Trag

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Trag simplifie les revues de code avec un retour d'information contextuel dirigé par l'IA, adapté à votre code. Analyse automatiquement les demandes de tirage, détecte les problèmes et corrige les bugs pour tous les langages de programmation.
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Oct 31 2024
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Trag simplifie les revues de code avec un retour d'information contextuel dirigé par l'IA, adapté à votre code. Analyse automatiquement les demandes de tirage, détecte les problèmes et corrige les bugs pour tous les langages de programmation.
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Information sur le Produit Trag

Qu'est-ce que Trag ?

Trag fournit un outil de révision de code puissant, dirigé par l'IA, conçu pour améliorer l'efficacité et la précision des processus de révision de code. Il offre un retour d'information contextuel qui s'adapte à votre code spécifique, détecte les erreurs et les bugs tout en prenant en charge plusieurs langages de programmation. En s'intégrant directement à des plateformes populaires comme GitHub et GitLab, il automatise le processus de révision et fournit une analyse en temps réel pour maintenir une haute qualité de code et des cycles de révision plus rapides.

Qui va utiliser Trag ?

  • Développeurs
  • Ingénieurs logiciels
  • Équipes DevOps
  • Chefs techniques

Comment utiliser Trag ?

  • Étape 1 : Connectez votre dépôt de code
  • Étape 2 : Définissez des modèles personnalisés
  • Étape 3 : Ouvrez une demande de tirage
  • Étape 4 : Examinez les retours et résolvez les problèmes

Plateforme

  • web

Caractéristiques et Avantages Clés de Trag

Les Caractéristiques Clés de Trag
  • Révision de code dirigée par l'IA
  • Retour d'information en temps réel
  • Support indépendant du langage
  • Intégration transparente des PR
  • Collaboration en équipe
  • Analyse contextuelle
Les Avantages de Trag
  • Qualité de code améliorée
  • Cycles de révision plus rapides
  • Temps de développement réduit
  • Collaboration améliorée en équipe
  • Règles de révision personnalisables

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Trag

  • Révision de code automatisée
  • Révision de demande de tirage par IA
  • Maintien de la qualité du code
  • Amélioration de la collaboration en équipe

FAQs sur Trag

Qu'est-ce que Trag ?

Trag est un outil de révision de code dirigé par l'IA qui offre un retour d'information contextuel pour améliorer la qualité du code dans plusieurs langages de programmation.

Comment puis-je intégrer Trag à mon dépôt ?

Vous pouvez intégrer Trag en le connectant à votre dépôt de code sur des plateformes comme GitHub, GitLab ou Bitbucket.

Trag prend-il en charge tous les langages de programmation ?

Oui, Trag est indépendant du langage et prend en charge tous les langages de programmation.

Puis-je personnaliser les règles de révision dans Trag ?

Oui, vous pouvez définir des modèles et des règles personnalisés pour la révision de code dans Trag.

Comment Trag fournit-il des retours ?

Trag fournit un retour en temps réel directement dans le CLI et dans vos demandes de tirage sur les plateformes intégrées.

Trag est-il adapté à la collaboration en équipe ?

Oui, Trag améliore la collaboration en équipe en fournissant des contributions partagées et en imposant des normes de codage cohérentes.

Quels types de problèmes Trag peut-il détecter ?

Trag détecte les erreurs logiques, les problèmes de syntaxe, les violations des normes de codage, les bugs potentiels, et plus encore.

Y a-t-il un essai gratuit disponible ?

Oui, Trag propose un essai gratuit pour permettre aux utilisateurs d'explorer ses fonctionnalités.

Trag peut-il gérer des projets à grande échelle ?

Oui, Trag est conçu pour gérer efficacement des projets complexes et à grande échelle.

Comment puis-je commencer avec Trag ?

Vous pouvez vous inscrire sur le site de Trag, connecter votre dépôt, définir des modèles personnalisés et commencer à examiner vos demandes de tirage.

Informations sur la Société Trag

  • Site Web : https://usetrag.com
  • Nom de la Société : Trag
  • Email de Support : support@usetrag.com
  • Facebook : NA
  • X(Twitter) : https://x.com/use_trag
  • YouTube : NA
  • Instagram : NA
  • Tiktok : NA
  • LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/tragai

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Analyse de Trag

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9.5k
Durée Moyenne des Visites
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Taux de Rebond
51.22%
Dec 2024 - Feb 2025 Tout le Trafic

Géographie

Top 5 Régions
United States
35.87%
Germany
11.61%
Poland
10.96%
Brazil
7.89%
Turkey
5.93%
Dec 2024 - Feb 2025 Mondial Bureau Seulement

Traffic Sources Sources de Trafic

Direct
58.07%
Referrals
15.86%
Search
15.69%
Social
7.86%
Paid Referrals
0.83%
Mail
0.10%
Dec 2024 - Feb 2025 Bureau Seulement

Mots-Clés Principaux

Mot-CléTraficCoût par Clic
ai code reviewers cli40 $ --
code efficiency checker200 $ --
blog sonarqube security 202540 $ --
sonarqube static analysis blog 202520 $ --
trag6.6k $ --

Principaux Concurrents et Alternatives de Trag ?

  • GitHub Code Review
  • GitLab Code Review
  • Bitbucket Code Review
  • Azure DevOps Code Review

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