AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
近期，工具关注到开源库 PuerTS 提及“Lua到TS的源码AI转写”。基于此，工具测肤源码我探究了一款基于GPT的源码代码翻译工具——“AI Code Translator”。此工具能将一种编程语言自动转换为另一种语言。工具PuerTS提及的源码“AI转写”可能采用了相似原理。本文将深入分析“AI Code Translator”中“转写”部分的工具实现。
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尝试使用在线工具 aicodeconvert.com/ 将一段TS代码转为Lua。源码实际体验中，工具AI转换的源码Lua代码保留了TS代码的含义、结构和写法，工具但需要开发者补充一些在目标语言中不存在的源码类型或函数，例如Lua的class。此外，名称保持与源代码一致，但如果源代码中使用特定库或框架，转换后的代码同样使用该库，但目标语言可能并未提供相应版本，需要开发者自行实现或先用AI转写源库。
分析工具的前端使用next.js编写，核心功能在Index.ts文件中，包含createPrompt和OpenAIStream两个关键方法。createPrompt负责构造AI翻译所需的提示词，OpenAIStream则封装了与OpenAI API的交互。createPrompt方法根据输入语言、输出语言以及代码内容构建提示词，旨在让AI理解翻译任务并生成目标代码。
创建提示词的方法分为三个主要分支，分别针对自然语言输入、自然语言输出以及具体编程语言的输入和输出情况。在构建提示词时，采用身份说明、任务描述、举例、具体文本填充和输出格式续写等步骤，旨在引导AI完成代码翻译。
对于大工程的转写，建议采用以下改进策略：分析代码依赖关系，优先转写底层代码；分段处理代码，避免超过AI处理的token长度限制；对AI生成的代码进行人工检查和测试，提升代码质量。这些技巧可帮助开发者更高效地利用AI转写工具。
总结，AI转写工具“AI Code Translator”通过简单的提示词构造实现代码自动转换。虽然适用于小型代码段，但对于大工程的转写还需结合人工辅助，以提高效率和代码质量。此外，若目标是学习和开发网络游戏，特别是手机游戏或游戏行业相关工作，推荐阅读《Unity3D网络游戏实战（第2版）》，本书由作者总结多年经验编写，提供实用的教程和知识，非常适合这一领域的需求。
OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper，一步一步本地部署运行
OpenAI 推出的网络祭祖源码开源免费工具 Whisper，以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本，还能进行语音翻译和语言识别，实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费，而Whisper作为开源选择，无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper，首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量，而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着，创建一个python虚拟环境，安装Whisper所需的依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行，只需提供音频文件如"Haul.mp3"，并指定使用"medium"模型（模型大小从tiny到large递增）。首次运行时，Whisper会自动下载并加载模型，然后开始识别并输出文本，同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成，也相当简单。
如果你对此技术感兴趣，不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验，还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
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Copilot是什么软件？
Copilot预览版是一个基于人工智能的编程助手，它能够为开发者在编写代码时提供实时的建议和自动补全功能。
Copilot预览版，作为微软推出的一款AI编程工具，标志着人工智能在软件开发领域的又一重要应用。这个工具的设计初衷是帮助开发者提升编程效率，减少重复性的编码工作，从而让开发者能够更专注于解决复杂的逻辑问题。
从技术层面来看，Copilot预览版采用了先进的大型语言模型（LLM）技术，这种技术能够学习和理解大量的源代码，并根据开发者的输入来预测接下来可能要编写的代码。例如，当开发者在编写一个函数时，Copilot能够根据函数名、参数列表和已编写的部分代码，来预测函数的功能，并给出相应的代码建议。
除了代码建议外，Copilot预览版还具备自动补全功能。这意味着在开发者输入代码的过程中，Copilot能够根据上下文来自动补全代码片段，从而加快编码速度。比如，在开发者输入一个对象名后，Copilot能够自动补全该对象的属性和方法，让开发者无需手动输入。
在实际应用中，gcc源码剖析Copilot预览版可以作为一个插件集成到各种主流的集成开发环境中（IDE），如Visual Studio Code等。这样，开发者就可以在编写代码的过程中，直接使用Copilot提供的建议和自动补全功能，从而大大提高编程效率。
总的来说，Copilot预览版是一个强大的编程助手，它利用人工智能技术为开发者提供了便捷的代码建议和自动补全功能。这不仅能够帮助开发者减少重复性的编码工作，还能够让开发者更加专注于解决复杂的逻辑问题，从而提升软件开发的整体效率。
程序员必备的5类AI工具盘点
在软件开发领域，人工智能技术正在飞速发展，推动了创新和进步。从代码生成到自动化测试，AI工具正在改变软件开发的方式和未来。以下将为您盘点软件开发领域中最具创新性和影响力的5类AI工具。
一、编程辅助AI工具
1. GitHub Copilot：由GitHub与OpenAI合作开发的智能代码补全和生成工具，与程序员常用的代码编辑器无缝集成，超过数百万人在使用。
2. CodeGeeX：国内人工智能公司智谱AI开发的免费AI编程工具，支持多种编程语言，实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能。
3. Codeium：基于AI技术构建的AI代码编程工具，提供代码自动补全和搜索功能，帮助开发人员更快、更高效地编写代码。
二、代码Review AI工具
1. DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。
2. DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题。
三、代码测试AI工具
1. CodiumAI：AI代码测试和分析工具，智能分析开发者编写代码、文档字符串和注释，提供测试建议和提示。
2. Testim：基于AI的现代UI测试工具，提供快速、低代码编写和代码定制功能，自愈式人工智能定位器，以及用于高效扩展质量程序的TestOps工具。
四、代码重构AI工具
1. Sourcery：自动代码重构工具，分析代码并自动应用一系列重构模式和最佳实践，提高代码的可读性、性能和可维护性。
五、代码阅读AI工具
1. Cursor：AI代码生成工具，产品分类源码自动生成高质量的代码，也可用于阅读项目源代码。
更多AI工具请点击InteHub AI工具导航网（）查找。
尝试了个AI代码生成器，这个是我觉得最好用的~~~从此再无编程小白！（第一期）
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。支持 多种语言并与流行的 IDE 集成，减少样板代码，查找和使用 API，并生成单元测试。允许开发人员以自然语言键入注释以完成代码，被 Adobe、Dropbox、IBM、Pinterest、Salesforce 和 Tesla 等顶级公司信赖，且免费使用。
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、干货影视源码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。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，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。
手把手教你安装运行AI绘图Stable-Diffution-Webui（Mac OS篇）
AI绘图领域的热门工具stable-diffusion-webui是Mac用户首选的本地运行平台。由于其开放性、灵活性和高效性，我们将在本文中详细指导你在Mac M1或M2系统上安装并运行它，满足粉丝对新功能的需求。 首先，确保你的设备配置：Mac M1或M2，内存8GB以上，至少GB可用硬盘，GB更佳，且内外网访问流畅。接下来，按步骤操作：在Terminal中安装Homebrew，如果已安装，则跳过。
通过命令行安装Python和Git。
从GitHub克隆stable-diffusion-webui的源代码。
下载基础模型，如stable diffusion 2.0的-v-ema.ckpt。
在launch.py文件中配置国内镜像下载GFPGAN等依赖。
运行webui.sh启动应用，可能需要一段时间下载插件。
访问本地URL .0.0.1:，通过浏览器打开稳定扩散webui界面。
遇到问题时，可参考常见问题解答：免费使用，无需付费，无nsfw限制，无排队等待。
关闭电脑后重开，重复上述步骤即可。
网络问题检查网络连接，如遇下载错误，按指导修改launch.py。
提高绘图质量，可通过下载更多模型包和优化提示词。
切换模型：下载并替换checkpoint文件，刷新选择新模型。
优化速度：调整图像大小，关闭hirex.fix，减少后台占用。
想深入了解提示词编写和更高级功能，后续文章会详细介绍。如有任何疑问，可参考我们的其他教程。 我们已经分享了多个教程，包括Windows和Mac的本地部署方法，以及如何使用Waifu Diffusion。继续探索，掌握AI绘画的魅力吧！参考资料：
大神用Python做个AI出牌器，实现财富自由附源码
在互联网上，我注意到一个有趣的开源项目——快手团队的DouZero，它将AI技术应用到了斗地主游戏中。今天，我们将通过学习如何使用这个原理，来制作一个能辅助出牌的欢乐斗地主AI工具，也许它能帮助我们提升游戏策略，迈向财富自由的境界。 首先，让我们看看AI出牌器的实际运作效果: 接下来，我们逐步构建这个AI出牌器的制作过程:核心功能与实现步骤
UI设计：首先，我们需要设计一个简洁的用户界面，使用Python的pyqt5库，如下是关键代码:
识别数据：在屏幕上抓取特定区域，通过模板匹配识别AI的手牌、底牌和对手出牌，这部分依赖于截图分析，核心代码如下:
地主确认：通过截图确定地主身份，代码负责处理这一环节:
AI出牌决策：利用DouZero的AI模型，对每一轮出牌进行判断和决策，这部分涉及到代码集成，例如:
有了这些功能，出牌器的基本流程就完成了。接下来是使用方法:使用与配置
环境安装：你需要安装相关库，并配置好运行环境，具体步骤如下:
位置调整：确保游戏窗口设置正确，AI出牌器窗口不遮挡关键信息:
运行测试：完成环境配置后，即可启动程序，与AI一起战斗:
最后，实际操作时，打开斗地主游戏，让AI在合适的时间介入，体验AI带来的智慧策略，看看它是否能帮助你赢得胜利！这个网站真的太香了！居然可以免费使用AI聊天工具和“智能AI聊天助手”项目源码！！！
在AI技术日益盛行的今天，许多开发者都在寻找免费且好用的AI工具。我经过三个月的探寻，终于发现了一个宝藏网站——云端源想！它不仅提供免费的AI聊天工具，还有令人惊喜的项目源码可以领取，对于编程新手和进阶者来说，简直是福音！
这个网站近期已正式上线，我强烈推荐的原因有三：首先，免费AI聊天工具和源码的双重福利，对于需要项目实战和提升技能的开发者来说，就像是及时雨；其次，网站的“微实战”版块提供了针对性强、价格亲民的项目实战项目，如商城支付功能，能快速提升开发效率；再次，智能AI工具中的问答功能尤其实用，能帮助解决写代码时的难题。
在社区动态中，你可以找到休息时的轻松分享，而在编程体系课部分，虽然与其他网站相似，但云端源想的提炼知识点设计使得学习更加有针对性。在线编程功能则提供了协作开发的平台，而论坛则汇集了高质量的技术文章，供你参考和学习。
总的来说，云端源想网站不仅提供了丰富的免费资源，还通过实用的工具和学习资源，帮助开发者提升技能，是值得推荐的工具平台。别犹豫，赶快通过下方链接去体验这个网站的福利吧！
GPT-Engineer一夜爆火！一个提示生成整个代码库，GitHub狂飙k星
AI代码生成明星项目GPT-Engineer一夜爆火，短短几天狂揽k星。AutoGPT之后，诞生了又一个明星项目。这是一个根据指示生成代码的AI工具，你只需要「动动嘴」，就能直接构建整个代码库。项目地址：github.com/AntonOsika/g...。
GPT-Engineer的特色包括：一个提示就能生成一个代码库，提出需要澄清的问题，生成技术规范，编写所有必要代码，易于添加自己的推理步骤、修改和实验，项目开源，分分钟让你完成编码。这预示着未来软件创造将是一个人机共话的时代。
项目主要作者Anton Osika在6月日首次推出GPT-Engineer，并介绍了这款AI工具最大的特点：简单易用，能够为用户提供价值；灵活且易于添加新的「AI步骤」；支持高级提示，可以记住用户反馈；能快速在AI和人类之间快速切换；所有计算都是「可恢复的」，并持久地保存到文件系统。这个项目独特地方在于，开发者在文本文件中提交需求，GPT-Engineer不是无条件接受这些要求，而是提出许多详细的问题来让程序员澄清缺失的细节。
GPT-Engineer的工作流程分两个阶段：需求细化促进阶段和软件构建阶段。在需求细化阶段，用户提供的包含软件需求的文本文件被提交给GPT-Engineer，并被放置在OpenAI的GPT的初始消息中，同时还包括确定澄清问题的指示。GPT-Engineer系统接收来自OpenAI GPT-4的反馈，了解哪些需求需要澄清，并回应提示用户澄清的问题。整个过程循环，直到所有问题澄清到OpenAI GPT-4满意为止。在软件构建阶段，前一阶段提炼的需求被打包，并与OpenAI的GPT指令（即系统提示）和另外一套GPT-Engineer希望看到的输出指令（即用户提示）一起包装起来。GPT-Engineer收到来自OpenAI GPT-4的响应，然后创建源代码文件。
使用GPT-Engineer，你可以创建一个多人可玩的贪吃蛇网页版游戏。你只需要输入一些关键提示，GPT-Engineer就会让你继续回答一些细节的问题，例如游戏规则和机制、玩家互联、游戏状态更新、用户界面、游戏控制、游戏结束状况和代码结构。具体步骤唰唰唰地来了，最后一款完美的贪吃蛇游戏代码就完成了。
用户反馈显示，「澄清问题」是真正使GPT-Engineer脱颖而出的原因，因为修复生成代码中的问题往往比编写代码本身需要更多的时间。然而，这个项目火虽火，一位网友测试了GPT-Engineer，给出了体验：难设置，实际上不是创建文件，只是让你从命令行中运行一次（即不能调试），与ChatGPT4的能力相当。还有网友对基准指出了问题，GPT-Engineer做了几个简单的编程任务，并将它们作为基准，可以为你快速开发一个currency_converter，但不能正确编码一个pomodoro_timer。
安装方法：对于稳定版本，使用pip install gpt-engineer；对于开发版，git clone git@github.com:AntonOsika/gpt-engineer.git，cd gpt-engineer，make install，source venv/bin/activate。设置使用GPT4访问权限的API密钥运行：export OPENAI_API_KEY=[your api key]。运行：创建一个空文件夹，如果在repo中，可以运行cp -r projects/example/ projects/my-new-project，在新文件夹中填写 main_prompt，运行gpt-engineer projects/my-new-project。检查 projects/my-new-project/workspace 中生成的文件。
项目主要作者Anton Osika是Depict.ai的首席技术官，创建了机器学习推荐系统，通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言处理来理解产品。就在4小时前，他还发了一条动态称，GPT-Engineer已经跃升到k星，一点也没有减速迹象。
参考资料：
推荐一款Meta出品的AI版神笔马良工具
小马同学喜欢画各种小人，尽管谈不上精细美观，但活灵活现的神态总让我惊叹。
能否让这些小人动起来？偶然间，我们发现了一个有趣的AI工具。
1. 访问此网址：sketch.metademolab.com
2. 上传你绘制的小人照片，点击“下一步”。
3. 系统将自动识别小人的人体区域，一般能准确识别，对于过于抽象的画作，也可手动调整。
4. 系统识别小人各部分，找出每个像素。
5. 系统识别小人特征点和骨架，如眼睛等细节可手动调整。
6. 选择你想要的动画类型，如走路、跳舞等。
最后，小马同学与小人进行了一场跳绳比赛，趣味无穷。
这款由Meta出品的AI工具，颇似中国的动画片“神笔马良”，为大小朋友们带来了无尽的乐趣。
如果你对技术感兴趣，可以参考以下资源：
1. 工具官方网站：Animated Drawings (metademolab.com)
2. 源码仓库：GitHub - facebookresearch/AnimatedDrawings (探索更多功能，如多卡通小人的视频合成，或通过其他工具定义更多的人体运动模版)
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