O CodeOpt é uma extensão do Chrome para JupyterLab e Jupyter Notebook que integra perfeitamente o ChatGPT diretamente em seu ambiente de codificação. Esta ferramenta permite que os usuários enviem rapidamente código e saídas para o ChatGPT com um único clique no botão da barra de ferramentas, oferecendo assistência alimentada por IA para depuração, refatoração e otimização de código. Os usuários podem personalizar os prompts de IA para código e mensagens de erro. Com um recurso de integração automática, o botão do ChatGPT aparece em novas células do JupyterLab. A extensão é focada na privacidade, garantindo que apenas o código e as saídas escolhidas pelo usuário sejam enviados.

Gait é uma ferramenta de colaboração impulsionada por IA projetada para armazenar prompts, contexto e código gerado por IA juntos. Ele ajuda as equipes a entender e editar sem esforço o código gerado por IA, vinculando prompts e conversas diretamente ao código gerado. O Gait também fornece análises para medir o impacto da IA na sua base de código e produtividade. Ao facilitar a colaboração da equipe e oferecer recursos como AI Blame e gerenciamento contínuo de chat, o Gait melhora sua experiência de codificação, tornando-a mais eficiente e transparente.

A Defang é uma ferramenta de implantação em nuvem habilitada por IA que permite que os desenvolvedores implantem facilmente e de forma segura aplicativos em sua nuvem de escolha usando um único comando. Ela transforma qualquer projeto compatível com Docker Compose em uma implantação ao vivo instantaneamente, fornece depuração orientada por IA e suporta qualquer linguagem de programação ou framework. Se você usa AWS, GCP ou DigitalOcean, a Defang garante que seus implantes sejam seguros, escaláveis e econômicos. A plataforma suporta vários ambientes, como desenvolvimento, homologação e produção, tornando-a ideal para projetos de qualquer escala.

Prompter Engineer serve como uma plataforma avançada para desenvolvedores e entusiastas de IA refinarem, otimizarem e gerenciarem seus prompts. Ele simplifica o processo de teste de diferentes variações, garantindo melhor desempenho e precisão dos modelos de IA. Com uma interface amigável e recursos robustos, ajuda na depuração de prompts e melhora a interação geral com modelos de linguagem, como GPT-3.5 e GPT-4.