Claude Code MCP (Memory Context Provider) est un outil CLI basé sur Python conçu pour simplifier les interactions avec le modèle Claude Code d’Anthropic. Il offre un historique de conversation persistant, des modèles de prompts réutilisables, et des utilitaires pour générer, revoir et refactoriser du code. Les développeurs peuvent invoquer des commandes pour la génération de code, les modifications automatisées, la comparaison de diffs et les explications en ligne, tout en étendant la fonctionnalité via un système de plugins. MCP facilite l’intégration de Claude Code dans les pipelines de développement pour une assistance plus cohérente et contextuelle.

Crab AI Agent permet aux développeurs d'améliorer leur efficacité de codage en proposant des suggestions de code en temps réel, une autocomplétion et des informations de débogage. Grâce à sa capacité à comprendre le contexte et à fournir des exemples pertinents, Crab simplifie des tâches de codage complexes et aide à identifier rapidement les erreurs, améliorant ainsi le flux de travail et la productivité pour les projets logiciels.

Sidekick intègre l'IA directement dans votre navigateur pour assister dans les tâches de codage sur tout IDE en ligne ou site de documentation. Sélectionnez du code ou du texte pour recevoir des explications instantanées, générer des extraits de code et accéder à des références de bibliothèque. Utilisez le widget de chat intégré pour poser des questions supplémentaires ou demander des améliorations. Sidekick conserve le contexte d'une page à l'autre, vous permettant de poursuivre une session en naviguant entre plusieurs ressources. Il propose également une gestion des extraits pour sauvegarder et réutiliser le code généré, augmentant ainsi la productivité et réduisant les changements de contexte.

AI Code Context Helper est une extension Visual Studio Code qui exploite l'AST pour extraire automatiquement les segments de code les plus pertinents autour de la position du curseur. Elle identifie les fonctions, variables, imports et commentaires de documentation liés pour construire un package de contexte concis, qui est ensuite transmis à des assistants de codage IA tels que GitHub Copilot, ChatGPT ou Codeium. En filtrant le code non pertinent et en se concentrant sur la portée pertinente, elle améliore substantiellement la précision des suggestions de code générées par l'IA. Les développeurs peuvent personnaliser la profondeur du contexte, les langues prises en charge et s'intégrer harmonieusement dans leurs flux de travail existants, sans copier-coller ni configuration manuelle. Avec une prise en charge prête à l'emploi pour JavaScript, TypeScript, Python et Java, elle s'adapte à divers bases de code. Son faible impact sur la performance garantit des sessions de codage ininterrompues, tandis que son architecture open-source invite aux améliorations et personnalisations communautaires.