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CODIA - 编程学习助手

CODIA - 编程学习助手

CODIA

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CODIA is a Socratic Python debugging coach for VS Code.
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Launch VS Code Quick Open (Ctrl+P), paste the following command, and press enter.
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CODIA

CODIA(Code Observation, Diagnosis, Intelligence & Assistant)是一个面向 Python 初学者的 VS Code 调试学习助手。

它不会直接替用户修改代码,而是捕获实际运行产生的 Python traceback,按照“诊断、引导、验证、通关”的流程帮助用户理解问题,并将学习过程记录到本地。

核心功能

  • 仅接收显式运行或终端运行产生的 Python traceback,不接入编辑器静态 diagnostics。
  • 在报错行提供整行高亮、行首标记和可点击的关卡入口。
  • 支持差一错误、返回值与打印混淆、类型不匹配、未定义名称、语法错误、字典键错误、值转换错误、除零错误、属性错误、导入错误和缩进错误。
  • 优先使用本地规则分类,规则无法覆盖时调用 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。
  • 每类误概念提供固定引导方向和结合当前代码生成的动态提示。
  • 对用户理解和代码修复程度执行 correct、partial、wrong 三档判断。
  • 维护学习者模型、confidence、尝试次数、跳过次数和学习时间线。
  • 掌握度默认不统计任何项,支持用户手动选择或由运行错误自动勾选。
  • 同一关卡支持重复练习,完成次数越多,本次得分越低。
  • 学习日志支持单条删除、清除时间线和一键清除。
  • 提供无需外部 API 的离线演示模式。

环境要求

项目 要求
VS Code 1.90 或更高版本
Node.js 18 或更高版本,仅开发时需要
Python 可用的 Python 解释器
API 服务 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口,演示模式不需要

安装

扩展已经发布到 VS Code Marketplace ,可在扩展面板搜索 CODIA 安装。

意见交流

群号:873223130

CODIA 意见交流群

快速开始

  1. 打开一个 Python 文件。
  2. 在命令面板执行 调试教练:设置 API。
  3. 依次配置 API Base URL、Chat 模型和 API Key。
  4. 使用编辑器右上角的“运行当前 Python 文件并分析”,或命令面板中的 调试教练:运行当前 Python 文件并分析。
  5. 运行失败后,根据报错行入口或左侧面板中的提示完成关卡。
  6. 修复代码后重新运行。退出码为 0 且没有 traceback 时,扩展会判定代码已修复。

需要完全离线运行时,可在 VS Code 设置中启用:

programmingCoach.demoMode

API 配置

默认配置使用 DeepSeek:

配置项 默认值 说明
programmingCoach.apiBaseUrl https://api.deepseek.com OpenAI 兼容 API 基础地址
programmingCoach.apiModel deepseek-chat Chat Completions 模型 ID
API Key 无 通过 vscode.SecretStorage 保存

执行 调试教练:设置 API 后,可以配置:

  • 任意 OpenAI 兼容服务的 Base URL。
  • 支持 Chat Completions 协议的语言模型。
  • 对应服务的 API Key。

Base URL 可以填写服务根路径、版本路径或完整端点。扩展会自动补全 /chat/completions,不会重复拼接已有端点。

示例:

https://api.deepseek.com
https://api.openai.com/v1
https://your-provider.example/v1/chat/completions

自定义服务应优先选择 Chat 模型,并确保接口兼容 OpenAI Chat Completions 请求与响应格式。

API Key 不会写入学习数据或 VS Code 设置文件,只保存在操作系统密钥链中。

运行检测机制

扩展只处理程序实际运行后产生的异常:

  • 显式执行“运行当前 Python 文件并分析”命令。
  • 在启用 shell integration 的 VS Code 终端中运行 Python 文件。

编辑器中的波浪线、语言服务器提示和静态 diagnostics 不会触发关卡。

终端命令退出码为 0 且没有 Python traceback 时,扩展才会判定代码运行成功。

学习与评分

关卡会根据文件、误概念、报错原文和错误代码窗口生成稳定标识。

评分规则如下:

  • 理解和修复正确时获得完整奖励。
  • 部分正确时获得部分奖励。
  • 判断错误时会降低 confidence。
  • 重复完成同一关卡时,奖励依次减半:1、0.5、0.25。
  • 查看答案前需要确认,查看答案不会增加得分。

同一关卡可以重复练习,但历史完成次数会被保留,用于防止重复刷分。

学习数据与隐私

学习数据保存在 VS Code 为扩展分配的全局存储中:

  • learner-model.json
  • learning-log.json

学习者模型包含掌握度、confidence 和关卡重复完成记录。学习日志包含时间线、错误位置、报错原文和错误代码片段。

学习日志删除操作均需要二次确认:

  • 清除历史时间线:清除时间线,保留掌握度和关卡历史。
  • 一键清除:清除日志、掌握度和关卡历史。
  • 单条删除:仅删除选中的日志记录。

启用外部 API 后,扩展会向所选服务发送完成分类、提示、答案和判断所需的报错信息及代码内容。扩展不会自行进行云端同步。

当前边界

  • 仅支持 Python。(后续更新其他语言)
  • 仅覆盖规则分类器支持的常见错误类型。
  • 学习日志以基础时间线和掌握度概览为主。
  • 不提供云端同步。
  • 不自动修改用户代码。

许可证

本项目使用 MIT License。

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