AutoDev Workbench：ソフトウェア開発を加速するAIネイティブプラットフォーム

オートデヴ Workbenchは、ソフトウェア開発プロセスの高速化と自動化に特化したAIネイティブ開発者プラットフォームです。大規模な言語モデルを通じてインテリジェントなコーディング、デバッグ、コラボレーションをサポートし、開発者のための統一された開発ワークスペースを実現します。このプラットフォームは、コード生成、自動テスト、ドキュメント生成、ナレッジ管理を、開発者個人、チーム、企業向けに統合します。AutoDev Workbenchは、インテリジェントな自動化とコンポーネント・マーケットプレイスを通じて、開発者の効率向上と開発体験の最適化を支援します。

機能一覧

• AIによるコード生成複数のプログラミング言語をサポートし、プロジェクトのコンテキストに基づいて自動的にコードスニペットを生成します。
• 自動テストとデバッグユニットテストを自動的に作成し、実行し、失敗したテストケースの修正を試みます。
• ナレッジ・マネジメント開発に関する知識、パターン、ベストプラクティスを一元的に保管し、チームのコラボレーションをサポートします。
• ワークフローの自動化AIによるパターン認識で開発プロセスを最適化し、手作業を削減。
• APIおよびコンポーネント市場再利用可能なコードコンポーネントとライブラリを提供し、開発を加速させる。
• ドキュメント生成カスタムフォーマットをサポートし、プロジェクト・ドキュメントを自動的に生成・管理します。
• Git運用サポートGit機能を統合し、コミットメッセージの自動生成とコードバージョンの管理を実現。
• セキュアな開発環境Dockerコンテナで操作を分離することで、コードとデータを保護します。

ヘルプの使用

設置プロセス

AutoDev WorkbenchはGitHubベースのオープンソースプロジェクトで、インストールには技術的な基礎が必要です。以下は詳細なインストール手順です：

1. コードベースのクローン
   ターミナルで以下のコマンドを実行し、AutoDev Workbenchのコードベースをローカルにクローンします：

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

   Gitツールがインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は ギット公式サイト ダウンロードしてインストールする。

2. 依存関係のインストール
   クローンされたコード・ベース・ディレクトリに移動する：

   cd autodev-workbench
   

   プロジェクトのドキュメントに従って、必要な依存関係をインストールする。通常、Node.jsまたは他の実行環境が必要です。以下のコマンドを実行して、依存関係をインストールする（プロジェクトの README.md (書類確認済み）：

   npm install
   

   プロジェクトが他の言語（例：PythonやJava）の場合は、以下の手順に従ってください。 README.md の指示に従って対応する環境をインストールする。

3. 設定環境
   AutoDev Workbenchはカスタム言語モデルサーバ（LLM Server）をサポートしています。プロジェクトのルートディレクトリで、設定ファイル（通常 settings.json または同様のファイル）で、言語モデルのAPIキーまたはローカルモデルのパスを設定します。例

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

   ローカルモデルを使用する場合は、モデルファイルをダウンロードしていることを確認してください（例：Hugging Faceの unit-mesh (モデル）。モデルのダウンロードアドレスhttps://huggingface.co/unit-mesh/.

4. ランニング・プロジェクト
   設定が完了したら、以下のコマンドを実行してAutoDev Workbenchを起動します：

   npm start
   

   起動すると、プラットフォームはローカルで実行され http://localhost:port(具体的なポート番号についてはターミナル出力を参照）、ワークベンチのインターフェイスに入ることができる。

5. Dockerデプロイメント（オプション）
   セキュリティのため、AutoDev WorkbenchはDockerコンテナによるデプロイをサポートしています。Dockerをインストールします。 ドッカー公式ウェブサイト)を実行する：

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

   インタビュー http://localhost:8080 走行結果を見る

機能 操作の流れ

1.AIによるコード生成

AutoDev Workbench インターフェースで、Code Generation モジュールを選択します。例えば、「Python REST API コントローラを生成する」など、要件を入力します。システムは、既存のControllerやServiceファイルなどのプロジェクトコンテキストに基づいてコードを生成します。結果を手動で微調整したり、カスタムプロンプトで出力を最適化したりできます。例えば、プロンプトを "Generate Spring Boot Controller with Error Handling "に設定すると、よりニーズに合ったコードが生成されます。[](https://github.com/unit-mesh/auto-dev)

2.自動テスト

Test "モジュールで、"Create Unit Test "を選択する。対象となるコード・ファイルを入力すると、テスト・ケースが自動的に生成され、実行されます。テストが失敗した場合、AIがエラーを分析し、コードの修正を提案します。テストカバレッジのログを確認することができます（現在のバージョンのコードカバレッジは12%で、手動テストで補完することが推奨されています）。

3.ナレッジ・マネジメント

Knowledge Base モジュールでは、開発者はコードパターン、設計ドキュメント、ベストプラクティスをアップロードできます。チームメンバーは、検索によってこれらのリソースに素早くアクセスすることができます。Markdown形式のドキュメントをインポートすることで、構造化されたナレッジベースに自動的に整理することができます。例えば REST-API-Design.md ファイルであれば、システムはそれを解析し、検索候補を提供する。

4.ワークフローの自動化

Workflow モジュールでは、開発者は自動化タスクを設定できる。例えば、"Automatically run unit tests and generate commit messages every time you commit code" を設定します。システムは、「ユーザー・ログイン・インターフェースのエラー処理を修正する」といったコードの変更に基づいて、説明的な Git コミットを生成します。

5.APIとコンポーネント市場

Component Marketplaceモジュールにアクセスすると、再利用可能なコードライブラリやAPIを閲覧できます。一度選択すると、コンポーネントは自動的にプロジェクトに統合され、手動での設定時間を短縮します。

6.ドキュメント作成

Documentation "モジュールで、"Generate Documentation "をクリックし、コードファイルまたはプロジェクトディレクトリを選択します。システムがコード構造を分析し、コメントまたは完全なドキュメントを生成します。Swagger APIドキュメントやREADMEファイルの生成など、カスタムフォーマットにも対応しています。

7.ギットの操作

Git "モジュールでGitリポジトリを接続。自動コミット、プッシュ、ブランチ管理がサポートされています。コマンドの実行 autodev git commit スマートコミットを生成できる。Git認証情報が設定されていることを確認する。

8.セキュリティ設定

すべての操作はデフォルトでDockerコンテナ内で実行され、ローカル環境の汚染を防ぎます。開発者は、設定ファイルで許可または制限されたコマンドを設定することができます。例えば rm -rf コマンドでファイルを保護する。

アプリケーションシナリオ

1. 個人開発者のためのラピッドプロトタイピング
   AutoDev Workbenchは、独立系開発者がコードフレームワークとテストケースを迅速に生成するのに役立ちます。例えば，Webアプリケーションを開発する場合，AIはフロントエンドのページとバックエンドのAPIを生成し，初期設定時間を節約することができます．
2. チームワークと知識の共有
   開発チームは、ナレッジ・マネジメント・モジュールを通じてコード・パターンや設計ドキュメントを共有できる。チームメンバーがコーディングを行う際、AIがコンテキストに基づいて関連するベストプラクティスを推奨し、コラボレーション効率を向上させます。
3. エンタープライズ・オートメーション開発
   組織はワークフローの自動化とコンポーネント・マーケットプレイスを活用し、大規模なプロジェクト開発を加速させることができる。Dockerの分離はコードを保護し、機密性の高いプロジェクトの取り扱いに適している。
4. 教育と学習
   初心者プログラマーはAutoDev Workbenchでコード構造とデバッグ方法を学ぶことができ、AIが生成するコメントとドキュメントは複雑なプロジェクトの理解を助けます。

品質保証

1. AutoDev Workbenchは無料ですか？
   AutoDev Workbenchはオープンソースプロジェクトであり，コードベースは無料で使用できます。一部の機能には有償の言語モデルAPIが必要な場合があります。 https://x.ai/api またはご利用のモデル・サービス・プロバイダー。
2. どのようなプログラミング言語に対応していますか？
   Python、Java、JavaScriptなど、複数の言語に対応している。言語サポートはChapi AST解析エンジンに基づいています。 README.md.
3. AIが生成したコードを最適化するには？
   カスタムプロンプトで生成結果を最適化する。例えば、"クリーンなPythonコードを生成する "や "サードパーティライブラリの使用を避ける "を指定する。設定でモデルのパラメーターを調整し、精度をさらに向上させます。
4. Dockerの導入は必要か？
   不要だが、セキュリティと環境の一貫性を確保するためにDockerを推奨する。Docker以外のデプロイでは、依存関係を手動で設定する必要があり、複雑さが増す可能性があります。