Tabby 是什么
Tabby 是一款自托管的 AI 编程助手，为开发人员提供了一个开源和本地部署的替代方案，支持通过利用第三方开源代码大模型（如 StarCoder、CodeLlama、DeepseekCoder）以实现类似于 GitHub Copilot 的功能。Tabby 的设计目标是帮助开发者通过提供代码建议、自动完成和其他编程相关的辅助功能来提高编程效率和体验。
GitHub地址：https://github.com/TabbyML/tabby
Tabby 的主要功能
智能代码补全：Tabby 能够根据上下文自动完成代码行，提供单行代码或整个函数的补全建议，从而减少打字量并加快编码速度。支持行级/函数级实时续写，根据当前语法和跨文件的代码上下文，实时生成行、函数建议代码。
多语言支持：Tabby 支持多种编程语言（如 Python、JavaScript、Java、Go、TypeScript 等）和框架，使其能够适应不同开发者的需求。支持 80 多种编程语言，几乎覆盖所有常见开发场景。
自托管和自定义：由于 Tabby 是自托管的，用户可以根据自己的需求和安全标准来配置和运行 Tabby 服务器。支持消费级 GPU，优化推理性能，RTX 3060 即可流畅运行大模型。
IDE 插件支持：Tabby 提供了与流行 IDE 兼容的插件，如 Visual Studio Code 和 IntelliJ，允许开发者在他们熟悉的开发环境中直接使用 Tabby 的功能。支持 VSCode、JetBrains 全系 IDE、Vim/Neovim 等主流编辑器。
OpenAPI 接口：Tabby 提供了 OpenAPI 接口，使得其他应用程序和服务可以轻松地与 Tabby 集成，扩展其功能。可以轻松与现有的开发基础设施（如 Cloud IDE）集成。
错误检测和修正：Tabby 可以识别代码中的潜在错误，并提供修正建议，帮助开发者维护代码质量。能够检查修复代码问题，提升代码品质，发现潜在问题。
代码优化：Tabby 能够根据最佳实践提供代码优化建议，帮助开发者编写更高效、更优雅的代码。支持代码审查、自动修复代码、自动生成 commit message 完成 git 提交等功能。
Tabby 的使用方法
安装步骤：
- 访问 Tabby 官网 https://tabby.tabbyml.com/或 GitHub 仓库 https://github.com/TabbyML/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 --device cuda - 在 VS Code 或 JetBrains IDE 中安装 Tabby 插件
- 配置服务器地址：http://localhost:8080
- 重启 IDE 即可开始使用
核心使用方式：
- 代码生成：在编辑器中输入自然语言描述需求，Tabby 会自动生成代码片段
- 代码补全：在编码过程中按 Tab 键接受代码建议，或使用快捷键手动触发行间代码建议
- 智能问答：点击 IDE 侧边工具导航或使用快捷键唤起智能问答助手，输入问题即可获得答案
- 代码解释：选中代码后，右键选择"Tabby:代码解释"或使用快捷键触发
- 代码纠错：选中代码后，右键选择"Tabby:代码纠错"
- 单元测试：选中代码后，右键选择"Tabby:单元测试"
快捷键操作：
- 接受行间代码建议：Tab
- 废弃行间代码建议：Esc
- 查看上一个/下一个行间推荐结果：Alt [ / Alt ]
- 手动触发行间代码建议：Alt P
Tabby 的产品价格
Tabby 完全免费，无需付费即可使用所有功能。作为开源项目，Tabby 完全免费，无需额外订阅费用。对于中小型团队或个人开发者来说，Tabby 是一个经济实惠的选择。
Tabby 的适用人群
个人开发者：需要提升编码效率和代码质量的独立程序员，通过智能代码生成和补全功能减少重复性工作，快速完成代码编写和调试。
开发团队：追求高效率和协作流畅的软件开发团队，利用 Tabby 的多智能体协作系统覆盖开发全流程，提升团队协作效率。
企业研发部门：希望优化研发流程、提高代码安全性和降低成本的企业，通过本地部署方案满足企业级需求。
编程学习者：通过 AI 辅助快速掌握编程语法，降低学习门槛，理解代码逻辑。
总而言之，Tabby 是一款通过 AI 技术实现复杂编程任务自动化的智能编程工具，支持多种编程语言和丰富的开发功能，适用于个人开发、团队协作、企业应用、教育学习等多种场景，帮助用户大幅提升开发效率。
