PapertLab

PapertLab: Seu Programador de Pares de AI

PapertLab é um programador de pares de AI de código aberto projetado para se integrar perfeitamente com seu repositório Git local e outras bases de código. Ele aproveita os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para fornecer desenvolvimento assistido por AI, aprimorando sua experiência de codificação.

O que é PapertLab?

PapertLab é uma ferramenta que permite que os desenvolvedores colaborem com AI para editar código. Ele oferece sugestões em tempo real, assistência de refatoração e geração automatizada de código, tudo dentro de seu ambiente de desenvolvimento existente. PapertLab visa tornar a codificação mais eficiente e colaborativa.

Como funciona o PapertLab?

PapertLab funciona analisando seu código e fornecendo sugestões com base no contexto de seu projeto. Ele utiliza um mapa de todo o seu repositório Git para garantir sugestões e alterações com reconhecimento de contexto. Isso inclui a compreensão da estrutura do código, dependências e padrões de codificação.

Instalação:

1. Instale o Universal Ctags:

   • macOS/Linux:

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

   • Windows:

     choco install ctags
     

2. Instale o PapertLab:

   pip install papert-lab
   

3. Execute o PapertLab:

   papertlab
   

Principais Recursos do PapertLab

• Edição de Precisão: Concentre sua sessão de codificação executando o PapertLab com arquivos específicos.
• Domínio de Vários Arquivos: Lide com solicitações complexas editando vários arquivos simultaneamente, mantendo o contexto em todo o seu projeto.
• Integração Git Perfeita: Commits Git automáticos com mensagens sensatas, garantindo que seu controle de versão permaneça limpo e organizado.
• Agnóstico de Linguagem: Suporta várias linguagens de programação, incluindo Python, JavaScript, TypeScript, PHP, HTML, CSS e muito mais.
• Otimização LLM: Projetado para funcionar melhor com GPT-4o & Claude 3.5 Sonnet para sugestões e melhorias de código superiores.
• Consciência Contextual: Utiliza um mapa de todo o seu repositório Git para garantir sugestões e alterações com reconhecimento de contexto.

Modos PapertLab

• Modo Perguntar: Obtenha respostas instantâneas para suas perguntas de codificação. Pergunte sobre partes específicas de seu código, melhores práticas ou conceitos gerais de programação.
  • Explicação do código
  • Conselhos sobre as melhores práticas
  • Assistência de depuração
• Modo Código: Experimente a verdadeira programação em pares com AI. Colabore em tempo real enquanto você escreve, refatora ou depura seu código juntos.
  • Sugestões de código em tempo real
  • Assistência de refatoração
  • Geração de casos de teste
• Modo Auto-Piloto (Beta): Deixe o PapertLab assumir o volante. Nosso modo Auto-Piloto em estágio beta lida autonomamente com tarefas de codificação de rotina, permitindo que você se concentre na resolução de problemas de alto nível. Atualmente testado com Python, este recurso oferece:
  • Geração automatizada de código
  • Conclusão de código inteligente
  • Detecção proativa de bugs

Para quem é o PapertLab?

PapertLab é para:

• Desenvolvedores: Que desejam melhorar sua eficiência e precisão de codificação.
• Equipes: Que buscam aprimorar a colaboração e o compartilhamento de conhecimento.
• Iniciantes: Que precisam de assistência para entender o código e as melhores práticas.

Por que escolher o PapertLab?

PapertLab se destaca por sua:

• Natureza de código aberto: Permitindo contribuições e personalização da comunidade.
• Integração Git perfeita: Garantindo um fluxo de trabalho suave e controle de versão organizado.
• Otimização LLM: Aproveitando o poder de modelos de linguagem avançados como GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet.

Melhor maneira de aprimorar seu fluxo de trabalho de codificação?

Usar o PapertLab pode melhorar drasticamente seu fluxo de trabalho de codificação. Ao fornecer sugestões em tempo real, tarefas automatizadas e consciência contextual, o PapertLab permite que você se concentre no panorama geral e resolva problemas complexos com mais eficiência.