fitten code 是 vs code 插件，支持在 jupyter notebook 中用自然语言生成完整建模代码、交互式重写、错误修复及导出优化脚本。
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在 Jupyter Notebook 中快速完成模型训练，却苦于反复调试参数、手写数据预处理代码、记不住 sklearn 各类接口用法？Fitten Code 能实时补全建模流程、生成可运行的完整代码块，把“查文档→写代码→改报错”压缩成一次回车。
安装并启用 Fitten Code 插件
打开 VS Code（Jupyter Notebook 常通过 VS Code 打开），点击左侧扩展图标 → 搜索 【Fitten Code】 → 点击“安装”。
安装完成后，重启 VS Code。确保当前工作区已打开一个 .ipynb 文件，右下角状态栏会出现“Fitten Code Ready”提示。
⚠️ 注意：若未看到该提示，请检查是否已启用 Python 扩展，并确认当前 Notebook 内核为 Python（非 Python 3.8、Python 3.10 等带版本号的别名）——【Fitten Code 仅识别标准 Python 内核名称】。
用自然语言生成完整建模代码
在任意代码单元格中输入指令，例如：
“用随机森林对 iris 数据集做分类，划分 8:2 训练测试集，标准化特征，输出准确率”
将光标置于该行末尾，按下 Ctrl+Enter（Windows/Linux）或 Cmd+Enter（macOS）。
Fitten Code 会在下方自动生成一段可直接运行的 Python 代码，包含 from sklearn 导入、load_iris()、StandardScaler、train_test_split、RandomForestClassifier、fit、predict 和 print(accuracy_score) 全流程。
这一步不需要你提前 import 任何库——Fitten Code 会自动补全所有依赖项，且导入顺序符合 PEP 8 规范。
交互式调试与局部重写
方法一：聚焦某一步骤重生成
选中已生成代码中的某一行（例如 model = RandomForestClassifier()），右键 → “Fitten Code: Regenerate this line”，即可单独重写该行，比如改成 model = RandomForestClassifier(n_estimators=200, max_depth=5)。
方法二：对整段代码追加说明后重生成
在原指令下方新起一行，输入补充要求，例如：
“加上混淆矩阵热力图可视化”
光标置于该行 → Ctrl+Enter，Fitten Code 将自动在原建模代码末尾插入 seaborn.heatmap + plt.show() 块，并补全 import。
方法三：修正错误提示直接修复
若运行时报错 ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead，将报错信息复制粘贴到新单元格，加前缀“修复：”，再 Ctrl+Enter。Fitten Code 会定位到 X.reshape(-1, 1) 或类似缺失操作并补全。
导出为独立 Python 脚本
第一步：点击 Notebook 右上角“⋯”菜单 → 选择“Export to Python”。
第二步：打开刚导出的 .py 文件，在首行下方插入：
from fitten_code import enable_notebook_export # 此行仅用于标记，实际不执行
第三步：选中全部代码 → 右键 → “Fitten Code: Optimize script for production”。
它会自动移除 print 输出、注释掉 plt.show()、添加 if __name__ == "__main__": 块、封装 fit_predict 流程为函数，并注入 type hints。
这一步生成的脚本可直接提交至 CI/CD 流水线，无需人工删减 notebook 特有语法。
