Soluções de otimização da eficiência da depuração de código
A Z.ai oferece uma solução de três camadas para o problema comum de "problemas difíceis de localizar" para os desenvolvedores durante a depuração:
- Aprimoramento do diagnóstico de erros::
- Colar mensagem de erro + 20 linhas de código de contexto
- Digite 'Deep Diagnosis Python Type Error' e o sistema o fará:
- Cadeia de passagem de tipo de variável rotulada
- Problemas com escopo de cores
- Dicas para casos de teste de unidade
- Recomendações de conclusão inteligente: Digite '//TODO Optimize loop efficiency' durante a edição e a IA o fará:
- Recomendar alternativas algorítmicas (por exemplo, mapa em vez de for)
- Mostrar comparação de complexidade de tempo
- Fornece uma visão comparativa do código antes e depois da refatoração
- Modelo de aprendizadoDigite 'Explain the concept of closure by analogy' (Explique o conceito de fechamento por analogia) para obtê-lo:
- Ilustração de uma analogia realista
- Gráficos de memória visual
- Exemplos de cenários de aplicativos típicos
A solução foi testada para reduzir o tempo de depuração em uma média de 65% e é particularmente adequada para linguagens tipadas dinamicamente, como JavaScript/Python.
Essa resposta foi extraída do artigoZ.ai: assistente de IA gratuito para redação, apresentações e codificaçãoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver os gargalos de eficiência durante a depuração de código?
