AI Coding Agents, die den Code ausführen und testen
Fine hat gerade zwei Features zu Weihnachten veröffentlicht und es wird ein fantastisches Jahr 2025
Gut, der AI Coding Agent für Startups, der sich mit Ihrem GitHub verbindet und Entwicklungsaufgaben für Sie erledigt, hat gerade AI Sandboxing und Live Previews entfernt. Hier ist, was es bedeutet:
Die KI-Agenten von Fine erstellen einen neuen Zweig zum Bearbeiten/Erstellen von Dateien in Ihrer Codebasis und verwenden dabei für jede Aufgabe eine einzigartige Cloud-Entwicklungsumgebung. Jetzt können Sie den Code in derselben Entwicklungsumgebung ausführen, ohne dass Sie Ihre IDE laden müssen.
Beobachten Sie, wie Ihr Code in der Konsole kompiliert wird. Wenn Fehler auftreten, kopieren Sie einfach die Protokolle und fügen Sie sie in den Chat ein, damit der Agent sie beheben kann.
Sie können auch eine Live-Vorschau öffnen, um Ihre Änderungen visuell zu überprüfen. Teilen Sie die Vorschau-URL mit Kollegen, um Feedback zu erhalten, und testen Sie sie für Backend-Arbeiten mit Tools wie Postman.
Warum das für Entwickler wichtig ist
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der KI nicht nur Ihre Spezifikationen übernimmt und den Code schreibt, sondern den Code auch ausführen und testen, mit den Spezifikationen vergleichen und sich selbst reparieren kann. Wo KI nicht nur Code schreibt, der richtig aussieht und für die Logik des LLM sinnvoll ist, sondern auch überprüft, ob er tatsächlich funktioniert – und genau die von Ihnen definierten Anforderungen erfüllt.
KI-Sandboxing ist nicht nur eine weitere Cloud-Entwicklungsumgebung – es ist der nächste Schritt, um dies zu erreichen.
Mithilfe Ihres Feedbacks zur aktuellen Version von Live Previews werden wir bald die Veröffentlichung eines vollständig selbstbewertenden und sich selbst verbessernden KI-Coding-Agenten ins Auge fassen – den ersten überhaupt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAI Coding Agents, die den Code ausführen und testen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.
Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.
Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.
Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
