SWE-agent est un framework d'agent IA dédié aux développeurs qui s'intègre à GitHub pour diagnostiquer et résoudre automatiquement les problèmes de code. Il fonctionne dans Docker ou GitHub Codespaces, utilise votre modèle linguistique préféré et permet de configurer des bundles d'outils pour des tâches comme le linting, les tests et le déploiement. SWE-agent génère des trajectoires d'action claires, applique des pull requests avec des corrections et offre des insights via son intrus de trajectoire, permettant aux équipes d'automatiser efficacement la revue de code, la correction de bugs et le nettoyage de dépôts.

TDD-GPT-Agent intègre les modèles GPT-4 ou GPT-3.5 d'OpenAI dans une CLI basée sur Python pour piloter un cycle de développement piloté par les tests entièrement automatisé. Sur la base d'une spécification de fonction par un développeur, il génère des fichiers de test pytest, exécute localement les tests, analyse les échecs, et produit du code d'implémentation pour satisfaire les assertions. Il répète le cycle jusqu'à ce que tous les tests passent. Configurable via un fichier YAML, l'agent supporte la personnalisation des prompts, la journalisation des sessions, l'intégration Git, et peut être intégré dans des pipelines CI/CD pour une assurance qualité continue. Ce workflow basé sur l'IA accélère le développement, améliore la couverture et garantit la fiabilité du code.

Nia AI, développé par Nozomio, est un agent de code AI collaboratif et avancé qui comprend en profondeur votre base de code. Il ouvre la voie à la prochaine évolution dans le développement logiciel, offrant une approche unique qui combine des technologies AI de pointe avec des outils éducatifs complets. Cette intégration permet aux développeurs de gérer efficacement leur code tout en améliorant continuellement leurs compétences.

Copilot Chat est un outil de conversation piloté par IA conçu pour aider les développeurs à générer du code en utilisant une approche de développement piloté par les tests. Il permet aux utilisateurs de spécifier des cas de test qui représentent leurs intentions de codage. Copilot Chat interagit avec un grand modèle de langage (LLM) pour créer, valider et affiner le code de manière itérative jusqu'à ce qu'il passe tous les cas de test. Cet outil vise à simplifier le processus de codage, à réduire le temps de débogage et à améliorer la qualité du code en s'assurant que le code généré répond aux critères de test prédéfinis.