JIT.codes ,GenPen AI ,E-ProcureAI ,CopilotChat ,Continue ,CodiumAI ,CodeWhizz ,CodeGeeX ,AI Love Code , son las mejores herramientas pagadas/de pago gratuito generación de código AI.
La generación de código de IA es una tecnología en rápida evolución que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para generar automáticamente código de computadora. Implica entrenar modelos de IA en vastas cantidades de código existente para aprender patrones, sintaxis y mejores prácticas. La IA puede generar nuevos fragmentos de código o incluso programas enteros basados en indicaciones o especificaciones de usuario. La generación de código de IA tiene el potencial de acelerar enormemente el desarrollo de software al automatizar tareas de codificación repetitivas y ayudar a los programadores a escribir código más eficiente y libre de errores.
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| Características principales | Precio | Cómo usar | |
|---|---|---|---|
| CodiumAI |
Redefiniendo y automatizando la integridad del código a través de la generación de pruebas. |
Al analizar el código, las cadenas de documentación y los comentarios, CodiumAI sugiere pruebas mientras los desarrolladores codifican. Los desarrolladores pueden aceptar y confirmar estas pruebas. |
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| Continue |
Lleva la generación de texto de IA a tu IDE con Continuar, un piloto automático de desarrollo de software de código abierto. |
Para usar Continuar, puedes descargar e instalar la extensión de VS Code desde el repositorio de GitHub. Una vez instalado, puedes aprovechar sus diversas características. Puedes resaltar secciones de código y pedir a Continuar la autocompletación, generación de código, refactorización o explicaciones. También puedes editar código en lenguaje natural instruyendo a Continuar para realizar refactorizaciones o escribir nuevo código. Además, Continuar puede generar archivos desde cero, generando automáticamente scripts de Python, componentes de React y más. |
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| JIT.codes |
La plataforma impulsada por IA de JIT.codes genera fragmentos de código a partir de la entrada de texto. |
Para usar JIT.codes, siga estos pasos: 1. Regístrese para obtener una cuenta utilizando su GitHub, Twitter o correo electrónico. 2. Inicie sesión en la plataforma. 3. Ingrese el texto o los requisitos para el código que necesita. 4. JIT.codes genera fragmentos de código correspondientes. 5. Vista previa en vivo y itera el código generado. 6. Conéctese con la comunidad de codificación iterativa para obtener soporte y comentarios. registrarse iniciar sesión ingresar texto generar código vista previa en vivo iterar comunidad |
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| E-ProcureAI |
Utilizando plataformas de IA sin código para revolucionar la adquisición y abastecimiento transfronterizos. |
Explora la adquisición global sin problemas con E-ProcureAI aprovechando la IA para el abastecimiento transfronterizo. |
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| GenPen AI |
Revolucionando la generación de código y la gestión de proyectos. |
Para utilizar GenPen AI, simplemente regístrate para obtener una cuenta y accede al IDE. Con esta herramienta, puedes probar diferentes arquitecturas, automatizar tareas repetitivas mediante IA y generar código en función de modelos. También mantiene automáticamente actualizados tu GIT, código y documentación. |
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| AI Love Code |
Herramienta de IA para sitios web impresionantes con generación eficiente de código fuente. |
Para usar AI Love Code, simplemente descarga e instala la aplicación AI Code Launch. Abre la aplicación, ingresa tus preferencias y requisitos para tu sitio web, y deja que la IA genere el código fuente por ti. Luego puedes personalizar y ajustar el código según sea necesario. |
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| CodeGeeX |
Modelo de generación de código multilingüe a gran escala |
Para usar CodeGeeX, simplemente ingresa el código deseado o el problema de programación, selecciona el lenguaje de programación, y CodeGeeX generará el código o la traducción correspondiente. |
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| CodeWhizz |
Generación de código Python con IA, depuración y tutoría. |
Utiliza la IA para generar código Python en segundos, depurar tu código y aprender a programar con tu propio tutor de IA. |
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| CopilotChat |
Simplifique la generación de código con el proceso de TDD |
1. Defina casos de prueba especificando entradas y salidas esperadas. También puede proporcionar una descripción de requisitos. 2. CopilotChat genera código basado en los casos de prueba y la descripción de requisitos. 3. CopilotChat valida el código generado. Si un caso de prueba falla, CopilotChat interactúa de manera iterativa para mejorar el código hasta que todos los casos de prueba pasen. |
La plataforma impulsada por IA de JIT.codes genera fragmentos de código a partir de la entrada de texto.
Revolucionando la generación de código y la gestión de proyectos.
Utilizando plataformas de IA sin código para revolucionar la adquisición y abastecimiento transfronterizos.
Un desarrollador web utiliza un complemento de generación de código de IA para crear automáticamente código HTML y CSS de arranque para una nueva página web, ahorrando tiempo en la configuración.
Un científico de datos describe un pipeline de aprendizaje automático en inglés sencillo y utiliza un modelo de IA para generar el código Python correspondiente.
Un desarrollador de aplicaciones móviles emplea la generación de código de IA para crear puntos finales CRUD estándar para una API REST, asegurando una sintaxis adecuada y un manejo de errores correcto.
Un desarrollador web utiliza un complemento de generación de código de IA para crear automáticamente código HTML y CSS de arranque para una nueva página web, ahorrando tiempo en la configuración.. Un científico de datos describe un pipeline de aprendizaje automático en inglés sencillo y utiliza un modelo de IA para generar el código Python correspondiente.. Un desarrollador de aplicaciones móviles emplea la generación de código de IA para crear puntos finales CRUD estándar para una API REST, asegurando una sintaxis adecuada y un manejo de errores correcto.
{/if]Velocidad de desarrollo acelerada al automatizar tareas de codificación repetitivas
Mejora de la calidad del código y reducción de errores a través de las mejores prácticas aprendidas
Productividad mejorada al permitir que los desarrolladores se enfoquen en la resolución de problemas de alto nivel
Facilidad de adopción de nuevos lenguajes de programación y frameworks
Potencial para que los no programadores creen aplicaciones básicas utilizando lenguaje natural
