【光纤传输源码输出】【responsebody源码】【源码andriod】源码编辑器聊天机器人教程

来源:python erp 源码

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2.AI驱动的前端UI组件生成器(Next.js,GPT4,编辑Langchain和CopilotKit)

源码编辑器聊天机器人教程

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       Codeium 是一种人工智能驱动的代码完成工具,旨在简化编码过程。天机支持 多种语言并与流行的教程 IDE 集成,减少样板代码,源码光纤传输源码输出查找和使用 API,编辑并生成单元测试。器聊器人允许开发人员以自然语言键入注释以完成代码,天机被 Adobe、教程Dropbox、源码IBM、编辑Pinterest、器聊器人Salesforce 和 Tesla 等顶级公司信赖,天机且免费使用。教程

       Safurai 是一个基于 AI 的 IDE 扩展,帮助开发人员进行编码、调试和重构。充当虚拟助手,为软件开发过程中可能出现的任何问题提供解决方案和建议,改进工作流程和代码质量。

       GitFluence 是一种人工智能驱动的解决方案,帮助用户快速找到适合其特定需求的正确 git 命令。易于使用的responsebody源码网络应用程序,输入所需 git 操作的描述并接收相关命令建议,省时省力。

       Phind 是专为开发人员设计的人工智能搜索引擎,可定制搜索,探索功能,提供 AI 驱动的相关主题和增强搜索结果的建议,还有 Surprise Me 功能随机选择主题供用户发现和探索。

       Cron AI 是一种人工智能驱动的 cron 表达式生成器,简化 cron 作业的创建。易用性,快速将输入的单词转换为 cron 表达式以设置 cron 作业,效率高,减少创建 cron 作业所需的复杂性和时间。

       Amazon CodeWhisperer 是一项由机器学习 (ML) 提供支持的服务,根据开发人员在集成开发环境 (IDE) 中以自然语言和代码发表的评论生成代码建议,提高开发人员的工作效率。

       AI CLI 是开源 GPT -3 Powered CLI,当前提示长度为 ~ 个令牌,1K 令牌的 text-davinci- 定价为 0. 美元,即 ~0. 美元/命令,考虑通过微调改善响应并降低每条命令的成本。

       Bito 是一款由 AI 驱动的代码助手,帮助开发人员自动执行任务并将生成代码的源码andriod速度提高 倍。生成代码、构建单元测试、创建代码注释、解释新代码以及检查安全漏洞,适用于 AppCode、GoLand、IntelliJ、PyCharm、PhpStorm、Rider、RubyMine 和 WebStorm,注重用户隐私,从不存储或复制代码,始终对数据和日志进行加密。

       Google Colab Copilot 是一款旨在自动化 Google Colab 工作区、简化用户体验的工具。在 Google Colab 上无缝实施,轻松设置,便捷激活,满足数据科学家、研究人员和开发人员的需求。

       Codium 是一种人工智能工具,帮助开发人员更快地编写测试并在部署前发现错误。pox源码分析源代码、文档字符串和注释以生成有意义的测试,提供测试建议,侧重于边缘情况和方法参数以确保准确性。

       Code GPT 是一个 VS 代码扩展,具有 StackOverflow 支持、解释、重构、文档、查找问题和单元测试等优秀功能。

       Arduino 代码生成器 是一种人工智能工具,为 Arduino 兼容板自动执行代码生成过程。利用 GPT-3 算法快速生成代码,节省用户时间,提供有关 Arduino 项目的零件、组件和教程的建议,允许用户直接从网站购买零部件。

       Hacker AI 是一种由人工智能驱动的代码审计工具,旨在识别和修复源代码中潜在的安全漏洞。扫描源代码以查找安全问题,帮助组织检测和修复漏洞以防止网络攻击,测试期间免费,无需创建帐户,netroot源码用户在 分钟内收到漏洞报告。

       Refraction 是一种基于 AI 的代码改进工具,简化开发过程。适用于 C#、C++、Go、Java、JavaScript、TypeScript、PHP、Python、R Lang、Ruby 和 Swift,自动重构和测试,代码解释、语言转换、硬编码文字分离和样式检查。

       Maverick 是一种由 AI 提供支持的代码完成工具,基于 Yurts,专注于在不接触任何 API 或知识库的情况下在本地机器上提供最佳代码完成。

       Buildt AI 是一种基于人工智能的代码库搜索工具,简化开发人员的代码管理。使用自然语言搜索快速准确地查找、生成和替换代码片段,生成新代码、重构现有代码、扩展功能以及删除遗留或重复代码,添加或更新依赖更改,支持 Javascript 和 Typescript,未来计划支持 + 语言。

       CodeGeeX 是一个拥有 亿参数的大规模多语言代码生成模型,在超过 种编程语言的大型代码语料库上进行预训练,支持 种以上的代码生成和翻译编程语言。

       Programming Helper 是一种人工智能工具,协助完成各种编程任务。从文本描述生成代码、SQL 命令、HTML 和 CSS,将代码翻译成任何编程语言并用通俗易懂的英语解释代码,修复无效代码、生成测试并向代码添加类型,创建正则表达式、查找 Git 命令、获取 Linux 命令以及根据描述生成元标记,提供编程相关问题的解答。

       CodeAssist 是一个人工智能聊天机器人界面,专为在 Jetbrains IDE 和 Visual Studio Code 中编程而设计。与聊天机器人交流,就像与人交谈一样,允许它查看和修改代码,根据用户的代码库生成代码完成,考虑代码库其他部分的文件和函数/类,适用于所有流行的编程语言,提供更集中的响应。

       Clippy AI(VS 代码扩展)是 OpenAI Codex 的简单包装器,允许您向 Codex 发送您的当前文件以及一些纯文本英语说明,然后它会在您的编辑器中打开一个差异视图,以便您可以轻松查看建议的更改并接受或拒绝它们。

AI驱动的前端UI组件生成器(Next.js,GPT4,Langchain和CopilotKit)

       构建AI驱动的前端UI组件生成器,以帮助您生成Next.js Tailwind CSS UI组件,是一个兼具高效与便捷的开发方法。本教程将引导您通过几个关键步骤,构建一个集成有AI功能的UI组件生成器,从项目设置与包安装,到前端界面设计与AI功能集成,最终实现生成及使用UI组件的全过程。以下内容将具体介绍如何完成这一构建过程。

       首先,确保您的开发环境已准备就绪。为了能充分理解接下来的教程,您需要对React或Next.js有基本了解。本项目将利用Ace代码编辑器、Langchain包及其依赖项,以及CopilotKit工具。您需要在终端中运行以下代码片段以创建Next.js应用程序:`bash npx create-next-app@latest aiuigenerator`。接下来,安装Ace、Langchain及其依赖,以及CopilotKit,这将为添加AI功能做好准备。

       在项目结构中,我们将创建一个名为`components`的文件夹,并在其中包含`Header.tsx`与`CodeTutorial.tsx`两个文件。`Header.tsx`负责定义导航栏,`CodeTutorial.tsx`则展示生成的UI组件、嵌入式代码编辑器及实现教程。在`page.tsx`文件中,导入并定义`Home`函数组件,用于整合`Header`和`CodeTutorial`组件。在完成上述步骤后,删除`globals.css`中的CSS代码,并添加自定义CSS以优化界面外观。运行`npm run dev`命令,然后访问`http://localhost:/`,以预览UI组件生成器的前端界面。

       接下来,我们将利用CopilotKit将AI功能集成到组件生成器中。CopilotKit提供了前端与后端包,允许您通过React状态与AI代理进行互动。首先,在`CodeTutorial.tsx`中导入`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction`自定义钩子。在`CodeTutorial`内部,使用这些钩子设置上下文与生成代码及教程的动作。这将允许通过应用内聊天机器人进行交互,以生成UI组件代码和实现教程。

       在`page.tsx`文件中,导入CopilotKit前端包,并将`CopilotSidebar`与`CodeTutorial`组件集成,以实现在前端展示生成的代码与教程。通过配置CopilotKit后端端点与聊天机器人,您能够利用AI代理处理请求,生成代码并提供教程。此外,集成Tavily AI代理,以进行在线主题研究。

       配置完后端服务,通过在终端中运行命令并访问`http://localhost:`,您将能体验到AI驱动的UI组件生成器功能。通过应用内聊天机器人提示生成特定组件,如“生成一个联系表单”,生成的代码与教程将立即呈现于界面上,您可直接在嵌入式代码编辑器中进行调整。

       至此,您已成功构建了一个AI驱动的前端UI组件生成器。CopilotKit的集成使得AI功能变得触手可及,极大地提升了开发效率。这一构建过程不仅展示了AI在软件开发领域的强大应用,也为未来的项目集成提供了灵感与参考。通过GitHub链接,您可以访问完整的源代码,深入了解实现细节。在AI技术的驱动下,未来的开发流程将更加智能化与高效。

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