Melhores 9 geração de código AI Ferramentas - 2025
JIT.codes ,GenPen AI ,E-ProcureAI ,CopilotChat ,Continue ,CodiumAI ,CodeWhizz ,CodeGeeX ,AI Love Code , são as melhores ferramentas pagas ou gratuitas geração de código AI.
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A geração de código de IA é uma tecnologia em evolução rápida que utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para gerar automaticamente código de computador. Envolve treinar modelos de IA em vastas quantidades de código existente para aprender padrões, sintaxe e melhores práticas. A IA pode então gerar novos trechos de código ou até mesmo programas inteiros com base nas solicitações ou especificações do usuário. A geração de código de IA tem o potencial de acelerar significativamente o desenvolvimento de software automatizando tarefas de codificação repetitivas e auxiliando os programadores a escrever código mais eficiente e livre de erros.
geração de código AI já possui mais de 9 ferramentas de IA.
geração de código AI alcança mais de 19.1M visitas por mês.
geração de código AI já existem pelo menos 1 ferramentas de IA com mais de um milhão de visitas mensais.
Características principais | Preço | Como usar | |
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CodiumAI |
Redefinindo e automatizando a Integridade do Código por meio da geração de testes. |
Ao analisar código, docstrings e comentários, o CodiumAI sugere testes conforme os desenvolvedores codificam. Os desenvolvedores podem aceitar e cometer esses testes. |
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Continue |
Traga a geração de texto com IA para o seu IDE com o Continue, um piloto automático de software de código aberto. |
Para usar o Continue, você pode baixar e instalar a extensão do VS Code no repositório do GitHub. Uma vez instalado, você pode aproveitar seus vários recursos. Você pode destacar seções de código e pedir ao Continue para autocompletar, gerar código, refatorar ou explicar. Você também pode editar código em linguagem natural, instruindo o Continue a realizar refatorações ou escrever novo código. Além disso, o Continue pode gerar arquivos do zero, gerando automaticamente scripts Python, componentes React e muito mais. |
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JIT.codes |
A plataforma JIT.codes, alimentada por IA, gera trechos de código a partir da entrada de texto. |
Para usar o JIT.codes, siga estas etapas: 1. Cadastre-se usando sua conta no GitHub, Twitter ou e-mail. 2. Faça login na plataforma. 3. Insira o texto ou requisitos para o código necessário. 4. O JIT.codes gera trechos de código correspondentes. 5. Visualize e itere o código gerado em tempo real. 6. Conecte-se à Comunidade de Codificação Iterativa para obter suporte e feedback. cadastre-se faça login insira o texto gere o código visualize em tempo real itere comunidade |
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E-ProcureAI |
Utilizar plataformas de IA sem código para revolucionar compras e sourcing transfronteiriços. |
Explore compras globais contínuas com o E-ProcureAI, aproveitando a IA para sourcing transfronteiriço. |
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GenPen AI |
Revolucionando a geração de código e a gestão de projetos. |
Para usar o GenPen AI, basta se cadastrar em uma conta e acessar o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE). Com a ferramenta, você pode testar diferentes arquiteturas, automatizar tarefas repetitivas usando IA e gerar código com base em modelos. Ela também mantém automaticamente seu repositório GIT, código e documentação atualizados. |
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AI Love Code |
Ferramenta de IA para sites impressionantes com geração eficiente de código-fonte. |
Para usar o AI Love Code, basta baixar e instalar o aplicativo AI Code Launch. Abra o aplicativo, insira suas preferências e requisitos para o seu site e deixe a IA gerar o código-fonte para você. Em seguida, você pode personalizar e ajustar o código conforme necessário. |
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CodeGeeX |
Modelo de geração de código multilíngue em grande escala |
Para usar o CodeGeeX, basta inserir o código desejado ou o problema de programação, selecionar a linguagem de programação e o CodeGeeX irá gerar o código ou a tradução correspondente. |
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CodeWhizz |
Geração de código Python com Inteligência Artificial, Depuração e Tutoria. |
Use a IA para gerar código Python em segundos, depurar seu código e aprender a programar com seu tutor de IA próprio. |
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CopilotChat |
Simplificar a geração de código com o processo TDD |
1. Defina casos de teste especificando entradas e saídas esperadas. Você também pode fornecer uma descrição dos requisitos. 2. O CopilotChat gera código com base nos casos de teste e na descrição dos requisitos. 3. O CopilotChat valida o código gerado. Se um caso de teste falhar, o CopilotChat interage de forma iterativa para refinar o código até que todos os casos de teste sejam aprovados. |
A plataforma JIT.codes, alimentada por IA, gera trechos de código a partir da entrada de texto.
Revolucionando a geração de código e a gestão de projetos.
Utilizar plataformas de IA sem código para revolucionar compras e sourcing transfronteiriços.
Um desenvolvedor web utiliza um plugin de geração de código de IA para criar automaticamente um código HTML e CSS de modelo para uma nova página da web, economizando tempo na configuração
Um cientista de dados descreve um pipeline de aprendizado de máquina em inglês simples e usa um modelo de IA para gerar o código Python correspondente
Um desenvolvedor de aplicativos móveis emprega a geração de código de IA para criar endpoints CRUD padrão para uma API REST, garantindo sintaxe adequada e tratamento de erros.
Um desenvolvedor web utiliza um plugin de geração de código de IA para criar automaticamente um código HTML e CSS de modelo para uma nova página da web, economizando tempo na configuração. Um cientista de dados descreve um pipeline de aprendizado de máquina em inglês simples e usa um modelo de IA para gerar o código Python correspondente. Um desenvolvedor de aplicativos móveis emprega a geração de código de IA para criar endpoints CRUD padrão para uma API REST, garantindo sintaxe adequada e tratamento de erros.
{/if]Aceleração da velocidade de desenvolvimento automatizando tarefas de codificação repetitivas
Melhoria da qualidade do código e redução de bugs por meio das melhores práticas aprendidas
Aumento da produtividade permitindo que os desenvolvedores se concentrem em resolução de problemas de alto nível
Facilitação da adoção de novas linguagens de programação e estruturas
Potencial para não programadores criarem aplicativos básicos usando linguagem natural