Outils kontextbewusste Programmierung simples et intuitifs

Explorez des solutions kontextbewusste Programmierung conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

kontextbewusste Programmierung

  • Une extension VS Code intégrant GitHub Copilot pour fournir une autocomplétion intelligente et une génération de code Groq.
    0
    0
    Qu'est-ce que Copilot Extension for Groq ?
    L’extension Copilot pour Groq transforme la manière dont les développeurs écrivent des requêtes Groq en intégrant directement les capacités d’IA de GitHub Copilot dans VS Code. Une fois installée, l’extension reconnaît les fichiers .groq et active les fenêtres de suggestion Copilot, offrant une autocomplétion contextuelle pour les filtres, projections et clauses d’ordre Groq. Elle analyse le contexte du schéma actuel et le code précédent pour générer des extraits de requêtes précis, réduisant la recherche manuelle de syntaxe. Les développeurs peuvent accepter, faire défiler ou modifier les suggestions en ligne, ce qui accélère le développement de requêtes complexes pour Sanity CMS. Avec la prise en charge des indices de documentation en ligne et des recommandations de motifs en temps réel, cette extension facilite le prototypage, le débogage et l’optimisation des requêtes, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique applicative plutôt que sur la syntaxe Groq.
  • IpyBox apporte ChatGPT à Jupyter, permettant un chat IA interactif, l'exécution de code, l'inspection de variables et l'intégration des résultats.
    0
    0
    Qu'est-ce que IpyBox ?
    IpyBox intègre un panneau interactif riche dans les notebooks Jupyter, alimenté par les modèles GPT d'OpenAI. Les utilisateurs peuvent discuter avec un assistant IA, demander la génération de code, et faire exécuter automatiquement le code généré dans le noyau du notebook. Le widget supporte la conscience du contexte en capturant l’environnement actuel du notebook, y compris les variables et modules importés, pour générer des suggestions pertinentes. Les utilisateurs peuvent inspecter les valeurs des variables, affiner leurs prompts et gérer l'historique des conversations directement via le widget. Des réglages personnalisables permettent de définir les paramètres du modèle, limiter la longueur des réponses, et configurer les comportements d'exécution. IpyBox facilite l’analyse exploratoire de données et le prototypage rapide en fusionnant une IA conversationnelle et une évaluation de code en direct, idéal pour les data scientists, chercheurs et éducateurs souhaitant une assistance en codage basée sur l’IA.
Vedettes