Fitten Code 是由新加坡初创公司 Fitten AI 开发的AI 驱动代码生成与调试平台，专注于通过自然语言交互和智能工具链提升软件开发效率。其核心价值在于 **“对话式编程”，将传统编码的 “思考 – 查阅 – 编写” 流程升级为“需求描述 – 代码生成 – 实时优化”** 的闭环生态。
- 大模型深度适配：基于自研的CodeGPT-4（参数规模 540B），支持代码生成、逻辑推理、跨语言转换等核心能力，在 Python、Java 等主流语言的代码生成准确率达 92%。
- 多模态交互：支持自然语言、代码片段、流程图等输入方式。例如，用户手绘数据流图后拍照上传，系统自动生成对应代码框架。
- 实时上下文感知：通过 AST（抽象语法树）解析和符号表跟踪，实现代码生成的动态适配。例如，在 VS Code 中输入注释 “查询用户订单”，系统自动关联当前项目的数据库结构，生成符合业务逻辑的 SQL 语句。
- 调试增强：通过沙箱环境模拟代码运行，自动检测语法错误和逻辑漏洞。例如，生成 Python 代码后，系统自动运行单元测试并返回覆盖率报告。
- API 自动补全：基于 Swagger 文档和代码库历史，生成接口调用示例。例如，用户输入 “调用微信支付接口”，系统自动生成签名算法和请求参数示例。
- 安全审计：内置 OWASP Top 10 漏洞检测模型，生成代码时自动规避 SQL 注入、XSS 等风险。例如，某金融系统使用 Fitten Code 后，安全漏洞减少 75%。
- 自然语言编程：用户输入 “用 React 实现一个带搜索功能的商品列表”，系统自动生成组件代码、状态管理逻辑和样式文件。
- 增强模式：通过追问机制补充细节。例如，用户提问 “如何优化数据库查询性能”，系统进一步询问 “使用的数据库类型”“当前查询语句”，最终生成索引优化方案和慢查询日志配置。
- 跨语言转换：支持 Python⇄Java⇄JavaScript 等 12 种语言互转。例如，某团队将遗留 Python 代码自动转换为 TypeScript，节省重构成本 40%。
- 企业级开发：某电商平台使用 Fitten Code 生成商品推荐算法，将开发周期从 3 周缩短至 2 天，模型点击率提升 18%。
- 学术研究：科研人员输入 “用 PyTorch 实现 Transformer 模型”，系统生成代码框架并关联最新论文优化点（如 LayerNorm 位置调整、激活函数替换）。
- 教育与培训：高校将 Fitten Code 作为编程教学辅助工具，学生通过自然语言提问学习语法，教师通过代码审查功能批量批改作业。
