现代软件开发中，我们每天都在和代码打交道。写代码时，常常会遇到这样的情况：

• • 记不清某个函数的具体参数

• • 重复编写类似的代码段

• • 需要频繁查阅文档来确认API用法

• • 担心使用云端AI工具可能泄露代码

这些小事每天都在消耗我们的时间和精力。虽然市面上有不少代码补全工具，但要么价格昂贵，要么需要将代码上传到云端，让人难以放心使用。

那么，有没有一个既保护隐私又高效易用的解决方案呢？答案是：有的。今天给大家介绍一个开源的AI编程助手--Tabby。

Tabby是什么？

Tabby是一个完全开源的本地代码补全工具。它能在你的电脑上运行，不需要连接云服务，所有代码都在本地处理，完全保护你的隐私。同时它支持多种主流编程语言，可以无缝集成到VSCode、IDEA等常用编辑器中。

目前tabby已获得24.9k star。

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核心功能

1. 智能代码补全

• • 根据上下文提供准确的代码建议

• • 支持函数、类、变量等多种补全

• • 实时响应，补全速度快

2. 本地运行

• • 完全离线运行，代码不会上传到云端

• • 支持在普通显卡上运行

• • 资源占用合理，不影响其他工作

3. 多语言支持

• • 支持Python、Java、JavaScript等主流语言

• • 内置多个代码模型可选择

• • 支持80多种编程语言

4. IDE集成

• • 支持VSCode插件

• • 支持JetBrains全系IDE

• • 支持Vim/Neovim

快速上手指南

第一步：安装Tabby

使用Docker一键部署(推荐):

docker run -it \
  --gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
  tabbyml/tabby serve --model StarCoder-1B

第二步：安装编辑器插件

以VSCode为例：

1. 1. 打开VSCode扩展商店

2. 2. 搜索"Tabby"并安装

3. 3. 重启VSCode

4. 4. 开始编码，享受智能补全

设置第一步启动的tabby

IDEA也类似的操作，就这么简单，两步即可开始使用！

个性化配置

模型选择

Tabby支持多种代码模型：

• • StarCoder: 通用补全，适合大多数场景

• • CodeLlama: 补全准确度更高

• • Codestral: 支持更多编程语言

可以根据需要在配置文件中切换：

[model]
name = "StarCoder-1B"
device = "cuda"

补全行为设置

可以调整补全触发时机、显示方式等：

• • 自动触发或手动触发

• • 补全提示的显示位置

• • 补全结果的排序方式

硬件适配

• • 支持GPU加速

• • 支持CPU运行

• • 可调整资源占用

使用技巧

1. 1. 善用上下文
   Tabby会分析当前文件的上下文来提供更准确的补全。建议：

• • 保持代码结构清晰

• • 适当添加注释

• • 规范变量命名

1. 2. 合理选择模型

• • 项目规模小：选择轻量级模型

• • 追求准确度：选择大型模型

• • 特定语言：选择专门优化的模型

1. 3. 配置快捷键
   设置常用操作的快捷键，提高效率：

• • 触发补全

• • 接受建议

• • 切换建议

写在最后

Tabby让AI辅助编程变得简单和安全。它不仅免费开源，而且完全本地运行，是一个真正适合日常开发使用的工具。

最重要的是，它在保护代码隐私的同时，还能提供快速准确的补全建议，帮助我们提高编码效率。对于经常编写代码的开发者来说，Tabby绝对值得一试。

阅读原文：原文链接