Automated Code Correction

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La Correction Automatisée du Code est une utilité en ligne de commande basée sur Python qui s’intègre à l’API GPT d’OpenAI pour détecter les erreurs de compilation ou d'exécution dans votre code, générer des corrections précises et appliquer des correctifs automatiquement. Elle simplifie le débogage en fournissant des corrections rapides et contextuelles pour plusieurs langages de programmation directement depuis votre terminal.
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May 03 2025
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Automated Code Correction
La Correction Automatisée du Code est une utilité en ligne de commande basée sur Python qui s’intègre à l’API GPT d’OpenAI pour détecter les erreurs de compilation ou d'exécution dans votre code, générer des corrections précises et appliquer des correctifs automatiquement. Elle simplifie le débogage en fournissant des corrections rapides et contextuelles pour plusieurs langages de programmation directement depuis votre terminal.
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Qu'est-ce que Automated Code Correction ?

La Correction Automatisée du Code est un script Python open-source qui utilise GPT pour analyser les journaux d'erreurs de build ou d'exécution de votre projet, extraire les messages d'erreur pertinents et formuler des corrections de code précises. Il vous suffit d'exécuter l’outil sur votre base de code ; il envoie les erreurs à ChatGPT, reçoit des extraits de code corrigés, et les réintègre dans vos fichiers sources. Il supporte des langages comme Python, JavaScript, Java, et C++, permettant une intégration transparente dans les pipelines CI, les flux de travail des développeurs, et les environnements éducatifs.

Qui va utiliser Automated Code Correction ?

  • Développeurs logiciels
  • Ingénieurs DevOps
  • Équipes QA et de test
  • Étudiants en programmation
  • Formateurs techniques

Comment utiliser Automated Code Correction ?

  • Étape 1 : Cloner le dépôt et installer les dépendances : `git clone ... && pip install -r requirements.txt`
  • Étape 2 : Définir votre clé API OpenAI : `export OPENAI_API_KEY=your_key`
  • Étape 3 : Exécuter le CLI dans votre répertoire de projet : `python auto_correct.py --path ./src`
  • Étape 4 : Vérifier les corrections suggérées dans les fichiers patch générés
  • Étape 5 : Appliquer les correctifs ou les fusionner dans votre base de code

Plateforme

  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de Automated Code Correction

Les fonctionnalités principales

  • Détection automatique des erreurs de compilation/d'exécution
  • Génération de corrections de code alimentée par ChatGPT
  • Support multilingue (Python, JavaScript, Java, C++)
  • Intégration CLI pour utilisation locale et CI/CD
  • Création de fichiers patch pour une revue facilitée

Les avantages

  • Réduit le temps de débogage
  • Améliore la qualité du code avec des corrections pilotées par l'IA
  • S'intègre parfaitement dans les flux de travail existing
  • Prend en charge plusieurs langages et cadres
  • Open-source et extensible

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Automated Code Correction

  • Débogage de grandes bases de code avec des journaux d’erreurs complexes
  • Automatisation des corrections d’erreurs dans les pipelines CI/CD
  • Aider les étudiants à apprendre le débogage
  • Accélérer la revue de code en fournissant des patches suggérés
  • Intégrer la correction pilotée par l’IA dans les environnements de développement

FAQs sur Automated Code Correction

Informations sur la Société Automated Code Correction

Avis Automated Code Correction

5/5
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Commentaires (1)
Dalwinder Singh
July 16 2025
import os import time import logging import hashlib import schedule from datetime import datetime from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.chrome.service import Service from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from selenium.common.exceptions import StaleElementReferenceException, WebDriverException, TimeoutException, NoSuchElementException # Configure logging logging.basicConfig( filename='whatsapp_unread_media_automation.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # Directory for downloads DOWNLOAD_DIR = r"C:\Users\sgurv\OneDrive\Documents\whatsapp_automation\downloads" os.makedirs(DOWNLOAD_DIR, exist_ok=True) # Track existing files to avoid re-downloading existing_files = {} def safe_click(element, driver, retries=3): """Safely click an element with retries to handle stale references.""" for attempt in range(retries): try: driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView({block: 'center'});", element) element.click() return True except StaleElementReferenceException: time.sleep(1) if attempt == retries - 1: return False except Exception as e: logging.error(f"Error clicking element: {str(e)}") return False return False def download_blob_image(driver, element, filename, max_retries=2): """Download an image with a blob URL using JavaScript with retries.""" start_time = time.time() max_duration = 30 # Maximum 30 seconds per image for attempt in range(max_retries): if time.time() - start_time > max_duration: logging.warning(f"Download timeout exceeded for {filename} after {max_duration} seconds.")

Principaux Concurrents et Alternatives de Automated Code Correction ?

  • GitHub Copilot
  • Tabnine
  • Sourcery
  • DeepCode
  • Codex CLI

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