JetBrains AI

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JetBrains AI是编程软件开发公司JetBrains最新为其旗下系列IDE推出的类似于GitHub Copilot的AI编程助手,可与IntelliJ IDEA、PyCharm、PhpStorm、ReSharper、Fleet等集成开发环境工具深度整合,提供代码聊天、代码生成、上下文代码分析、代码解释、代码翻译等功能,帮助开发人员...

收录时间:
2024-01-17
JetBrains AIJetBrains AI
JetBrains AI

JetBrains AI是编程软件开发公司JetBrains最新为其旗下系列IDE推出的类似于GitHub Copilot的AI编程助手,可与IntelliJ IDEA、PyCharm、PhpStorm、ReSharper、Fleet等集成开发环境工具深度整合,提供代码聊天、代码生成、上下文代码分析、代码解释、代码翻译等功能,帮助开发人员提高开发效率和代码质量。

JetBrains AI
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JetBrains AI的主要功能

  1. 回答代码问题:内置AI编程助手聊天工具,可与大模型提问对话
  2. 解释代码:可在代码编辑器中选择代码,向AI询问特定的代码片段
  3. 生成Git提交消息:可使用AI助手生成Git版本控制更改消息
  4. 生成声明文档:可生成Java、Kotlin、Python等编程语言的文档
  5. 代码翻译转换:可以将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言
  6. AI生成测试:智能分析代码和文档,为代码片段生成单元测试

JetBrains AI的产品价格

JetBrains AI需要用户先购买了其旗下任一IDE的许可证后,激活许可证后才可以免费试用JetBrains AI。AI功能付费订阅价格为个人专业版8.33美元一个月。

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新CodeRabbit

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CodeRabbit是什么 CodeRabbit是一个AI驱动的代码审查平台,通过自动化审查流程来提升代码质量,并显著减少手动审查所需的时间和精力。该平台利用人工智能技术,提供逐行的代码反馈,建议改进和修正,以增强代码的效率和健壮性。CodeRabbit与GitHub和GitLab无缝集成,支持通过智能聊天提供上下文感知的反馈,并且能够随着时间和用户互动变得更加智能。 CodeRabbit的主要功能 自动化代码审查:利用AI技术,CodeRabbit能够自动审查代码,提供改进建议和修正方案,以提升代码质量。 集成GitHub和GitLab:平台与流行的代码仓库服务紧密集成,支持通过Webhook监控Pull Request(PR)和Merge Request(MR)的变化。 上下文感知反馈:提供基于代码上下文的审查反馈,帮助开发者理解代码变更的意图和影响。 智能聊天助手:允许开发者与AI进行对话,以获得更深入的代码审查、解答问题或生成代码。 逐行代码审查:对代码变更进行细致的逐行审查,提供Diff格式的代码建议,便于直接应用。 问题验证:将Pull Request的变更与相关的GitHub或GitLab问题链接起来,验证并识别可能受影响的其他问题。 个性化和学习:CodeRabbit从与用户的互动中学习,随着时间变得更加智能,提供更个性化的审查。 拉取请求摘要:生成并更新拉取请求的高层次摘要,为团队提供变更的快速概览。 CodeRabbit的产品价格 CodeRabbit提供了一系列定价计划,以满足不同规模和需求的组织。 免费版:该计划允许用户为每个Pull Request获取总结和发布说明,并且包括Pro计划的7天免费试用,无需提供信用卡信息。此外,用户可以享受无限数量的公共和私有仓库支持,私有仓库的Pull Request摘要,以及公共仓库的Pull Request审查功能。 Pro专业版:对于需要更全面审查服务的开发者,专业版提供了对每个Pull Request的全面审查,定价为每月15美元(年付折合12美元/月),同样提供7天免费试用。Pro版包括无限数量的公共和私有仓库的逐行代码审查、智能聊天。 企业版:针对大型企业用户,CodeRabbit还提供了企业版计划,该计划包含了Pro版所有功能,提供私有化部署和优先支持,专为大型企业的需求设计。 开源项目:对于开源项目,CodeRabbit提供了一个特别的优惠,即Pro版功能对开源项目完全免费,支持无限数量的公共仓库。 具体定价详情可查看CodeRabbit的Pricing页面。 CodeRabbit的适用人群 软件开发团队:任何需要提高代码审查效率和质量的团队都可以从CodeRabbit的自动化AI驱动审查中受益。 开发者:个人开发者可以通过CodeRabbit获得即时的代码反馈,帮助他们改进代码质量,即使没有团队内其他成员的即时反馈。 技术领导者和项目经理:他们可以利用CodeRabbit来确保代码的质量和一致性,同时减少手动审查的工作量。 开源项目贡献者:由于CodeRabbit为开源项目提供免费的Pro版服务,因此开源项目的贡献者可以利用这一工具来提升代码审查的效率。 技术爱好者:对于喜欢尝试新技术并希望提高工作效率的技术爱好者和早期采用者,CodeRabbit提供了一个前沿的AI工具。
新Tabby

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Tabby是什么 Tabby是一个自托管的人工智能编程助手,为开发人员提供了一个开源和本地部署的替代方案,支持通过利用第三方开源代码大模型(如StarCoder、CodeLlama、DeepseekCoder)以实现类似于 GitHub Copilot 的功能。Tabby的设计目标是帮助开发者通过提供代码建议、自动完成和其他编程相关的辅助功能来提高编程效率和体验。 GitHub地址:https://github.com/TabbyML/tabby Tabby的主要功能 代码自动补全: Tabby 能够根据上下文自动完成代码行,提供单行代码或整个函数的补全建议,从而减少打字量并加快编码速度。 代码建议: 在编写代码时,Tabby 可以提供相关的代码片段建议,帮助开发者快速实现特定的功能或结构。 多行代码生成: Tabby 不仅能补全单行代码,还能生成多行代码片段,包括循环、条件语句、函数定义等。 函数和类生成: Tabby 可以建议或自动生成整个函数或类的结构,包括参数、返回类型和方法实现。 错误检测和修正: Tabby 可以识别代码中的潜在错误,并提供修正建议,帮助开发者维护代码质量。 代码优化: Tabby 能够根据最佳实践提供代码优化建议,帮助开发者编写更高效、更优雅的代码。 语言和框架支持: Tabby 支持多种编程语言(如Python、JavaScript)和框架,使其能够适应不同开发者的需求。 兼容IDE插件: Tabby 提供了与流行 IDE 兼容的插件,如 Visual Studio Code 和 IntelliJ,允许开发者在他们熟悉的开发环境中直接使用 Tabby 的功能。 自托管和自定义: 由于 Tabby 是自托管的,用户可以根据自己的需求和安全标准来配置和运行 Tabby 服务器。 OpenAPI 接口: Tabby 提供了 OpenAPI 接口,使得其他应用程序和服务可以轻松地与 Tabby 集成,扩展其功能。 Tabby支持的大模型 代码补全模型:StarCoder-1B、StarCoder-3B、StarCoder-7B、CodeLlama-7B、CodeLlama-13B、DeepseekCoder-1.3B、DeepseekCoder-6.7B 对话模型:WizardCoder-3B、Mistral-7B
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AskCodi是一个基于AI的代码生成助手,该工具理论上可以帮助你完成任何编码工作。从生成代码到解释代码背后的逻辑,从开发WordPress网站到创建一个应用程序,甚至重构你现有的代码,Codi将是你整个编码之旅的伴侣。 AskCodi是基于开发者的需求而制作的,以避免多余的任务,从而减少花在开发上的时间和更多的时间来执行程序。AskCodi通过工具帮助加快开发过程,在这些工具中,你可以要求Codi AI回答编码问题、解释代码、记录或测试代码。以及像统计分析、数据科学和许多其他的特定应用,对在网上努力寻找答案的开发者来说是大有帮助的。
新驭码CodeRider

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驭码CodeRider是什么 驭码CodeRider是极狐GitLab推出的AI编程与软件智能研发助手,专为提升程序员的编码效率和研发效能而设计。该AI编程工具基于AIGC技术,提供代码补全、生成、解释、单元测试生成以及智能问答等强大功能,支持PC原生端侧部署,允许用户在离线状态下使用,同时提供私有化部署选项,确保企业数据安全。驭码CodeRider与GitLab深度集成,支持智能DevOps工作流,帮助处理议题、合并请求,并与CI/CD流程结合,实现端到端的AI赋能。此外,它还覆盖了近百种编程语言,支持主流IDE集成,是企业级AI DevOps解决方案的优选。 驭码CodeRider的主要功能 智能编程辅助:CodeRider利用先进的AI算法,根据用户的实际研发需求,生成高质量的代码片段。这个功能可以大幅减少编码时间,提升编码效率,同时保证代码质量。 代码补全:在用户编写代码的过程中,CodeRider能够根据当前代码的上下文,智能地提供补全建议,减少手动编码的工作量,加快开发速度。 代码解释:CodeRider能够识别多种编程语言,并提供代码段的详细解释,帮助开发者理解复杂的代码逻辑,提高代码的可读性和可维护性。 代码注释:CodeRider自动生成代码注释,帮助开发者快速理解代码的功能和目的,特别是在团队协作中,注释可以大大提高代码的透明度。 代码修改:CodeRider可以根据用户的指令或需求,自动修改代码,减少手动修改的繁琐性,提高代码修改的效率和准确性。 单元测试:CodeRider能够为选定的代码段生成单元测试代码,帮助开发者快速验证代码的功能和性能,确保代码质量。 代码优化:CodeRider提供代码优化建议,帮助开发者改进代码结构,提升代码的可读性、可维护性和安全性。 智能问答:CodeRider支持自然语言处理技术,能够理解和回答技术相关问题,甚至生成代码示例,支持多轮对话,提高问题解决的效率。 GitLab文档问答:CodeRider集成了GitLab文档问答功能,用户可以通过提问来获取GitLab平台的使用帮助和最佳实践。 IDE集成:CodeRider支持与主流的集成开发环境(IDE)如Visual Studio Code等集成,使得开发者可以在熟悉的开发环境中直接使用CodeRider的功能。 覆盖多种编程语言:CodeRider支持近百种编程语言,无论是流行的Java、Python、JavaScript,还是特定的领域语言,都能得到CodeRider的支持,满足不同开发者的需求。 服务器私有化部署:企业可以选择将CodeRider部署在私有服务器上,这样可以更好地控制数据访问权限,保护企业的核心数据不被外泄,增强数据安全性。 端侧部署(AI PC):用户可以在本地计算机上安装CodeRider,实现端侧智能研发。这种部署方式支持离线工作,即使在没有网络连接的情况下也能使用,增加了研发的灵活性。 企业代码文档安全:CodeRider提供了严格的安全措施,确保企业内部的代码和文档不会被未授权访问或泄露,保护了企业的知识产权和商业机密。 如何使用驭码CodeRider 对于Visual Studio Code用户: 打开Visual Studio Code:确保你已经安装了Visual Studio Code编辑器。 访问扩展:在左侧导航栏中点击“扩展”图标。 搜索插件:在搜索框中输入“驭码 CodeRider”。 安装插件:找到插件后点击“安装”。 登录账号:插件安装完成后,需要登录极狐GitLab账号。 下载依赖项:登录后,手动下载依赖项。点击页面右下角弹出窗口下载端侧组件和模型,包括端侧组件、补全模型和对话模型。注意,因为模型文件较大,需要等待一段时间,右下角会显示下载进度。 Visual Studio Code版插件:https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Jihu-GitLab.coderider 对于JetBrains IDEs用户(以IntelliJ IDEA为例): 打开IntelliJ IDEA:确保你已经安装了IntelliJ IDEA或其他JetBrains IDE。 访问插件市场:在左侧导航栏中点击“插件”。 搜索插件:在插件市场的搜索框中输入“CodeRider”。 安装插件:找到CodeRider后点击“安装”。 重启IDE:安装完成后,重启IntelliJ IDE。 登录账号:重启成功后,登录极狐GitLab账号。 下载依赖项:登录后,同样需要手动下载端侧组件和模型,步骤与Visual Studio Code用户相同。 JetBrains版插件地址:https://plugins.jetbrains.com/plugin/24510-coderide- 驭码CodeRider的产品价格 CodeRider Team驭码团队版:面向团队的版本,每年每人的价格是499元人民币。这个版本提供了一系列的特色功能,包括DevOps智能辅助、GitLab文档库、PC原生算力模型和私有化部署。此外,它还包括辅助编程、代码补全、技术问答、代码生成、代码注释、代码解释、单元测试、代码修改、代码优化和知识问答等辅助功能,以帮助团队成员提高开发效率。 CodeRider Enterprise驭码企业版:更高级的企业级版本,每年每人的价格是899元人民币。除了包含团队版所有功能外,企业版还增加了企业管理、数据看板、权限管理以及企业模型可配置等高级功能。 CodeRider Hybrid驭码混合算力版:结合了AI PC端推理和服务器端大模型的混合算力版本,具体价格需要联系极狐GitLab以获取详细信息。它包含了DevOps智能辅助、GitLab文档库、混合算力模型、私有化部署以及企业知识库等特色功能,并且也包括了辅助编程、代码补全、技术问答等一系列辅助功能。与企业版一样,混合算力版也提供了企业管理、数据看板、权限管理和企业模型可配置等高级功能。 更多产品价格信息请查看驭码CodeRider的产品定价页面。 驭码CodeRider的适用人群 软件开发者:无论是初级开发者还是资深程序员,CodeRider都能通过提供代码补全、代码解释、代码优化等功能,帮助他们提高编码效率和代码质量。 研发团队:在团队协作中,CodeRider的AI DevSecOps功能可以帮助团队成员更高效地进行开发、安全检查和运维工作,提升团队的整体研发效能。 企业IT部门:对于企业的IT部门来说,CodeRider的服务器私有化部署和企业代码文档安全功能,可以保障企业数据安全,同时提高研发流程的自动化水平。 自由职业者:自由职业者在进行软件开发项目时,CodeRider可以作为一个强大的助手,提供从编码到测试的一系列支持,帮助他们独立完成项目开发。 技术爱好者和初学者:对于编程爱好者和初学者,CodeRider的智能问答和代码解释功能可以帮助他们更快地学习和理解编程知识。
DevChat

DevChat

DevChat是一个开源的AI编程助手,可以帮助开发人员高效地利用AI进行代码生成和文档记录。其核心理念是让开发者以提示为中心进行软件开发,即通过编写提示而非直接编写代码来指导AI生成代码。相较于其他单一模型的AI编程工具,DevChat集成了主流的热门代码大模型,支持在多个大模型间切换。 DevChat的主要功能 代码生成与编程辅助:DevChat支持代码生成、代码补全以及测试用例的自动生成等,帮助开发者快速完成编程任务。 上下文精确控制:平台赋予开发者对上下文的精确控制权,同时简化了上下文构建的复杂过程,使得与AI的交互更加直观和高效。 易扩展的提示词库:DevChat允许开发者自定义提示词或创建适合个人或团队的预定义提示模板库,以适应不同的编程需求。 集成多种大模型并任意切换:包括OpenAI的GPT-4和GPT-3.5、文心、Claude 2、讯飞星火、ChatGLM、Code Llama等大模型 支持多款主流IDE:提供Visual Studio Code和JetBrains旗下的IDE(如IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm、CLion等)插件和扩展 如何使用DevChat 以Visual Studio Code为例,打开VS Code编辑器,单击左侧的扩展按钮 在应用商店中搜索DevChat扩展并安装 安装完成后,点击左侧的DevChat扩展图标 点击注册获取DevChat密钥或设置你自己的OpenAI密钥,便可以开始使用DevChat进行编程 DevChat的产品价格 免费版:用户可输入自己的OpenAI或其他大模型的密钥 付费版:购买DevChat提供的密钥,可使用GPT-3.5和GPT-4,15元约1067K个GPT-3.5 token或53K的GPT-4 token;29元约2133K个GPT-3.5 token或107K个GPT-4 token;57元约4267K个GPT-3.5 token或213K个GPT-4 token;112元约8533K个GPT-3.5 token或427K个GPT-4 token。
Sketch2Code

Sketch2Code

Sketch2Code由微软AI Lab于2018年推出,旨在帮助开发人员轻松地将手绘草图转化成HTML代码的开源项目。使用Sketch2Code,开发人员可以绘制线框草图并将其导出为源代码。Sketch2Code使用人工智能和自动化从线框草图中开发代码,支持基本的网页视觉元素,包括标签、文本字段、文本段落、图像和按钮等。 2018年发布时,该项服务背后的模型已经用数百万张图像进行了训练,可以对各种类型的物体进行物体检测。有了这些信息,该工具可以生成设计中不同元素的HTML代码片段,然后可以根据识别的元素的位置推断设计的布局,并相应地生成最终的HTML代码。 而在GPT 4的演示中,也有一段将草图转换成网页的Demo演示,很可能微软已经将该技术与OpenAI合作并进行了迭代,而最新训练的图像数据也可能远超2018年。
新Devin

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Devin是什么 Devin是由人工智能初创公司Cognition推出的全球首个全自主的AI软件工程师智能体,具备强大的编程和软件开发能力,能够在多个方面协助或完全独立地完成软件开发任务。在SWE-bench基准测试中,Devin解决实际问题的表现远超如GPT-4和Claude 2等AI模型。 Devin的开发公司Cognition正式成立虽然仅两个月,但团队成员拥有丰富的AI前沿工作经验,并且拥有多枚国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)金牌,已获彼得·蒂尔的Founders Fund基金领投的2100万美元A轮融资。 Devin的主要功能 自主学习新技术:Devin能够通过阅读文档和代码来学习它不熟悉的技术,从而扩展其技能集。 端到端构建和部署程序:Devin 能够理解整个软件开发流程,从前端设计到后端部署,甚至包括将应用程序发布上线。这意味着它可以从零开始构建网站、游戏或其他软件项目,并处理相关的工作流程。 自主查找并修复Bug:Devin 具有出色的调试能力,能够发现并修复代码中的错误,即使开发者自己都没有注意到的问题也能被它找到并解决。 训练和微调AI模型:Devin 不仅能够处理常规的编程任务,还能帮助训练和微调其他AI模型,显示出在人工智能领域的深度应用能力。 修复开源库:对于开源社区中的问题,Devin 能够理解和解决,例如修复已知的bug或实现新的特性请求。 对成熟生产库做贡献:Devin 能够对已经成熟的生产库做出贡献,例如修复已知的错误或添加新功能。 Devin的性能对比 在SWE-bench基准测试中(要求智能体解决在 Django 和 scikit-learn 等开源项目中发现的实际 GitHub 问题),Devin能够正确处理13.86%的问题。这一成绩显著高于之前技术水平的1.96%,显示出Devin在理解和解决实际编程问题方面的巨大优势。 对比其他AI模型:Devin的表现远远超过了其他知名的AI模型,如GPT-4和Claude 2,这些模型在同样的测试中的正确率通常较低。 如何使用Devin 目前Devin还在内测中,请访问Coginition的官网查看更多信息,想要抢先体验的用户可填写Devin的内测申请表。

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