Outils AI-Code-Überprüfung simples et intuitifs

Explorez des solutions AI-Code-Überprüfung conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

AI-Code-Überprüfung

  • Outil de revue de code alimenté par l'IA pour les développeurs.
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    Qu'est-ce que MATE: AI Code Review ?
    MATE: AI Code Review est une puissante extension Chrome conçue pour améliorer votre expérience de codage en fournissant des revues de code instantanées, pilotées par l'IA. Parfaitement intégré à GitHub, il permet aux développeurs de recevoir des retours immédiats et des conseils personnalisés. Avec des fonctionnalités telles que des examens ultra-rapides, un accès entièrement gratuit et une technologie IA avancée, MATE garantit que votre code est optimisé pour l'efficacité et les meilleures pratiques. Il agit comme un mentor disponible 24h/24 et 7j/7, vous aidant à apprendre et à vous améliorer avec chaque projet. Installez MATE aujourd'hui et rejoignez la communauté des développeurs qui codent plus intelligemment, pas plus dur.
  • Un agent basé sur LLM qui génère du SQL dbt, récupère la documentation et fournit des suggestions de code et des recommandations de test pilotées par l'IA.
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    Qu'est-ce que dbt-llm-agent ?
    dbt-llm-agent exploite de grands modèles de langage pour transformer la façon dont les équipes de données interagissent avec les projets dbt. Il permet aux utilisateurs d'explorer et d'interroger leurs modèles de données en anglais simple, de générer automatiquement du SQL à partir d'instructions de haut niveau, et de récupérer instantanément la documentation du modèle. L'agent supporte plusieurs fournisseurs LLM—OpenAI, Cohere, Vertex AI—and s'intègre parfaitement dans l'environnement Python de dbt. Il offre aussi des revues de code pilotées par l'IA, suggère des optimisations pour les transformations SQL et peut générer des tests de modèles pour valider la qualité des données. En intégrant un LLM comme assistant virtuel dans votre flux de travail dbt, cet outil réduit les efforts de codage manuel, améliore la découvrabilité de la documentation et accélère le développement et la maintenance de pipelines de données robustes.
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