CodeFlying和aixcoder两款免费的软件开发平台效果的测评
一、产品介绍
首先简单介绍一下这两个平台
码上飞CodeFlying： 码上飞 CodeFlying | AI 智能软件开发平台！
是一款革命性的软件开发平台，它通过将软件工程和大模型技术相结合，让用户仅需与AI机器人进行简单对话，就能自动生产出高质量的软件应用程序。无需复杂的编程知识，AI自动开发、生成代码、完成部署，从概念到产品，只需几步。
aixcoder： aiXcoder
aiXcoder致力于将人工智能技术应用于软件开发领域，帮助开发者快速、高效地完成软件开发任务。aiXcoder智能编程工具，能够在开发者编写代码时，自动推荐后续的代码片段，以提高编码效率和代码质量。
从产品的属性和定位上来看，两款产品都属于AIGC类的工具，但它们在实现软件开发的路径和方法上有着明显的不同。aiXcoder聚焦于提升传统编程过程的效率，通过智能代码补全功能降低开发者的编码负担，它的技术主要是基于对大量代码库的学习，从而能够理解编程语言的语义并提供智能推荐，这样可以显著减少编码错误和提高编码速度。
码上飞CodeFlying则采取了一种更为革命性的方法，通过直接与AI对话来生成软件应用，这种方式极大地简化了软件开发的过程。用户不再需要深入掌握复杂的编程知识，只需描述他们想要创建的应用程序，AI便能自动处理编码和部署工作。极大地降低了编程门槛，使非技术用户也能轻松参与到软件开发中来。
二、功能对比
（在本次功能对比中，都选择教师信息管理系统进行开发，所有内容均局限于两个平台内，不借助其它工具完成）
aixcoder:
在它的Coding实验室中，可以选择四种语言进行开发，这里我们选择Java，并勾选自然语言转代码的选项，然后直接在信息框内向它表述我们的需求：
开发一个Java算法，用于管理一个教师信息管理系统。该系统需要能够添加、删除、更新和查询教师的信息。每位教师的信息包括但姓名、年龄、性别、科目和工作年限。该算法需要提供一个用户界面，允许用户执行上述操作。同时，应该有一个搜索功能，使用户能够通过教师的姓名或科目来查找教师信息。系统应该能够保存所有教师的信息，在下次程序运行时可以恢复。
在我们提交需求之后，它会一步步的帮我们生成java的代码，根据提出需求的复杂程度，生成的时间也会逐渐增加。在完成代码生成后，可以选择点击左侧的生成注释、代码解释、Bug自动修复、自动生成单元测试进行后续的操作。
这里我们点击代码解释看一下，可以看到它给我们详细的解释了代码的用例，换一个角度可以输入你想要解析的代码，让它来帮助你完成解析（这个功能还是非常的不错的）。
但是当我们点击Bug自动修复的按钮功能时，发现它会直接对它自己生成的代码提出问题（在生成代码后，未进行任何修改代码的操作）
综上，aixcoder的功能使用完毕，在本次测评中，只对两平台的功能进行探究
CodeFlying：
进入码上飞的操作界面，直接在聊天框内输入我们的需求：
我要开发一个教师信息管理系统，能够添加、删除、更新和查询教师的信息。每位教师的信息包括但姓名、年龄、性别、科目和工作年限。
选择它为我们提供的解决方案
在提交解决方案后，它会自动选择合适的开发语言，设计相应的数据结构。这里点击详情，可以查看具体的数据模型，经过测验，在该数据模型中，支持自定义调整组件。确认无误后，点击确定
点击立即体验之后，右侧会弹出部署之后的预览界面，在该界面可以进行增删改查的操作
这里新增了两个教师信息，经过测试后，其实现了所有需求的功能开发，并且在左侧的聊天框内还能够随时提出其它的需求
在功能开发完成后，可以点击右上角的立即下载的按钮，左侧对话框就会弹出下载代码和预览应用的链接
综上， CodeFlying的功能测试完毕，再次说明，在本次测评中，只对两平台的功能进行探究
三、总结分析
在本次功能测试中，我们发现虽然两款产品都将ai技术应用到了软件开发领域，但二者在实现开路径的方法上有所区别，aixcoder主要采取的是识别自然语言需求及进行代码补全和代码编写的手段，将开发的代码展现在前端，更适用于具有一定开发编程基础的人员使用；而CodeFlying采取的是识别自然语言直接端对端的一站式完成代码编写、确定数据结构、信息部署的功能。对于产品使用者来说，在前端无需接触"代码"只需要依靠自然语言就可以完成开发，以及修改等需求。适合真正"0"开发基础的人员，具有较为广阔的应用对象，且开发的过程较为便利。
aixcoder将ai应用到代码生成
CodeFlying将ai应用到软件开发的全流程
aixocer拥有支持多语言生成注释、代码解释、Bug自动修复、自动生成单元测试的特色功能
CodeFlying拥有支持自定义修改，开发预览，代码下载，直接完成应用开发的特色功能
综上，在此次产品功能测试中，aixcoder和CodeFlying两个平台各具特色，应用场景和适用人群各不相同，且两款产品都具有很高的发展潜力，是当前在AI软件开发领域较为出色的产品。