AutoDev Workbench: uma plataforma nativa de IA que acelera o desenvolvimento de software

AutoDev O Workbench é uma plataforma de desenvolvedor nativa de IA focada em acelerar e automatizar o processo de desenvolvimento de software. Ele oferece codificação inteligente, depuração e suporte à colaboração por meio de um grande modelo de linguagem para criar um espaço de trabalho de desenvolvimento unificado para os desenvolvedores. A plataforma integra geração de código, testes automatizados, geração de documentos e gerenciamento de conhecimento para desenvolvedores individuais, equipes ou empresas. O AutoDev Workbench ajuda os desenvolvedores a aumentar a eficiência e otimizar a experiência de desenvolvimento por meio da automação inteligente e dos mercados de componentes.

Lista de funções

• Geração de código orientada por IAGeração automática de trechos de código com base no contexto do projeto, com suporte a várias linguagens de programação.
• Testes automatizados e depuraçãoTeste de unidade: cria automaticamente testes de unidade, executa-os e tenta corrigir casos de teste com falha.
• gestão do conhecimentoArmazenamento centralizado de conhecimento, padrões e práticas recomendadas de desenvolvimento para apoiar a colaboração da equipe.
• Automação do fluxo de trabalhoOtimize o processo de desenvolvimento e reduza as operações manuais reconhecendo padrões por meio de IA.
• Mercados de APIs e componentesFornecimento de componentes de código reutilizáveis e bibliotecas para acelerar o desenvolvimento.
• Geração de documentosGeração e manutenção automáticas da documentação do projeto com suporte para formatos personalizados.
• Suporte a operações do GitIntegrar a funcionalidade do Git para gerar automaticamente mensagens de confirmação e gerenciar versões de código.
• Ambiente de desenvolvimento seguroProteja códigos e dados isolando operações com contêineres do Docker.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O AutoDev Workbench é um projeto de código aberto baseado no GitHub, e a instalação requer alguma base técnica. Aqui estão as etapas detalhadas da instalação:

1. Clonagem da base de código
   Execute o seguinte comando no terminal para clonar a base de código do AutoDev Workbench localmente:

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

   Verifique se você tem as ferramentas Git instaladas. Caso contrário, vá para Site oficial do Git Faça o download e instale.

2. Instalação de dependências
   Vá para o diretório da base de código clonada:

   cd autodev-workbench
   

   Instale as dependências necessárias de acordo com a documentação do projeto. Normalmente, é necessário o Node.js ou outro ambiente de tempo de execução. Execute o seguinte comando para instalar as dependências (dependendo do README.md (Documentação confirmada):

   npm install
   

   Se o projeto estiver em outra linguagem (por exemplo, Python ou Java), siga o procedimento README.md Instale o ambiente correspondente de acordo com as instruções em

3. Ambiente de configuração
   O AutoDev Workbench oferece suporte a um servidor de modelo de linguagem personalizado (Servidor LLM). No diretório raiz do projeto, localize o arquivo de configuração (geralmente o arquivo settings.json ou arquivo semelhante), defina a chave de API do modelo de idioma ou o caminho do modelo local. Exemplo:

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

   Se estiver usando um modelo local, certifique-se de ter baixado o arquivo do modelo (por exemplo, Hugging Face's unit-mesh (Modelos). Endereço de download do modelo:https://huggingface.co/unit-mesh/.

4. Projetos em andamento
   Após concluir a configuração, execute o seguinte comando para iniciar o AutoDev Workbench:

   npm start
   

   Uma vez iniciada, a plataforma será executada localmente, acessando o http://localhost:port(consulte a saída do terminal para obter o número da porta específica), você pode entrar na interface do workbench.

5. Implantação do Docker (opcional)
   Por segurança, o AutoDev Workbench oferece suporte a implementações em contêineres do Docker. Instale o Docker (consulte Site oficial do Docker) e, em seguida, executar:

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

   entrevistas http://localhost:8080 Veja os resultados da corrida.

Função Fluxo de operação

1. geração de código orientada por IA

Na interface do AutoDev Workbench, selecione o módulo Code Generation. Insira seus requisitos, por exemplo, "Gerar um controlador de API REST em Python". O sistema gerará o código com base no contexto do projeto, como um arquivo Controller ou Service existente. Você pode ajustar manualmente os resultados ou otimizar a saída com um prompt personalizado. Por exemplo, se você definir o prompt como "Generate Spring Boot Controller with Error Handling", o sistema gerará um código que atenda melhor às suas necessidades. [](https://github.com/unit-mesh/auto-dev)

2. testes automatizados

No módulo "Test" (Teste), selecione "Create Unit Test" (Criar teste de unidade). Insira o arquivo de código de destino, o sistema gerará automaticamente casos de teste e os executará. Se o teste falhar, a IA tentará analisar o erro e sugerir uma correção de código. Você pode verificar os logs quanto à cobertura do teste (a versão atual tem uma cobertura de código de 12%, que é recomendada para ser complementada com testes manuais).

3. gestão do conhecimento

No módulo Knowledge Base, os desenvolvedores podem carregar padrões de código, documentos de design ou práticas recomendadas. Os membros da equipe podem acessar rapidamente esses recursos por meio de pesquisa. Há suporte para a importação de documentos formatados em Markdown, organizando-os automaticamente em uma base de conhecimento estruturada. Por exemplo, o upload de um REST-API-Design.md o sistema analisará o arquivo e fornecerá sugestões de pesquisa.

4. automação do fluxo de trabalho

No módulo Workflow, os desenvolvedores podem configurar tarefas de automação. Por exemplo, configure "Automatically run unit tests and generate commit messages every time you commit code" (Executar automaticamente testes de unidade e gerar mensagens de confirmação toda vez que você confirmar o código). O sistema gerará commits descritivos do Git com base nas alterações de código, como "Fix error handling in user login interface".

5. mercados de APIs e componentes

Acesse o módulo Component Marketplace para procurar bibliotecas de código e APIs reutilizáveis, com suporte para termos de pesquisa, como "conexão de banco de dados" ou "módulo de autenticação". Uma vez selecionados, os componentes são automaticamente integrados ao projeto, reduzindo o tempo de configuração manual.

6. geração de documentos

No módulo "Documentation" (Documentação), clique em "Generate Documentation" (Gerar documentação) e selecione um arquivo de código ou diretório de projeto. O sistema analisará a estrutura do código e gerará comentários ou documentação completa. Há suporte para formatos personalizados, como a geração de documentação da API Swagger ou arquivos README.

7. operações do Git

Conecte seus repositórios Git no módulo "Git". Há suporte para commits automatizados, pushs e gerenciamento de ramificações. Executar comandos autodev git commit Podem ser gerados commits inteligentes. Certifique-se de que as credenciais do Git estejam configuradas.

8. configurações de segurança

Todas as operações são executadas no contêiner do Docker por padrão, evitando a poluição do ambiente local. Os desenvolvedores podem definir comandos permitidos ou restritos no arquivo de configuração. Por exemplo, restringir o rm -rf para proteger o arquivo.

cenário do aplicativo

1. Prototipagem rápida para desenvolvedores individuais
   O AutoDev Workbench ajuda os desenvolvedores independentes a gerar rapidamente estruturas de código e casos de teste. Por exemplo, ao desenvolver um aplicativo da Web, a IA pode gerar páginas de front-end e APIs de back-end, economizando tempo de configuração inicial.
2. Trabalho em equipe e compartilhamento de conhecimento
   As equipes de desenvolvimento podem compartilhar padrões de código e documentos de design por meio do módulo de gerenciamento de conhecimento. Quando os membros da equipe estão codificando, a IA recomenda as práticas recomendadas relevantes com base no contexto para melhorar a eficiência da colaboração.
3. Desenvolvimento de automação empresarial
   As organizações podem aproveitar a automação do fluxo de trabalho e os mercados de componentes para acelerar o desenvolvimento de projetos em grande escala. O isolamento do Docker protege o código e é adequado para lidar com projetos confidenciais.
4. Educação e aprendizado
   Os programadores iniciantes podem aprender a estrutura do código e os métodos de depuração com o AutoDev Workbench, e os comentários e a documentação gerados por IA ajudam a entender projetos complexos.

QA

1. O AutoDev Workbench é gratuito?
   O AutoDev Workbench é um projeto de código aberto e o uso da base de código é gratuito. Alguns recursos podem exigir uma API de modelo de linguagem paga; para obter detalhes sobre os custos, consulte a seção https://x.ai/api ou o provedor de serviços modelo que você usa.
2. Quais linguagens de programação são compatíveis?
   Há suporte para várias linguagens, incluindo Python, Java, JavaScript e outras. O suporte a idiomas é baseado no mecanismo de análise do Chapi AST, cuja lista pode ser encontrada em README.md.
3. Como otimizar o código gerado por IA?
   Otimize os resultados gerados com um prompt personalizado. Por exemplo, especifique "Generate clean Python code" (Gerar código Python limpo) ou "Avoid using third-party libraries" (Evitar o uso de bibliotecas de terceiros). Ajuste os parâmetros do modelo nas configurações para melhorar ainda mais a precisão.
4. A implantação do Docker é necessária?
   Não é necessário, mas o Docker é recomendado para garantir a segurança e a consistência do ambiente. Implantações que não sejam do Docker podem exigir a configuração manual de dependências, o que aumenta a complexidade.