PapertLab

PapertLab: Tu Programador de Pares con AI

PapertLab es un programador de pares con AI de código abierto diseñado para integrarse perfectamente con tu repositorio Git local y otras bases de código. Aprovecha los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) para proporcionar desarrollo asistido por AI, mejorando tu experiencia de codificación.

¿Qué es PapertLab?

PapertLab es una herramienta que permite a los desarrolladores colaborar con AI para editar código. Ofrece sugerencias en tiempo real, asistencia para la refactorización y generación automatizada de código, todo dentro de tu entorno de desarrollo existente. PapertLab tiene como objetivo hacer que la codificación sea más eficiente y colaborativa.

¿Cómo funciona PapertLab?

PapertLab funciona analizando tu código y proporcionando sugerencias basadas en el contexto de tu proyecto. Utiliza un mapa de todo tu repositorio Git para asegurar sugerencias y cambios conscientes del contexto. Esto incluye la comprensión de la estructura del código, las dependencias y los patrones de codificación.

Instalación:

1. Instala Universal Ctags:

   • macOS/Linux:

     brew install --HEAD universal-ctags/universal-ctags/universal-ctags
     

   • Windows:

     choco install ctags
     

2. Instala PapertLab:

   pip install papert-lab
   

3. Ejecuta PapertLab:

   papertlab
   

Características Clave de PapertLab

• Edición de Precisión: Enfoca tu sesión de codificación ejecutando PapertLab con archivos específicos.
• Dominio de Múltiples Archivos: Maneja solicitudes complejas editando múltiples archivos simultáneamente, manteniendo el contexto en todo tu proyecto.
• Integración Git Perfecta: Commits Git automáticos con mensajes sensatos, asegurando que tu control de versiones permanezca limpio y organizado.
• Agnóstico del Lenguaje: Soporta múltiples lenguajes de programación incluyendo Python, JavaScript, TypeScript, PHP, HTML, CSS, y más.
• Optimización LLM: Diseñado para funcionar mejor con GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet para sugerencias y mejoras de código superiores.
• Conciencia Contextual: Utiliza un mapa de todo tu repositorio Git para asegurar sugerencias y cambios conscientes del contexto.

Modos de PapertLab

• Modo Pregunta: Obtén respuestas instantáneas a tus preguntas de codificación. Pregunta sobre partes específicas de tu código, mejores prácticas o conceptos generales de programación.
  • Explicación del código
  • Consejos sobre las mejores prácticas
  • Asistencia para la depuración
• Modo Código: Experimenta la verdadera programación en pares con AI. Colabora en tiempo real mientras escribes, refactorizas o depuras tu código juntos.
  • Sugerencias de código en tiempo real
  • Asistencia para la refactorización
  • Generación de casos de prueba
• Modo Auto-Piloto (Beta): Deja que PapertLab tome el volante. Nuestro modo Auto-Piloto en etapa beta maneja de forma autónoma las tareas rutinarias de codificación, permitiéndote enfocarte en la resolución de problemas de alto nivel. Actualmente probado con Python, esta característica ofrece:
  • Generación automatizada de código
  • Finalización inteligente de código
  • Detección proactiva de errores

¿Para quién es PapertLab?

PapertLab es para:

• Desarrolladores: Que desean mejorar su eficiencia y precisión en la codificación.
• Equipos: Que buscan mejorar la colaboración y el intercambio de conocimientos.
• Principiantes: Que necesitan ayuda para comprender el código y las mejores prácticas.

¿Por qué elegir PapertLab?

PapertLab destaca por su:

• Naturaleza de código abierto: Permitiendo contribuciones y personalización de la comunidad.
• Integración Git perfecta: Asegurando un flujo de trabajo fluido y un control de versiones organizado.
• Optimización LLM: Aprovechando el poder de los modelos de lenguaje avanzados como GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet.

¿La mejor manera de mejorar tu flujo de trabajo de codificación?

Usar PapertLab puede mejorar drásticamente tu flujo de trabajo de codificación. Al proporcionar sugerencias en tiempo real, tareas automatizadas y conciencia contextual, PapertLab te permite enfocarte en el panorama general y resolver problemas complejos de manera más eficiente.