Os desenvolvedores podem aproveitar os seguintes recursos principais em profundidade para obter saltos de eficiência:
- Assistência inteligente de código::
Insira um trecho de código ou uma mensagem de erro diretamente na interface de diálogo, a IA realizará a verificação de sintaxe, sugerirá otimização de desempenho (por exemplo, altere o loop do Python para derivação de lista) e destacará automaticamente o código modificado, com suporte para mais de 30 linguagens de programação. - Depuração interativa::
Localize o problema por meio de várias rodadas de diálogo, por exemplo, digite "This Go code is panic, how can I fix it? A IA analisará gradualmente a pilha de informações e proporá uma solução. - Documentação da API::
Faça upload de documentação técnica (por exemplo, instruções oficiais da biblioteca Python), faça perguntas em linguagem natural (por exemplo, "Quais são os caracteres de formatação comuns para datetime.strftime?") e a IA identificará o conteúdo do documento. - Integração do fluxo de trabalho::
Com o recurso "Quick Notes", você pode registrar trechos de código e sugestões de IA em Markdown, além de suportar a exportação com um clique para um arquivo .md, o que é conveniente para a importação para IDEs como o VS Code.
técnica avançadaOs "modelos de prompt" são pré-armazenados com comandos usados com frequência (por exemplo, "Reescreva o seguinte código Python em Rust") para reutilização rápida, e o gerenciamento de modelos alterna entre modelos especializados em código (por exemplo, CodeLlama) para obter aconselhamento mais profissional.
Essa resposta foi extraída do artigoKunAvatar (kun-lab): um cliente de diálogo de IA nativo e leve baseado em OllamaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como desenvolvedor, como você pode usar os recursos relacionados ao código do kun-lab para aumentar sua produtividade?
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