Unduhan awesome ai coding - Unduhan Kode Sumber awesome ai coding

Unduh

Awesome-ai-coding

Daftar topik pengkodean AI.

Buka permintaan tarik untuk menambah atau mengedit daftar ini.

Bigcode: Kolaborasi ilmiah terbuka dijalankan dengan memeluk wajah.
Fauxpilot: Server Penyelesaian Kode dengan Codegen .
Codegpt.nvim: chatgpt di neovim.
Org-Ai: EMACS Org-Mode dengan OpenAI API.
Autodoc: Hasilkan Dokumentasi Basis Kode Gunakan LLM (OpenAI / Alpaca)
CODEALPACA: Llama dilatih tentang pengajaran kode berikut.
? Tabby: Alternatif OpenSource / On-Prem untuk Github Copilot.
PrOMPTR: Alat CLI untuk beroperasi pada basis kode Anda menggunakan GPT.
Chatide: Ekstensi memungkinkan Anda berbicara dengan chatgpt di dalam vscode.
PromptMate: VScode Extension Embed Chatgpt.
Turbopilot: Klon Copilot Berbasis CPU
Codecapybara: Model Llama Open Source yang mengikuti pengajaran instruksi untuk pembuatan kode.
CODETF: Perpustakaan Transformator One-Stop untuk LLM Kode Canggih
Rift: Model bahasa LSP OpenSource Leveraging.
Gurita
- Octopack: Kode Tuning Instruksi Model Bahasa Besar
- Instruksikan kode fine-tuning LLMS pada dataset komit gitub skala besar.
Bloop: Bloop adalah mesin pencari kode cepat (AI bertenaga) yang ditulis dengan karat.
Twinny: Plugin Penyelesaian Kode AI yang berbasis Ollama
Mutahunterai: Mempercepat produktivitas pengembang dan keamanan kode dengan AI open-source kami.
KODE-COLLATOR: Membuat file markdown tunggal yang menjelaskan seluruh basis kode Anda untuk model bahasa.
Batchai: Suplemen untuk Copilot dan Kursor - Memanfaatkan AI untuk Pemrosesan Batch Kode Proyek

Pembuatan kode tingkat kompetisi dengan alphacode
Repocoder: Penyelesaian kode tingkat repositori melalui pengambilan iteratif dan generasi
- Gabungan Penyelesaian LLM dan CodeSearch
- Codegen-350m + Pencarian Snippet Berbasis Bow mengalahkan Codex
Generasi Prompt Tingkat Repositori untuk Model Kode Bahasa Besar
- Hasilkan proposal kandidat yang berbasis dengan prios, misalnya impor, file dari Dirs yang sama.
- Gunakan proposal kandidat classifier untuk memilih proposal berbasis untuk LLM.
Penyelesaian kode yang ditingkatkan ML meningkatkan produktivitas pengembang
- Model berbasis encoder-decoder 500m, disesuaikan dengan baik di monorepo Google.
- Tingkat penerimaan 34% untuk saran penyelesaian kode multi-line.
Percakan Kecerdasan Umum Buatan: Eksperimen Awal dengan GPT-4: Bab 3 tentang Skenario Pengkodean. Obrolan ux.
Pelatihan Efisien Model Bahasa untuk diisi di tengah: Latih model decoder-only dengan konteks akhiran menggunakan token khusus.
ToolFormer: Model bahasa dapat mengajar diri mereka sendiri untuk menggunakan alat: llm sebagai lapisan lem API.
Codecompose: Penyebaran industri skala besar dari penulis kode yang dibantu AI
- Disarankan sebagai penyelesaian kode baris tunggal untuk mengurangi latensi menjadi 300ms - 500ms.
- 1.3b Ukuran parameter.
- Fine -tuning meningkatkan akurasi / bleu sebesar 50% - 100%.