Correção Automática de Código é uma utilidade de linha de comando baseada em Python que integra a API GPT da OpenAI para detectar erros de compilação ou tempo de execução no seu código, gerar correções precisas e aplicar patches automaticamente. Ela agiliza a depuração fornecendo correções rápidas e contextuais para várias linguagens de programação diretamente do seu terminal.
Correção Automática de Código é uma utilidade de linha de comando baseada em Python que integra a API GPT da OpenAI para detectar erros de compilação ou tempo de execução no seu código, gerar correções precisas e aplicar patches automaticamente. Ela agiliza a depuração fornecendo correções rápidas e contextuais para várias linguagens de programação diretamente do seu terminal.
Correção Automática de Código é um script Python de código aberto que usa GPT para escanear logs de erros de compilação ou execução do seu projeto, extrair mensagens de erro relevantes e formular correções de código precisas. Basta executar a ferramenta no seu código; ela envia os erros ao ChatGPT, recebe trechos de código corrigidos e os aplica de volta aos seus arquivos fonte. Suporta linguagens como Python, JavaScript, Java e C++, permitindo integração perfeita em pipelines de CI, fluxos de trabalho de desenvolvedor e ambientes educacionais.
Quem usará Automated Code Correction?
Desenvolvedores de software
Engenheiros de DevOps
Equipes de QA e testes
Estudantes de programação
Educadores técnicos
Como usar Automated Code Correction?
Passo 1: Clone o repositório e instale as dependências: `git clone ... && pip install -r requirements.txt`
Passo 2: Configure sua chave API do OpenAI: `export OPENAI_API_KEY=your_key`
Passo 3: Execute o CLI na pasta do seu projeto: `python auto_correct.py --path ./src`
Passo 4: Revise as correções sugeridas nos arquivos de patch gerados
Passo 5: Aplique os patches ou mescle-os no seu código
Plataforma
mac
windows
linux
Características e Benefícios Principais de Automated Code Correction
Principais recursos
Detecção automática de erros de compilação/tempo de execução
Geração de correções de código com ChatGPT
Suporte a múltiplas linguagens (Python, JavaScript, Java, C++)
Integração com CLI para uso local e CI/CD
Criação de arquivos de patch para revisão fácil
Os benefícios
Reduz o tempo de depuração
Melhora a qualidade do código com correções de IA
Integra-se perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes
Suporta múltiplas linguagens e frameworks
Código aberto e extensível
Principais Casos de Uso & Aplicações de Automated Code Correction
Depuração de grandes bases de código com logs de erro complexos
Automatização de correções de erro em pipelines de CI/CD
Apoio a estudantes na aprendizagem de depuração
Acelerando a revisão de código com patches sugeridos
Integrando correções de IA ao ambiente de desenvolvimento
import os
import time
import logging
import hashlib
import schedule
from datetime import datetime
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from selenium.common.exceptions import StaleElementReferenceException, WebDriverException, TimeoutException, NoSuchElementException
# Configure logging
logging.basicConfig(
filename='whatsapp_unread_media_automation.log',
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
# Directory for downloads
DOWNLOAD_DIR = r"C:\Users\sgurv\OneDrive\Documents\whatsapp_automation\downloads"
os.makedirs(DOWNLOAD_DIR, exist_ok=True)
# Track existing files to avoid re-downloading
existing_files = {}
def safe_click(element, driver, retries=3):
"""Safely click an element with retries to handle stale references."""
for attempt in range(retries):
try:
driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView({block: 'center'});", element)
element.click()
return True
except StaleElementReferenceException:
time.sleep(1)
if attempt == retries - 1:
return False
except Exception as e:
logging.error(f"Error clicking element: {str(e)}")
return False
return False
def download_blob_image(driver, element, filename, max_retries=2):
"""Download an image with a blob URL using JavaScript with retries."""
start_time = time.time()
max_duration = 30 # Maximum 30 seconds per image
for attempt in range(max_retries):
if time.time() - start_time > max_duration:
logging.warning(f"Download timeout exceeded for {filename} after {max_duration} seconds.")
Principais Concorrentes e Alternativas de Automated Code Correction?
OLI é uma estrutura de agente de IA baseada em navegador que permite aos usuários orquestrar funções OpenAI e automatizar tarefas de múltiplos passos de forma contínua.
Uma solução para construir agentes de IA personalizáveis com LangChain na AWS Bedrock, aproveitando modelos de introdução e ferramentas personalizadas.
scenario-go é um SDK Go para definir fluxos de trabalho conversacionais complexos orientados por IA, gerenciando prompts, contexto e tarefas de IA em múltiplas etapas.
Uma estrutura baseada em ROS para colaboração multi-robôs que possibilita alocação autônoma de tarefas, planejamento e execução coordenada de missões em equipes.
LangGraph Learn oferece uma interface gráfica interativa para desenhar e executar fluxos de trabalho de agentes de IA baseados em gráficos, visualizando cadeias de modelos de linguagem.
Uma estrutura Python para construir pipelines de raciocínio de múltiplos passos e fluxos de trabalho semelhantes a agentes com grandes modelos de linguagem.
SARL é uma linguagem de programação orientada a agentes e um ambiente de runtime que fornece comportamentos orientados a eventos e simulação de ambientes para sistemas multi-agentes.
A Biblioteca de IA é uma plataforma para desenvolvedores que permite construir e implantar agentes de IA personalizáveis usando cadeias modulares e ferramentas.
RModel é uma estrutura de agentes de IA de código aberto que orquestra LLMs, integração de ferramentas e memória para aplicações conversacionais e orientadas a tarefas avançadas.
Oferece um backend FastAPI para orquestração visual baseada em gráficos e execução de fluxos de trabalho de modelos de linguagem na interface do LangGraph GUI.