


Ejen Pengekodan AI yang menjalankan dan menguji kod
Fine baru sahaja mengeluarkan dua ciri pada Krismas dan ia akan menjadi 2025 yang hebat
Baiklah, Ejen Pengekodan AI untuk Permulaan yang menyambung ke GitHub anda dan menyelesaikan tugas pembangun untuk anda, baru sahaja melepaskan AI Sandboxing dan Pratonton Langsung. Inilah maksudnya:
Ejen AI Fine mencipta cawangan baharu untuk mengedit/membuat fail dalam pangkalan kod anda, menggunakan Persekitaran Pembangun Awan yang unik untuk setiap tugas. Sekarang, anda boleh menjalankan kod dalam persekitaran dev yang sama - tidak perlu memuatkan IDE anda.
Tonton kod anda disusun dalam konsol dan jika terdapat sebarang ralat, cuma salin dan tampal log ke dalam sembang untuk dibetulkan oleh Ejen.
Anda juga boleh membuka Pratonton Langsung untuk mengesahkan perubahan anda secara visual. Kongsi URL Pratonton dengan rakan sekerja untuk mendapatkan maklum balas dan untuk kerja bahagian belakang, uji dengan alatan seperti Posmen.
Mengapa ini penting untuk pembangun
Bayangkan dunia di mana AI bukan sahaja mengambil spesifikasi anda dan menulis kod, tetapi boleh menjalankan dan menguji kod, membandingkannya dengan spesifikasi dan membetulkannya sendiri. Di mana AI bukan sahaja menulis kod yang kelihatan betul dan masuk akal kepada logik LLM, tetapi mengesahkan bahawa ia benar-benar berfungsi - dan memenuhi keperluan tepat yang anda tetapkan.
AI Sandboxing bukan sekadar Persekitaran Pembangun Awan yang lain - ia adalah langkah seterusnya dalam mencapai ini.
Dengan bantuan maklum balas anda tentang versi Pratonton Langsung versi semasa, kami tidak lama lagi akan menetapkan sasaran kami untuk mengeluarkan ejen pengekodan AI yang menilai kendiri yang lengkap dan mempertingkatkan diri - yang pertama sekali.
Atas ialah kandungan terperinci Ejen Pengekodan AI yang menjalankan dan menguji kod. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
