O gerador de código de sites Django Multi-AGI RAG-Llama3 é uma estrutura de IA especializada que combina técnicas de geração aumentada por recuperação com múltiplos agentes baseados em Llama3. Processa requisitos definidos pelo usuário e documentação externa para recuperar trechos de código relevantes, orquestrando vários agentes de IA para elaborar colaborativamente definições de modelos Django, lógica de visualizações, modelos, rotas URL e configurações de projeto. Essa abordagem iterativa garante que o código gerado esteja alinhado às expectativas do usuário e às melhores práticas. Os usuários começam alimentando uma base de conhecimento de documentação ou exemplos de código, depois solicitam recursos específicos ao agente. O sistema retorna um esqueleto completo de projeto Django, incluindo aplicativos modulares, endpoints API REST e modelos personalizáveis. A natureza modular permite que os desenvolvedores integrem lógica de negócios personalizada e implantem diretamente em ambientes de produção.

O Folderer integra a tecnologia IA aos seus repositórios do GitHub, transformando suas ideias em código pronto para a produção. A IA compreende os requisitos do seu projeto, gera código personalizado de alta qualidade e compromete alterações no seu repositório do GitHub de forma tranquila. Você interage com o Folderer por meio de uma interface de chat, refinando o código de acordo com suas necessidades. Esse fluxo de trabalho alimentado por IA economiza tempo, reduz erros e permite que você se concentre nas tarefas principais de desenvolvimento.

Trae é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) inovador adaptativo que colabora com os desenvolvedores para aumentar a produtividade e simplificar os fluxos de trabalho. Ao utilizar capacidades poderosas de IA, o Trae auxilia na conclusão de código, depuração e fornece sugestões inteligentes para melhorar a qualidade do código. O Trae visa revolucionar o processo de desenvolvimento tornando-o mais rápido, mais eficiente e altamente eficaz, garantindo que os desenvolvedores possam se concentrar em tarefas importantes enquanto a IA cuida das atividades de codificação rotineiras.