背景
Matlab 2025 虽自带 Copilot 功能,但受地区、许可证的限制,多数用户无法使用。在 Matlab 和 ChatGPT、DeepSeek 等 AI 模型之间来回切换操作繁琐,无法实现'所见即所得'的编程体验,且代码报错后的调试繁琐。
该工具箱作为 Matlab 与多款 AI 模型的对接载体,支持 DeepSeek V3.2(基础/思考版)、Kimi K2、百度文心一言、阿里云通义千问、ChatGPT(百度千帆版)等模型,还支持 4 种自定义模型配置(可对接百度千帆平台近百种大模型)。工具直接在 Matlab 内运行,无需切换其他软件,支持'一键生成、运行、调试、修复 bug、导出'全流程编程辅助。

核心功能
1. AI 生成代码
- 输入需求:在界面输入区输入自然语言指令;
- 一键生成:点击'生成'按钮,可调用多款 AI 模型,几秒内输出完整代码(含注释说明);
- 即用即得:生成的代码自动填充到代码区,无需手动调整格式,直接运行!
2. 报错自动修复
- 错误捕获:运行代码时,工具自动记录报错信息(含文件名、行号、具体错误描述);
- 智能修复:点击'修复'按钮,AI 基于错误信息重新生成代码,同时在注释中说明修改逻辑;
- 边修边学:修复后的代码附带详细注释,帮助理解错误原因,避免重复踩坑。
3. 全生命周期管理
- 运行:点击'运行'按钮,自动保存代码为
.m文件并执行,结果直接在 MATLAB 中展示; - 导出:点击'导出'按钮,选择路径即可保存为
.m文件,方便备份; - 复制/打开:'复制'按钮一键拷贝代码;'打开'按钮直接在 MATLAB 编辑器中打开代码。
技术实现
1. 自然语言→MATLAB 代码转换
- 技术原理:通过 AI 模型将需求转换为 MATLAB 代码,支持数据处理、绘图、算法等场景。
- 示例需求:
"对含噪正弦信号进行 FFT 分析,绘制频谱图并标注峰值频率"

2. 智能调试与错误修复
- 技术亮点:捕获 MATLAB 报错信息,自动生成修复代码。
- 错误修复案例:
- 修复逻辑:分析报错行,自动调整给出错误原因和修复建议,自动保存至 m 文件。

3. 全流程工具链支持
实战案例
案例 1:智能优化算法
需求输入:"写一段 pso 算法优化 spere 函数的程序"

案例 2:信号分析与处理
需求输入:"对含噪正弦信号进行 FFT 分析,绘制频谱图并标注峰值频率"

案例 3:机器学习数据预处理
需求输入:"对 iris 数据集进行标准化处理,使用 PCA 降维并可视化"

部署指南
1. 环境准备
- MATLAB 版本:R2020b 及以上(推荐 R2024b,支持现代 UI 组件);
- API 密钥:需配置对应模型平台的 API Key。
2. 代码运行
- 解压程序文件夹;
- 在命令窗口输入'AI'或'Copilot_AI'或直接右键程序文件,点'运行';
- 在输入区输入需求或加载文件,点击'生成'按钮。
进阶使用技巧
1. 自定义系统提示词
可修改提示词,例如:您是一个擅长写 MATLAB 代码的助手,仅返回带注释的代码。
2. API 请求优化
- 超时设置:默认 50 秒,网络差时可延长;
- 请求历史:增加 GPT4.1 等 API 接口;保存 requestBody.messages 实现多轮对话,例如:
% 保存历史对话(实现上下文感知)
obj.Messages = [obj.Messages; {struct('role', 'assistant', 'content', code)}];
3. 本地功能扩展
- 集成多款 API:可结合百度千帆大模型平台,实现多种模型组合。
版本兼容性表

结语
该工具通过多款 AI 模型将自然语言转化为 MATLAB 代码,大幅降低编程门槛,尤其适合科研人员、工程师快速实现算法原型。后续将持续优化工具箱函数生成能力。


