AI开发工具

规范解释器是一个利用谷歌的 PaLM AI 技术提供技术规范深度解释的 Chrome 扩展程序，重点关注 Ecmaascript。

RepoNotes为您总结代码更改，并向您发送Slack帖子，帮助您保持更新和节省时间。

LabEx是一个互动的、实践性的学习平台，致力于编码和技术。它结合了实验室、人工智能辅助和虚拟机，提供无视频、实践性学习体验。

Cosine比你更了解你的代码库。它支持50+种编程语言，允许开发者对他们的代码库提出任何问题，获得关于任何功能的解释，并获得有关如何编写新代码的建议。

一款时尚的技术助手，为开发者和技术爱好者提供支持，与Claude 3和GPT 3.5集成。通过链接提供问题答案，旨在提高你的生产力。

Refact.ai 是一个功能强大的AI编码助手，结合了代码补全、重构、聊天等功能。它最大限度地利用AI来分析现有代码、提供补全建议、检测错误，并提高代码效率和可读性。

第三花园是一个由OpenAI的ChatGPT AI提供支持的平台，提供各种工具。

ExerDevAI是一款由人工智能驱动的开发练习生成器。

Smousss是一个专为Laravel开发人员设计的基于人工智能的助手。它提供了一系列功能，帮助开发人员处理传统项目，包括使项目可以翻译、生成缺失的Laravel Nova管理面板等。Smousss利用机器学习来自动化重复的任务，提高开发人员的效率。

Kropply是一个VSCode扩展，可以在您遇到运行时或包错误时生成代码，提供操作指导，并解释错误。您可以在Kropply终端中运行代码，并开始得到帮助。这是一个由开发者为开发者构建的工具！

CodeUtils为增强编码体验提供了基于人工智能的实用工具。

GradientJ是一个平台，允许用户使用大型语言模型如GPT-4来测试、部署和管理自然语言处理应用。它使开发人员能够快速高效地构建强大的自然语言处理应用。

CodeStory是一个AI驱动的编辑器，旨在通过减少乏味的任务，让开发人员专注于构建和发布，从而带给他们编码的乐趣。它可以生成代码，执行终端命令，重构代码，修复错误，审查PR，并处理git操作。

免费AI工具包是由Prgmine提供的一套AI工具集合。这些工具旨在协助用户完成各种AI相关任务，并且是免费提供的。

逻辑智者是一个用于与GPT聊天的开源SwiftUI应用和Swift Vapor服务器。

开源监控和生产工具包，适用于AI应用

HawkFlow.ai是一款监控工具，可以帮助工程师、数据科学家、分析师和产品经理轻松跟踪和监控代码、基础设施和业务的各个方面。它提供了异常检测、趋势分析、数据大小和准确性监控、运行时间跟踪以及与现有机器学习基础设施的集成等功能。

DevDynamics是一个帮助工程团队更快速地发布更高质量软件的平台。它提供基于研究的指标、洞察力和工作协议，以释放工程团队的潜力。通过DevDynamics，您可以测量和分析正确的工程指标，高效地管理开发团队和流程，并将工程努力与业务目标相一致。

AI Surge Cloud是一种低代码数据织物平台，可帮助企业将数据的敏捷性和灵活性提高5-10倍。它提供了可靠的解决方案，克服了数据生产力挑战，并使企业能够以5-10倍的速度交付数据，提高他们的生产力。

Data Explorer是一款由OSS Insight开发的基于GPT的GitHub实时数据探索工具。只需要用自然语言提出问题，Data Explorer就会生成SQL查询语句，从GitHub获取数据，并以可视化形式呈现结果。

Einblick是一个AI原生的数据笔记本，通过编写和修复代码、创建可视化、构建模型等方式来解决数据问题。

用于调试和监控LLM应用程序的开发者工具包

Hack Answers 是一个基于 Hacker News 上的专家讨论生成答案的平台。

Onvo AI是一个仪表板和报表构建工具开发包，帮助开发者和企业快速高效地创建仪表板和报表。它允许用户从多个来源连接数据，并使用人工智能提示构建可视化效果。

Avanty是一款基于人工智能的Chrome扩展，支持数据分析师在Metabase中的工作。它能帮助分析师更快地编写、编辑、理解和评论SQL查询。

Outerbase是一种接口，用于查看、更新和可视化您的数据，无需成为数据库专家即可进行协作。它就像数据的Figma，使数据探索和协作变得简单。

Sapient.ai是一个生成式QA平台，可以在大规模上自动编写单元测试。它通过从测试流程中删除手动劳动，帮助开发人员将重点转向开发新功能。

Devzery是一个基于人工智能的测试平台，通过提供基于人工智能的精确测试用例生成来彻底改变软件测试流程。

Jam是一个Bug报告工具，允许用户快速、轻松地报告软件产品中的Bug。用户只需拍摄屏幕截图或录屏，就可以创建包含工程师调试所需的所有必要信息的Bug报告。

Repodex使用人工智能自动识别错误并生成代码修复它们。主要目标是减轻代码维护（技术债务、重构、错误），使您的团队可以专注于最重要的事情-为用户提供功能。