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。
