コードを実行してテストする AI コーディング エージェント
Fine はクリスマスに 2 つの機能をリリースしました。2025 年は素晴らしいものになる予定です
わかりました。GitHub に接続して開発タスクを完了するスタートアップ向け AI コーディング エージェントは、AI サンドボックス と ライブ プレビュー をドロップしました。意味は次のとおりです:
Fine の AI エージェントは、タスクごとに固有のクラウド開発環境を使用して、コードベース内のファイルを編集/作成するための新しいブランチを作成します。これで、同じ開発環境でコードを実行できるようになり、IDE をロードする必要がなくなります。
コンソールでコードのコンパイルを確認し、エラーがある場合は、ログをコピーしてチャットに貼り付け、エージェントが修正できるようにします。
ライブ プレビューを開いて変更を視覚的に確認することもできます。プレビュー URL を同僚と共有してフィードバックを取得し、バックエンド作業については Postman などのツールを使用してテストします。
これが開発者にとって重要な理由
AI が仕様を取得してコードを書くだけでなく、コードを実行してテストし、仕様と比較して自ら修正できる世界を想像してみてください。 AI は、見た目が正しく、LLM のロジックにとって意味のあるコードを作成するだけでなく、それが実際に機能し、定義した要件を正確に満たしていることを検証します。
AI サンドボックスは単なるクラウド開発環境ではありません。これを実現するための次のステップです。
ライブ プレビューの現在のバージョンに関するフィードバックをもとに、私たちは間もなく、史上初の完全な自己評価、自己改善型 AI コーディング エージェントのリリースを目指します。
以上がコードを実行してテストする AI コーディング エージェントの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
