研发辅助工具平台

核心功能

集成了最先进的AI技术与研发工具，为开发团队提供全方位支持

AI代码生成与补全

基于深度学习的代码生成模型，支持多种编程语言，提供智能代码补全、函数生成和文档自动编写。

上下文感知的代码建议
自动生成单元测试代码
代码审查与优化建议
技术债务识别与修复

智能调试与问题诊断

利用AI分析日志、错误堆栈和性能数据，快速定位问题根源，提供修复建议和优化方案。

异常模式识别与分类
性能瓶颈自动分析
内存泄漏检测
安全漏洞扫描

自动化测试生成

根据代码逻辑自动生成测试用例，支持单元测试、集成测试和端到端测试，提升测试覆盖率。

智能测试用例生成
回归测试自动化
测试数据管理
测试覆盖率分析

团队协作与知识管理

提供代码评审辅助、知识库管理、团队最佳实践沉淀，促进团队知识共享与协作效率。

智能代码评审助手
团队知识图谱构建
最佳实践推荐
新人上手引导

广泛的技术栈支持

支持主流的编程语言、框架和开发工具，无缝集成到现有开发流程

JavaScript/TypeScript

Node.js, React, Vue, Angular等

Python

Django, Flask, FastAPI, Pandas等

Java/Kotlin

Spring, Android, JVM生态系统

数据库与DevOps

MySQL, MongoDB, Docker, Kubernetes

实际应用示例

看看我们的AI辅助工具如何在实际编码中提供帮助

AI代码生成示例

输入自然语言描述，AI自动生成相应的函数代码

# 用户输入: "创建一个函数，计算斐波那契数列的第n项"
def fibonacci(n):
    """计算斐波那契数列的第n项"""
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    
    # 使用动态规划优化性能
    dp = [0] * (n + 1)
    dp[1] = 1
    
    for i in range(2, n + 1):
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
    
    return dp[n]

# AI同时生成的单元测试
import unittest

class TestFibonacci(unittest.TestCase):
    def test_fibonacci_base_cases(self):
        self.assertEqual(fibonacci(0), 0)
        self.assertEqual(fibonacci(1), 1)
    
    def test_fibonacci_positive(self):
        self.assertEqual(fibonacci(5), 5)
        self.assertEqual(fibonacci(10), 55)