AutoDev Workbench: eine KI-native Plattform zur Beschleunigung der Softwareentwicklung

AutoDev Workbench ist eine KI-native Entwicklerplattform, die sich auf die Beschleunigung und Automatisierung des Softwareentwicklungsprozesses konzentriert. Sie bietet intelligente Codierungs-, Debugging- und Kollaborationsunterstützung durch ein umfangreiches Sprachmodell, um einen einheitlichen Entwicklungsarbeitsbereich für Entwickler zu schaffen. Die Plattform integriert Codegenerierung, automatisierte Tests, Dokumentenerstellung und Wissensmanagement für einzelne Entwickler, Teams oder Unternehmen. AutoDev Workbench hilft Entwicklern, die Effizienz zu verbessern und die Entwicklungserfahrung durch intelligente Automatisierung und Komponentenmarktplätze zu optimieren.

Funktionsliste

• KI-gesteuerte Code-GenerierungAutomatische Generierung von Codeschnipseln auf der Grundlage des Projektkontexts, Unterstützung mehrerer Programmiersprachen.
• Automatisierte Tests und FehlersucheUnit Tests: Erstellt automatisch Unit Tests, führt sie aus und versucht, fehlgeschlagene Testfälle zu korrigieren.
• WissensmanagementZentralisierte Speicherung von Entwicklungswissen, Mustern und bewährten Praktiken zur Unterstützung der Teamzusammenarbeit.
• Automatisierung von ArbeitsabläufenOptimierung des Entwicklungsprozesses und Reduzierung manueller Tätigkeiten durch Erkennung von Mustern mithilfe von KI.
• API- und KomponentenmärkteBereitstellung von wiederverwendbaren Code-Komponenten und Bibliotheken zur Beschleunigung der Entwicklung.
• DokumentenerstellungAutomatische Erstellung und Pflege der Projektdokumentation mit Unterstützung für benutzerdefinierte Formate.
• Git Operations UnterstützungIntegration von Git-Funktionen zur automatischen Erzeugung von Commit-Nachrichten und zur Verwaltung von Code-Versionen.
• Sichere EntwicklungsumgebungSicherheit von Code und Daten durch Isolierung von Vorgängen mit Docker-Containern.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

AutoDev Workbench ist ein Open-Source-Projekt, das auf GitHub basiert, und die Installation erfordert einige technische Grundlagen. Hier sind die detaillierten Installationsschritte:

1. Klonen der Codebasis
   Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus, um die Codebase von AutoDev Workbench lokal zu klonen:

   git clone https://github.com/unit-mesh/autodev-workbench.git
   

   Stellen Sie sicher, dass Sie die Git-Tools installiert haben. Falls nicht, gehen Sie zu Git Offizielle Website Herunterladen und installieren.

2. Installation von Abhängigkeiten
   Wechseln Sie in das Verzeichnis der geklonten Codebase:

   cd autodev-workbench
   

   Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten gemäß der Projektdokumentation. In der Regel ist Node.js oder eine andere Laufzeitumgebung erforderlich. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Abhängigkeiten zu installieren (abhängig von der README.md (Dokumentation bestätigt):

   npm install
   

   Wenn das Projekt in einer anderen Sprache (z. B. Python oder Java) vorliegt, folgen Sie der Anleitung README.md Installieren Sie die entsprechende Umgebung gemäß den Anweisungen in

3. Konfiguration der Umgebung
   AutoDev Workbench unterstützt einen benutzerdefinierten Sprachmodell-Server (LLM-Server). Suchen Sie im Stammverzeichnis des Projekts die Konfigurationsdatei (normalerweise die settings.json oder eine ähnliche Datei), setzen Sie Ihren Sprachmodell-API-Schlüssel oder den lokalen Modellpfad. Beispiel:

   {
   "llm_server": "your-llm-server-url",
   "api_key": "your-api-key"
   }
   

   Wenn Sie ein lokales Modell verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie die Modelldatei heruntergeladen haben (z. B. Hugging Face's unit-mesh (Modelle). Modell-Download-Adresse:https://huggingface.co/unit-mesh/.

4. Laufende Projekte
   Führen Sie nach Abschluss der Konfiguration den folgenden Befehl aus, um AutoDev Workbench zu starten:

   npm start
   

   Sobald die Plattform gestartet ist, wird sie lokal ausgeführt und greift auf die http://localhost:port(siehe Terminalausgabe für die spezifische Portnummer) können Sie die Workbench-Schnittstelle aufrufen.

5. Docker-Bereitstellung (optional)
   Aus Sicherheitsgründen unterstützt AutoDev Workbench die Bereitstellung in Docker-Containern. Installieren Sie Docker (siehe Docker Offizielle Website) und dann ausführen:

   docker build -t autodev-workbench .
   docker run -p 8080:8080 autodev-workbench
   

   Interviews http://localhost:8080 Sehen Sie sich die Ergebnisse des Laufs an.

Funktion Betriebsablauf

1. KI-gesteuerte Code-Generierung

Wählen Sie in der AutoDev Workbench-Benutzeroberfläche das Modul Codegenerierung. Geben Sie Ihre Anforderungen ein, z. B. "Generieren Sie einen Python-REST-API-Controller". Das System generiert Code auf der Grundlage des Projektkontexts, z. B. einer vorhandenen Controller- oder Servicedatei. Sie können die Ergebnisse manuell anpassen oder die Ausgabe mit einer benutzerdefinierten Eingabeaufforderung optimieren. Wenn Sie die Eingabeaufforderung beispielsweise auf "Generate Spring Boot Controller with Error Handling" (Spring Boot Controller mit Fehlerbehandlung generieren) setzen, generiert das System Code, der Ihren Anforderungen besser entspricht. [](https://github.com/unit-mesh/auto-dev)

2. automatisierte Prüfung

Wählen Sie im Modul "Test" die Option "Einheitstest erstellen". Geben Sie die Zielcodedatei ein. Das System generiert automatisch Testfälle und führt sie aus. Wenn der Test fehlschlägt, versucht AI, den Fehler zu analysieren und schlägt eine Codebehebung vor. Sie können in den Protokollen die Testabdeckung überprüfen (die aktuelle Version hat eine Codeabdeckung von 12%, die durch manuelle Tests ergänzt werden sollte).

3. das Wissensmanagement

Im Modul Wissensdatenbank können Entwickler Codemuster, Entwurfsdokumente oder bewährte Verfahren hochladen. Teammitglieder können über die Suche schnell auf diese Ressourcen zugreifen. Der Import von Markdown-formatierten Dokumenten wird unterstützt, um sie automatisch in einer strukturierten Wissensdatenbank zu organisieren. Zum Beispiel kann das Hochladen eines REST-API-Design.md Datei, wird das System sie analysieren und Suchvorschläge machen.

4. die Automatisierung des Arbeitsablaufs

Im Modul Workflow können Entwickler Automatisierungsaufgaben einrichten. Konfigurieren Sie zum Beispiel "Automatisch Unit-Tests ausführen und Commit-Meldungen generieren, wenn Sie Code committen". Das System generiert dann beschreibende Git-Commits auf der Grundlage von Codeänderungen, wie z. B. "Fehlerbehandlung in der Benutzeranmeldungsschnittstelle beheben".

5. die API- und Komponentenmärkte

Greifen Sie auf das Modul Component Marketplace zu, um wiederverwendbare Codebibliotheken und APIs zu durchsuchen, mit Unterstützung für Suchbegriffe wie "Datenbankverbindung" oder "Authentifizierungsmodul". Nach der Auswahl werden die Komponenten automatisch in das Projekt integriert, wodurch sich der manuelle Konfigurationsaufwand verringert.

6. die Erstellung von Dokumenten

Klicken Sie im Modul "Dokumentation" auf "Dokumentation generieren" und wählen Sie eine Codedatei oder ein Projektverzeichnis aus. Das System analysiert die Codestruktur und generiert Kommentare oder eine vollständige Dokumentation. Benutzerdefinierte Formate werden unterstützt, z. B. die Generierung von Swagger-API-Dokumentation oder README-Dateien.

7. die Git-Vorgänge

Verbinden Sie Ihre Git-Repositories mit dem Modul "Git". Automatisierte Commits, Pushes und Branch Management werden unterstützt. Befehle ausführen autodev git commit Es können Smart Commits erzeugt werden. Stellen Sie sicher, dass die Git-Anmeldeinformationen konfiguriert sind.

8. die Sicherheitseinstellungen

Alle Operationen werden standardmäßig im Docker-Container ausgeführt, um eine Verschmutzung der lokalen Umgebung zu verhindern. Die Entwickler können in der Konfigurationsdatei zulässige oder eingeschränkte Befehle festlegen. Zum Beispiel, die Einschränkung von rm -rf um die Datei zu sichern.

Anwendungsszenario

1. Rapid Prototyping für einzelne Entwickler
   AutoDev Workbench unterstützt unabhängige Entwickler bei der schnellen Erstellung von Code-Frameworks und Testfällen. Bei der Entwicklung einer Webanwendung kann KI beispielsweise Front-End-Seiten und Back-End-APIs generieren und so Zeit bei der Erstellung sparen.
2. Teamarbeit und Wissensaustausch
   Entwicklungsteams können Code-Patterns und Design-Dokumente über das Wissensmanagement-Modul austauschen. Wenn Teammitglieder kodieren, empfiehlt KI relevante Best Practices auf der Grundlage des Kontexts, um die Effizienz der Zusammenarbeit zu verbessern.
3. Entwicklung der Unternehmensautomatisierung
   Unternehmen können Workflow-Automatisierung und Komponentenmarktplätze nutzen, um die Entwicklung von Großprojekten zu beschleunigen. Die Isolierung von Docker sichert den Code und eignet sich für sensible Projekte.
4. Bildung und Lernen
   Programmieranfänger können mit AutoDev Workbench Code-Strukturen und Debugging-Methoden erlernen, und KI-generierte Kommentare und Dokumentationen helfen beim Verständnis komplexer Projekte.

QA

1. Ist AutoDev Workbench kostenlos?
   AutoDev Workbench ist ein Open-Source-Projekt und die Codebasis kann kostenlos genutzt werden. Für einige Funktionen ist eine kostenpflichtige Sprachmodell-API erforderlich; Einzelheiten zu den Kosten finden Sie in der https://x.ai/api oder den von Ihnen verwendeten Modelldienstleister.
2. Welche Programmiersprachen werden unterstützt?
   Es werden mehrere Sprachen unterstützt, darunter Python, Java, JavaScript und andere. Die Sprachunterstützung basiert auf der Chapi AST-Parsing-Engine, eine Liste der Sprachen finden Sie unter README.md.
3. Wie lässt sich KI-generierter Code optimieren?
   Optimieren Sie die generierten Ergebnisse mit einer benutzerdefinierten Eingabeaufforderung. Geben Sie z. B. "Sauberen Python-Code generieren" oder "Verwendung von Bibliotheken Dritter vermeiden" an. Passen Sie die Modellparameter in den Einstellungen an, um die Genauigkeit weiter zu verbessern.
4. Ist die Docker-Bereitstellung notwendig?
   Unnötig, aber Docker wird empfohlen, um Sicherheit und Umgebungskonsistenz zu gewährleisten. Bereitstellungen ohne Docker erfordern möglicherweise eine manuelle Konfiguration der Abhängigkeiten, was die Komplexität erhöht.