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Continue, Code Fundi, Refact.ai, AI Code Mentor, DocuWriter.ai, 折射, 可变.ai, Tethered AI, Second Home, CodeComplete: 企业级AI编程助手 是最好的付费/免费 AI代码重构 tools.
AI代码重构是一种高级方法,可以在不改变其外部行为的情况下改善现有代码的设计和结构。AI代码重构的目的是提高软件的可维护性、可读性和可扩展性。它通过利用AI、机器学习和自动化工具来理解、分析和转换代码。
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核心功能
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如何使用
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Cursor | 与项目进行聊天 | 在专为AI协同编程设计的编辑器中快速构建软件 | |
CodePal | 基于纯文本的AI代码生成 | 使用CodePal,只需在文本输入框中输入纯文本或代码描述。选择要生成代码的编程语言或技术。基于您的输入,AI工具将生成可用代码。您还可以利用平台上提供的其他工具和助手来分析、审查、重构和简化代码等任务。 | |
Kodezi | 使用AI即时校正代码 | 使用Kodezi,只需将其AI技术应用到编码环境或集成开发环境中。它提供实时建议和校正代码,帮助您识别和修复错误,优化代码效率,将代码翻译为其他语言,并生成代码文档。您还可以使用KodeziChat,这是一个个人AI编码助手,用于生成代码,提问,搜索代码库等。 | |
Continue | 基于任务的自动完成 | 要使用Continue,您可以从GitHub存储库下载并安装VS Code扩展。安装后,您可以利用它的各种功能。您可以高亮代码段并要求Continue进行自动完成、代码生成、重构或解释。您还可以使用自然语言编辑代码,指示Continue执行重构或编写新代码。此外,Continue还可以从头开始生成文件,自动生成Python脚本、React组件等。 | |
Code Fundi | 代码调试 |
Dev 免费(Alpha版本) 为希望提高生产力的开发人员提供
| 要使用Code Fundi,您需要注册并安装Visual Studio Code插件。安装完成后,您可以在编辑器中开始编写代码,并利用AI助手进行调试、生成代码和提供解释。您还可以与助手对话,提问并即时获取答案。 |
Cratecode | 具有真实用例的有趣项目 | 要使用Cratecode,在网站上注册一个账号。登录后,浏览可用的课程和项目。选择一个感兴趣的项目或课程开始学习。您可以使用人工智能助手来获取编程相关的查询、代码评估和逐步解决问题的指导。 | |
般若AI | 大语言模型 | 使用智能AI非常简单。只需要访问官方网站,在输入框中输入您想要生成的内容或上传您想要进行绘画的图片,然后点击生成或绘画按钮即可。 | |
ProMindGPT - AI 动力内容生成 | ProMindGPT 提供以下核心功能: 1. 内容生成:生成推特、博客文章、LinkedIn 帖子、YouTube 脚本、代码片段等。 2. 代码修复:识别和修复代码片段中的错误,帮助开发人员节省调试时间。 3. 代码生成:根据指定的编程语言和要求生成代码。 4. 时间节省:通过利用 AI 技术帮助用户快速创建高质量内容。 | 使用 ProMindGPT 非常简单。只需在网站上注册账户并选择要生成的内容类型。例如,如果你需要一条推特,请提供一些上下文或关键词,ProMindGPT 将为你生成一条推特。如果你需要代码,可以通过将现有代码粘贴到编辑器中修复它,或者通过指定编程语言和提供一些要求来生成新的代码。该工具将生成所需的内容,如果需要,你还可以进一步完善。 | |
Safurai | 开发者助手 - AI 编码工具 | 文本框: 询问由生成的代码丰富的信息、建议和思路。 | 企业版 我们提供企业版,为需要额外功能和支持的组织提供服务。请联系我们获取更多信息。 | 要使用 Safurai,只需免费下载并在 Visual Studio Code 中安装它。安装完成后,您可以选中代码并使用快捷键来询问解释、优化或单元测试等。您还可以训练 Safurai 以获得高度准确的回答。此外,Safurai 还提供了超级搜索功能,可使用自然语言搜索您的项目。 |
Refact.ai | 代码补全 | 要使用 Refact.ai,您可以在 JetBrains 或 VS Code 上下载安装。安装完成后,Refact 在您编写代码时提供代码补全建议,识别可以重构的代码,并检测错误。您还可以使用 Refact 的AI聊天功能在IDE中直接提问或获得编写代码的帮助。Refact 还可以分析代码的复杂性并将其转化为不同的语言。 |
AI代码重构适用于程序员、软件开发者、AI和机器学习研究员、数据科学家以及希望以成本有效和高效的方式维护大型代码库的软件公司。
AI代码重构通过初步分析现有的代码库,找出复杂和可以改进的地方,然后应用机器学习算法将问题代码片段转换成更清晰、高效和可维护的代码。这是一个不断从经验中学习和改进的持续过程。
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