Веб-приложение — симулятор транзакций StarkNet на базе продвинутых моделей AI имитирует поведение сети StarkNet и симулирует пользовательские транзакции. Он прогнозирует расход газа, возможные revert баги и изменения в состоянии контрактов, интерпретируя параметры транзакции с помощью машинного обучения. Пользователи могут постепенно настраивать входные параметры, исследовать альтернативные сценарии исполнения и проверять ожидаемые результаты перед развертыванием. Платформа поддерживает многошаговые взаимодействия с контрактами, передачу токенов и DeFi-операции, предоставляя подробные логи и рекомендации AI для ускорения разработки и аудита.

Agentless — это легкий и бесагентный каркас, разработанный для упрощения рабочих процессов автоматизации кода на базе ИИ. Благодаря прямому взаимодействию с крупными языковыми моделями через API оно генерирует, выполняет и проверяет код в реальном времени в различных средах. Разработчики задают задачи в YAML или JSON-работах и расширяют функциональность с помощью архитектуры плагинов, поддерживающих несколько языков программирования. Agentless устраняет перегрузку, связанную с процессами специализированных агентов, упрощая развертывание и мониторинг. Предлагает встроенные коннекторы для GitHub Actions, Jenkins и других систем CI/CD, а также модули автоматизированного тестирования для ревью кода, генерации модульных тестов и статического анализа для обеспечения высокого качества результата.

API Django RAG Llama3 Multi-AGI объединяет дополнение к генерации на основе поиска с набором координированных AI-агентов на базе Llama3 для оптимизации разработки сайтов. Пользователи могут отправлять требования проекта через REST-зaposы, запускать агент анализа требований, активировать генераторы кода фронтенд и бэкенд, выполнять автоматическую проверку. Система может интегрировать собственные базы знаний, обеспечивая точные шаблоны кода и компоненты с учетом контекста. Построена на Django REST Framework, обеспечивает простую развертку, масштабируемость и расширяемость. Команды могут настраивать поведение агентов, параметры модели и расширять корпус поиска. Автоматизация повторяющихся задач копирования и поддержание согласованности ускоряет прототипирование и снижает число ошибок, обеспечивая полный контроль за вкладом каждого агента в течение всего цикла разработки.

Java AgentSpeak Consistency Checker загружает исходные файлы AgentSpeak, анализирует базы убеждений, определения целей и структуру планов, затем выполняет серию тестов на согласованность и валидность. Она выявляет конфликты планов, недостижимые цели и несогласованные обновления убеждений, генерируя подробные отчеты. Интегрируя её в процессы сборки или CI pipeline, разработчики могут своевременно обнаружить ошибки проектирования, поддерживать надежных BDI-агентов и ускорять разработку многогентных приложений.

Редактор JSON - это универсальный инструмент, разработанный для помощи пользователям в создании, редактировании и управлении JSON-данными с легкостью. Имея интуитивно понятный интерфейс, он предоставляет функции, такие как подсветка синтаксиса, автоматическое форматирование и проверка ошибок, для упрощения процесса редактирования JSON. Редактор поддерживает множество популярных платформ и подходит для разработчиков, аналитиков данных и всех, кто работает с JSON-данными. Его основные функции включают импорт и экспорт JSON-файлов, дерево для лучшей визуализации данных и инструменты для совместной работы в командных проектах.