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持續整合工具

  • multiagent-ai-coding

    Un marco de trabajo de código abierto en Python que orquesta múltiples agentes de IA para la automatización de flujos de trabajo de generación, prueba, revisión y depuración de código.
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    ¿Qué es multiagent-ai-coding?
    multiagent-ai-coding es un marco basado en Python diseñado para facilitar flujos de trabajo colaborativos entre agentes de IA especializados en tareas de desarrollo de software. El sistema permite a los usuarios definir agentes para generación de código, creación de pruebas unitarias, revisión de código, depuración y documentación. Al encadenar estos agentes mediante un pipeline configurable, los desarrolladores pueden automatizar procesos de codificación de extremo a extremo, mejorar la calidad del código y acelerar los ciclos de iteración. El marco también soporta integración de agentes personalizados, registro y mecanismos de recuperación ante errores.

  • Report Generator

    ReportGenerator convierte informes de cobertura en informes legibles para humanos.
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    ¿Qué es Report Generator?
    ReportGenerator es una potente herramienta de software que convierte informes de cobertura generados por herramientas como coverlet, OpenCover, dotCover, Visual Studio, NCover, Cobertura, JaCoCo, Clover, gcov o lcov en un formato legible por humanos. Sus características avanzadas permiten a los desarrolladores visualizar y analizar datos de cobertura de código de manera efectiva, ayudándoles a mejorar la calidad y mantenibilidad del código.

  • Vibe Coding Template

    Una plantilla de marco Vibe que estructura un agente de codificación AI autónomo para generación, revisión, prueba y tareas de automatización de código.
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    ¿Qué es Vibe Coding Template?
    La plantilla de codificación Vibe es un repositorio de código abierto que permite a los desarrolladores poner en marcha rápidamente agentes de codificación AI autónomos usando el marco Vibe. Incluye módulos de solicitud predefinidos para generar nuevo código, realizar revisiones de código, crear pruebas unitarias y depurar. Con soporte integrado para integración CI/CD, configuraciones personalizables de agentes y flujos de trabajo de ejemplo, puedes adaptar la plantilla para automatizar tareas repetitivas de desarrollo y aumentar la productividad del equipo.

  • Dagger LLM

    Dagger LLM utiliza modelos de lenguaje grandes para generar, optimizar y mantener pipelines de CI/CD basados en contenedores a través de indicaciones en lenguaje natural.
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    ¿Qué es Dagger LLM?
    Dagger LLM es un conjunto de funciones potenciado por IA que aprovecha modelos de lenguaje de última generación para simplificar el desarrollo de pipelines de DevOps. Los usuarios describen los flujos de CI/CD deseados en lenguaje natural, y Dagger LLM traduce estas indicaciones en definiciones completas de pipelines, soportando múltiples lenguajes y frameworks. Ofrece sugerencias de código en tiempo real, recomendaciones de optimización y ajustes contextuales. Con inteligencia incorporada para debugging y refactorización, los equipos pueden iterar rápidamente sobre los pipelines, aplicar mejores prácticas y mantener la coherencia en despliegues complejos basados en contenedores.
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