
Sketch2Code由微软AI Lab于2018年推出,旨在帮助开发人员轻松地将手绘草图转化成HTML代码的开源项目。使用Sketch2Code,开发人员可以绘制线框草图并将其导出为源代码。Sketch2Code使用人工智能和自动化从线框草图中开发代码,支持基本的网页视觉元素,包括标签、文本字段、文本段落、图像和按钮等。
2018年发布时,该项服务背后的模型已经用数百万张图像进行了训练,可以对各种类型的物体进行物体检测。有了这些信息,该工具可以生成设计中不同元素的HTML代码片段,然后可以根据识别的元素的位置推断设计的布局,并相应地生成最终的HTML代码。
而在GPT 4的演示中,也有一段将草图转换成网页的Demo演示,很可能微软已经将该技术与OpenAI合作并进行了迭代,而最新训练的图像数据也可能远超2018年。
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Tabby是什么Tabby是一个自托管的AI编程助手,为开发人员提供了一个开源和本地部署的替代方案,支持通过利用第三方开源代码大模型(如StarCoder、CodeLlama、DeepseekCoder)以实现类似于 GitHub Copilot 的功能。Tabby的设计目标是帮助开发者通过提供代码建议、自动完成和其他编程相关的辅助功能来提高编程效率和体验。 GitHub地址:https://github.com/TabbyML/tabbyTabby的主要功能代码自动补全: Tabby 能够根据上下文自动完成代码行,提供单行代码或整个函数的补全建议,从而减少打字量并加快编码速度。代码建议: 在编写代码时,Tabby 可以提供相关的代码片段建议,帮助开发者快速实现特定的功能或结构。多行代码生成: Tabby 不仅能补全单行代码,还能生成多行代码片段,包括循环、条件语句、函数定义等。函数和类生成: Tabby 可以建议或自动生成整个函数或类的结构,包括参数、返回类型和方法实现。错误检测和修正: Tabby 可以识别代码中的潜在错误,并提供修正建议,帮助开发者维护代码质量。代码优化: Tabby 能够根据最佳实践提供代码优化建议,帮助开发者编写更高效、更优雅的代码。语言和框架支持: Tabby 支持多种编程语言(如Python、JavaScript)和框架,使其能够适应不同开发者的需求。兼容IDE插件: Tabby 提供了与流行 IDE 兼容的插件,如 Visual Studio Code 和 IntelliJ,允许开发者在他们熟悉的开发环境中直接使用 Tabby 的功能。自托管和自定义: 由于 Tabby 是自托管的,用户可以根据自己的需求和安全标准来配置和运行 Tabby 服务器。OpenAPI 接口: Tabby 提供了 OpenAPI 接口,使得其他应用程序和服务可以轻松地与 Tabby 集成,扩展其功能。Tabby支持的大模型代码补全模型:StarCoder-1B、StarCoder-3B、StarCoder-7B、CodeLlama-7B、CodeLlama-13B、DeepseekCoder-1.3B、DeepseekCoder-6.7B对话模型:WizardCoder-3B、Mistral-7B

DevChat
DevChat是一个开源的AI编程助手,可以帮助开发人员高效地利用AI进行代码生成和文档记录。其核心理念是让开发者以提示为中心进行软件开发,即通过编写提示而非直接编写代码来指导AI生成代码。相较于其他单一模型的AI编程工具,DevChat集成了主流的热门代码大模型,支持在多个大模型间切换。DevChat的主要功能代码生成与编程辅助:DevChat支持代码生成、代码补全以及测试用例的自动生成等,帮助开发者快速完成编程任务。上下文精确控制:平台赋予开发者对上下文的精确控制权,同时简化了上下文构建的复杂过程,使得与AI的交互更加直观和高效。易扩展的提示词库:DevChat允许开发者自定义提示词或创建适合个人或团队的预定义提示模板库,以适应不同的编程需求。集成多种大模型并任意切换:包括OpenAI的GPT-4和GPT-3.5、文心、Claude 2、讯飞星火、ChatGLM、Code Llama等大模型支持多款主流IDE:提供Visual Studio Code和JetBrains旗下的IDE(如IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm、CLion等)插件和扩展如何使用DevChat以Visual Studio Code为例,打开VS Code编辑器,单击左侧的扩展按钮在应用商店中搜索DevChat扩展并安装安装完成后,点击左侧的DevChat扩展图标点击注册获取DevChat密钥或设置你自己的OpenAI密钥,便可以开始使用DevChat进行编程DevChat的产品价格免费版:用户可输入自己的OpenAI或其他大模型的密钥付费版:购买DevChat提供的密钥,可使用GPT-3.5和GPT-4,15元约1067K个GPT-3.5 token或53K的GPT-4 token;29元约2133K个GPT-3.5 token或107K个GPT-4 token;57元约4267K个GPT-3.5 token或213K个GPT-4 token;112元约8533K个GPT-3.5 token或427K个GPT-4 token。

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