AI辅助MATLAB代码编写
主要介绍自己写MATLAB代码时用AI辅助的经验
目录
1. 实现方法
1.1 使用MATLAB自带的AI助手
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功能:
MATLAB Copilot为MARLAB 官方AI辅助插件,能实现下面的功能:- 问答式生成和修改代码
- 快速获取代码或者运行错误的解释
- 自动补全代码
- 为代码生成测试,验证代码正确性,评估可靠性
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要求和限制:
- 仅支持R2025a及后续的版本
- 地区授权受到限制、且国内存在许可证限制
1.2 使用第三方开发的Matlab Copilot AI工具箱
目前就只看到这个博主做的
Matlab Copilot_AI工具箱:对接DeepSeek/Kimi/GPT/千问等多款大模型,一站式提升编程效率
1.3 AI IDE(Cursor, Github, Trae…)+ MATLAB插件
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功能
下载MATLAB插件后,可以在IDE软件中编写Matlab程序,并实现下面的功能:- 基本功能:语法高亮、注释、代码片段、代码折叠。
- 高级功能(安装2021b及以上版本后):
- Code execution and debugging 代码执行和调试
- Automatic code completion 自动代码补全
- Source code formatting (document formatting) 源代码格式化(文档格式化)
- Code navigation代码导航
- Code analysis, such as continuous code checking and automatic fixes 代码分析,如持续代码检查和自动修复
- Code outline 代码大纲
- Symbol renaming 符号重命名
- Run and Debug MATLAB Code 运行和调试 MATLAB 代码
借助AI集成开发的IDE软件,可以通过Agent实现文件夹内(工作空间)项目文件的读取、增加、删减、修改,自动运行和读取报错修复等功能,类似Openclaw(龙虾)的功能。
只需为其设定一个高阶目标,它就会将目标分解为多个步骤,编辑项目中的文件,运行命令,并在出错时进行自我修正。例如,智能代理不会仅仅建议如何修复失败的测试,而是会找出工作空间内文件的根本原因、更新代码、重新运行测试并提交更改。 -
MATLAB MCP
- 什么是MCP?
MCP(Model Context Protocol(模型上下文协议))是一种开放的技术协议,旨在标准化大型语言模型(LLM)与外部工具和服务的交互方式。对于MATLAB的MCP功能通俗说,就是供AI调用的MATLAB API。
- 功能

- 官方仓库: MATLAB MCP Core Server - MATLAB & Simulink
- 安装步骤:
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点击右下角Releases下载安装包(如win64版本)

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以管理员身份运行下载的安装包
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MATLAB SKILL
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功能:
在AI Agent辅助中,Skill是指一个被标准化封装、可被 AI Agent 主动调用,用于完成特定任务的能力单元。同时MATLAB官方也提供了AI智能体的代理工具包(与MATLAB MCP配合),其中也包含APP Designer的技能,官方关于这个MATLAB Agentic Toolkit的作用说明如下:该工具包为 AI 智能体提供了必要的知识和背景信息,从而使其能够高效地与 MATLAB 及其各种工具箱协同工作。利用该工具包,您可以让 AI 智能体具备可靠的 MATLAB 功能。此外,该工具包还能避免 AI 智能体出现错误理解工具箱功能的情况,避免其遗漏新功能,同时也能避免因不必要的操作而浪费时间——这些操作都是经验丰富的 MATLAB 用户会直接跳过的。(AI翻译的)
因此,可以在Claude 、VSCode Agent 、Codex以及TRAE等常见AI集成开发环境中配置,下面以在TRAE中的配置步骤为例子,其他AI IDE大同小异:
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在TRAE中配置MATLAB Agentic Toolkit(Skills)
- clone 或者下载项目后,打包需要的SKILL为ZIP文件。
如图为MATLAB Agentic Toolkit在软件界面设计上的技能(APPDesigner)。
- 导入TRAE
打包成zip文件后,导入即可自动识别
点击确认,然后即可在指定项目中使用
也可以直接和AI智能体对话,让其验证是否技能导入成功
- clone 或者下载项目后,打包需要的SKILL为ZIP文件。
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要求和限制
- AI API免费额度有限制或者需要排队(TRAE)。
- 可以自己接入大模型API,但Token使用需要把握,且存在模型能力和兼容性差异。
- 部分复杂任务仍需人工介入调试,AI 难以一次性生成完全无 Bug 的代码
2. 实例配置
2.1 Trae + Matlab 插件 + Matlab MCP
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安装Trae
Trae是字节跳动推出的一款 AI 原生集成开发环境(IDE),其基于 VS Code 内核开发,提供智能问答、代码补全和 AI 自动编程能力。安装地址:IDE & AI 编程助手 | TRAE - The Real AI Engineer
参考使用:TRAE 教程 | 菜鸟教程
Trae内置模型(左)和处理MATLAB文件需下载的插件(右) -
在TRAE中配置Matlab MCP
2.1. 配置界面如下
2.2. JSON配置
{ "mcpServers": { "matlab": { "command": "C:\\你的mcp下载地址\\matlab-mcp-core-server-win64.exe", "args": [ "--matlab-root=C:\\Program Files\\MATLAB\\R2025a" ] } } }其中的args其他参数请参考github官方链接填写MathWorks®的官方 MATLAB MCP Server,也可以不填。
2.3. 添加MCP和创建智能体
其中提示词可以根据自己的需求选填或者让语言模型润色和生成。
4. 选择智能体或者直接使用Builder with MCP
2.2 VSCode Agent + Matlab 插件 + Matlab Mcp
步骤与TRAE步骤基本一致。
- 完成VSCode 中MATLAB扩展的安装。
- 安装MCP
参考安装链接:- 在VS Code中添加和管理MCP服务器
- GitHub - matlab/matlab-mcp-core-server
通过工作区(.vscode/mcp.json)或用户配置文件中手动配置 MCP 服务器,下图是配置流程:
验证:在扩展或AI智能体中看到matlab mcp服务即可:
3. 任务案例
3.1 制作一个读取飞行轨迹的可视化UI界面
- 期望实现的功能
通过读取无人机仿真后的飞行数据.csv文件, 设计一个软件,可以加载自定义数量的固定翼无人机飞行轨迹,并播放,可以调节播放的速度,飞行轨迹的长短,同时提供动画保存按钮。
- 步骤
- 撰写提示词
我的工作目录包含固定翼飞行的飞行数据的.csv文件,请帮我完成一个matlab 的软件设计,实现固定翼飞机飞行数据的可视化和重放,且满足下面的功能:
1.支持用户输入可视化飞机的数量;
2. 支持指定读取飞行数据文件所在位置,文件飞行数据包含飞机的位置(x,y,z),机体坐标系速度和rpy姿态。以及时间戳
3. 支持将重放的可视化动画保存到指定位置,若没指定,默认保存在windows下的视频位置 ;
4. 支持可视化飞行轨迹的长度,不同飞机的简要模型和轨迹的颜色不一样;
5. 软件界面和UI布局要合理和美观。
- 通过AI优化提示词(可选)
请使用 MATLAB App Designer(R2023b版本,生成代码文件为.m格式)
开发一款固定翼飞机飞行数据可视化与动画重放软件,严格满足以下所有功能、界面和格式要求,输出完整可直接运行的软件代码 :
核心功能:支持多架固定翼飞机飞行数据的 3D 可视化、实时动画重放、数据监控与视频导出;
- 飞机数量配置:界面添加数值输入控件,支持用户自定义输入参与可视化的飞机数量,自动适配对应数量的数据文件;
- 数据读取功能:添加文件夹路径选择按钮,支持用户指定读取飞行数据.csv 文件目录;csv 数据包含字段:时间戳、飞机位置
(x,y,z)、机体坐标系速度、滚转 - 俯仰 - 偏航 (RPY) 姿态,软件自动解析并校验数据合法性;- 动画重放控制:集成播放、暂停、停止、进度条、重放速度调节控件,实时渲染 3D 飞行动画;
- 可视化定制要求:支持手动设置飞行轨迹显示长度;每架飞机配备**差异化的简易固定翼 3D
- 模型,每架飞机的飞行轨迹使用唯一区分的颜色;3D 视图支持鼠标旋转、缩放、平移;
- 视频保存功能:添加保存路径选择按钮,支持用户指定动画视频保存位置;未指定时,默认保存至 Windows 系统视频文件夹**,导出格式为
MP4;- 界面设计要求:UI 布局合理美观、分区清晰(参数设置区、3D 显示区、控制按钮区、实时数据显示区),中文界面、自适应窗口、操作简洁直观,符合工业软件设计规范;
- 附加功能:实时显示当前帧飞机的位置、速度、姿态数据,自动同步多架飞机时间戳,处理数据异常值。
- 通过智能体发送提示词
-
发送界面如下

-
b) 使用Doubao-Seed-Code内置模型

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- 可实现功能演示
- 自动读取工作空间文件

- 自动创建和而修改代码文件

- 显示代码增加和修改的行数,且可供对照审查

- 自动读取工作空间文件
- 第一遍生成结果
如下,为直接生成的可视化界面,但是仍然存在一下缺陷和弊端:
缺陷:- 首次无法完成得很好,比如可视化模型存在缺陷,固定翼无人机的RPY姿态首次验证是错误的。
- 加载飞行轨迹错误,按下播放按钮无法播放,运行后有报错
- 飞行轨迹不能够加载和显示
- 优化
通过追加命令,可以让智能体自动查找问题和修改代码(当然自己懂原因在哪,可以更好得让Agent协助修改)。
发现问题和追加提示词 - 优化后结果
基本实现以下功能:- 根据路径加载飞行轨迹数据
- 支持轨迹数据得显示
- 包含无人机模型和无人机图例得显示
- 支持暂停,停止和进度调节

但是仍存在如下缺陷:
- 动画视频保存本来能够成功实现,但后续多次优化后,会出现报错问题。
- 代码复杂度不断增加,调试文件不断增加,优化可能存在不足,存在一些隐藏Bug。
3.2 实现自动搭建Simulink模型
- 期望实现功能
搭建前馈PID的电动TCUH桥换挡电机的控制逻辑的simulink模型
- 输入提示词

- 运行结果和优化
- 初始生成布局较混乱,经追加指令后可解决

- 自动生成说明文档

生成README.md文件 - 初始生成布局较混乱,经追加指令后可解决
- 追加功能
可视化仿真结果,并且支持设置仿真的时间,调节PID控制的参数,以及电机模型的参数,一次成功。
TCUH桥换电机前馈PID仿真可视化
4. AI Agent辅助MATLAB代码编写的优势和不足
- 优势
目前通过集成各种SKILLS技能和MCP工具,AI智能体能够实现全流程任务处理,包含自动纠错,技能复用,快速验证和搭建模型等功能,能够有效降低门槛和提高效率。
- 不足
- 需要把握项目的权限,避免下发过多的权限,比如在设置智能体时,可以设置指令黑名单,使AI智能体自动运行时触发危险指令时,会被打断并等待人工接管。同时也要防止隐私资料或者文件的泄露(AI自动化处理过程中无意识泄露或提示词注入泄露)。
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TRAE中设置智能体指令黑名单 - 目前大多AI智能体IDE软件大模型使用有限制,TRAE免费但在高峰期使用需要排队;自己导入模型,在自动化完成任务中,容易导致大量Token的消耗,从而导致成本上升。
- 当任务步骤过长或者任务过于复杂时,可能导致成功率显著下降,复杂逻辑易出错。
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