Plandex

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Plandex是什么Plandex是一个基于终端的开源 AI 编程引擎,可帮助程序员完成复杂的软件编程开发任务、解决不良输出并最大限度地提高生产力。该AI编程助手通过使用长期运行的智能体来完成跨越多个文件并需要多个步骤的任务,将大型任务分解为较小的子任务,然后逐一实现它们,直到完成整个软件开发工作。Plandex旨在提高开发效率,帮助用户...

收录时间:
2025-04-23

Plandex是什么

Plandex是一个基于终端的开源 AI 编程引擎,可帮助程序员完成复杂的软件编程开发任务、解决不良输出并最大限度地提高生产力。该AI编程助手通过使用长期运行的智能体来完成跨越多个文件并需要多个步骤的任务,将大型任务分解为较小的子任务,然后逐一实现它们,直到完成整个软件开发工作。Plandex旨在提高开发效率,帮助用户处理积压工作,掌握不熟悉的技术,并减少在重复性工作上的时间投入。

Plandex的主要功能

  • 任务分解与执行:Plandex能够将复杂的开发任务项目分解成更小的子任务(如任务规划、代码补全、代码编写、代码审查等),并逐一完成它们,直至整个任务顺利结束。
  • 沙盒保护与版本控制:Plandex在一个受保护的沙盒环境中累积更改,允许用户在将更改应用到项目文件之前进行审查。同时,内置的版本控制功能使得用户可以轻松地回退并尝试不同的解决方案。
  • 上下文管理:Plandex允许用户在终端中高效地管理上下文,可以轻松添加文件或整个目录,并自动保持更新,确保模型始终拥有项目的最新状态。
  • 多平台支持:Plandex支持多种操作系统,包括Mac、Linux、FreeBSD和Windows,并且可以从单一的二进制文件运行,无需依赖其他软件。
  • 依赖OpenAI API:Plandex依赖于OpenAI API来执行任务,并需要设置环境变量OPENAI_API_KEY来使用。后续计划支持开源模型、Google Gemini和Anthropic Claude。
  • 分支功能:用户可以利用分支功能尝试多种方法并比较结果,这有助于在开发过程中探索不同的解决方案。

如何使用Plandex

1. 下载Plandex源代码

打开终端,依次输入以下命令并运行

git clone https://github.com/plandex-ai/plandex.git
git clone https://github.com/plandex-ai/survey.git
cd plandex/app/cli
go build -ldflags "-X plandex/version.Version=$(cat version.txt)"
mv plandex /usr/local/bin #根据系统路径自行修改

2. 设置 OpenAI API 密钥

cd plandex
export OPENAI_API_KEY=YOUR_KEY #输入你自己的Key

3. 运行 Plandex

plandex new

Plandex的产品定价

用户可以选择自托管Plandex,在自己的服务器上部署和运行,对数据隐私和安全有特殊要求的用户来说是一个不错的选择。

Plandex还提供了基于云的服务,称为Plandex Cloud,使得用户可以轻松开始使用Plandex。在创建第一个项目时,用户会被提示开始一个匿名试用,这个试用不需要提供电子邮件地址。试用账户有一定的限制,例如每个计划限制了10个任务和10次AI模型的回复。

目前Plandex Cloud账户是免费的,未来可能会引入收费。预计的费用范围在每月10到20美元之间,具体的价格会根据服务的发展和市场情况进行调整。

数据统计

数据评估

Plandex浏览人数已经达到6,085,如你需要查询该站的相关权重信息,可以点击"5118数据""爱站数据""Chinaz数据"进入;以目前的网站数据参考,建议大家请以爱站数据为准,更多网站价值评估因素如:Plandex的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找Plandex的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于Plandex特别声明

本站智能信息网提供的Plandex都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由智能信息网实际控制,在2025年4月23日 下午2:51收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,智能信息网不承担任何责任。

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Augment Code是什么Augment Code 是 AI 编程助手,专为开发团队设计,提升开发效率和代码质量。通过深度理解代码库的上下文,为开发者提供个性化的代码生成、代码优化以及问题解答服务。核心优势在于能处理大型复杂项目,支持多模态输入,如截图和设计文件,帮助开发者更直观地解决问题。 Augment Code 提供从问题定义到代码优化的全流程支持,支持 VS Code、JetBrains IDEs 等主流开发工具,通过 Slack 集成助力团队协作。具备强大的上下文引擎,容量高达20万tokens,能更好地理解代码结构和依赖关系。Augment Code的主要功能大型代码库适配:Augment专门针对大型代码库进行了优化,能够理解复杂的项目结构和编码模式,为开发者提供更加精准的代码建议。深度代码理解:能够全面理解整个代码库的上下文,即使是大型复杂项目也能快速响应。它通过预先索引代码库,实现对代码结构和依赖关系的深度理解。个性化代码生成:随着开发者的工作自动学习和适应代码风格,提供个性化的内联代码完成功能。支持多种输入方式:除了传统的文本输入外,还支持多模态输入,如截图、Figma 文件等,帮助开发者更直观地描述问题。强大上下文处理能力:上下文容量高达20万tokens,能更好地理解代码库的结构和依赖关系。Slack 集成:通过 Slack 集成,开发者可以快速获得答案、让新成员跟上进度或在需要时做出决策。代码优化建议:提供代码优化建议,帮助开发者提升代码质量和性能。重构辅助:辅助代码重构,确保代码的可读性和可维护性。即时回答问题:能即时回答关于代码库的问题,帮助开发者快速定位和解决问题。自动创建快照:自动创建工作空间的快照,方便开发者随时查看和回退到之前的版本。项目管理:从问题到拉取请求,帮助开发者从问题定义、代码创建到代码优化的整个过程。如何使用Augment Code访问官网:访问Augment Code的官方网站。邮箱注册并登录。安装插件:根据使用的 IDE,选择安装对应的插件。Augment Code支持VS Code、JetBrains、Vim等。配置环境:安装后,打开 IDE,登录账号。插件会扫描项目代码库,建立索引,首次扫描时间因项目大小而异。功能使用代码补全:在 IDE 中输入代码,插件会根据上下文建议代码,按“Tab”键接受建议。智能聊天:通过聊天窗口提问代码问题。点击 IDE 侧边栏“Chat”图标,输入问题,AI 分析代码库后返回答案并标注文件路径。多文件编辑:使用 Agent 模式批量修改代码。在聊天窗口输入任务,Agent 列出修改预览,点击“Apply”执行。多模态输入:上传截图或 Figma 文件,辅助调试或实现 UI。在聊天窗口点击上传按钮,选择截图或 Figma 文件,输入需求,AI 会生成代码。项目生成:在 Agent 模式输入需求,快速搭建完整项目。>输入需求,如“做一个微信小程序图书管理系统”,AI 生成前端代码、后端服务和数据库表,检查代码后按提示运行。工具集成:在设置中授权 GitHub、Slack 等账号。在 IDE 中提交代码或发送消息。Augment Code的应用场景大型代码库管理:Augment Code 支持高达 20 万 token 的上下文,能快速理解复杂项目,生成准确的代码建议。适用于拥有庞大代码库和多个开发团队的大型企业,帮助统一编码标准并提高代码复用率。快速原型开发:通过 Agent 模式,Augment Code 可以在几分钟内生成前后端代码,适合快速验证想法。团队协作与知识传承:Augment Code 支持多开发者协作,促进内部最佳实践的共享。新成员可以通过聊天功能快速了解代码库的工作原理、调查错误等,加速学习和融入团队。代码优化与重构:Augment Code 提供基于 AI 的代码审查功能,识别潜在的错误和改进空间。为代码重构提供分步指导,帮助开发者改进代码结构和性能。复杂任务处理:Augment Code 凭借强大的上下文处理能力,能应对复杂的代码重构和迁移任务。Augment Code的适用人群个人开发者:需要提高编码效率、快速生成高质量代码的独立开发者。开发团队:在大型项目中协作的团队成员,特别是那些需要快速理解和适应项目编码风格的新团队成员。资深工程师:希望推广内部最佳实践、提升团队整体编码水平的高级工程师。技术领导和项目经理:负责监督项目进度和代码质量,需要确保团队遵循既定的开发流程和标准。初创公司:寻求快速迭代产品,需要在短时间内产生大量可靠代码的初创企业。大型企业:拥有庞大代码库和多个开发团队的大型企业,需要统一编码标准并提高代码复用率。
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Project IDX是什么Project IDX是谷歌推出的基于AI的云端全栈开发环境和代码编辑器,旨在提升程序员的应用开发效率。该免费的AI编程工具集成了AI助手Gemini,能够生成代码、提供编码建议,帮助开发者理解和优化代码。支持多种编程语言和框架,如Angular、React等,允许开发者自定义环境或从GitHub导入现有应用。Project IDX致力于简化开发流程,通过丰富的协作工具、跨环境同步、配对调试等功能,帮助团队高效协作,提升应用质量和开发速度。Project IDX的主要功能AI辅助开发:Project IDX集成了AI助手Gemini,能够自动生成代码片段,提供实时的编码建议,帮助开发者快速解决编码中的问题,同时也能够提供内联的编码建议,帮助开发者理解复杂的代码结构。多语言和框架支持:Project IDX支持广泛的编程语言和框架,包括但不限于Angular、React、Flutter、Go、Next.js、Python/Flask、Svelte等,开发者可以根据自己的喜好和项目需求选择合适的技术栈。一键集成Google服务:开发者可以轻松地集成Google的各种API和服务,如Google Maps、Firebase等,大大简化了开发流程,让开发者可以专注于应用的核心功能开发。模板和环境自定义:Project IDX提供了多种预设的应用模板,开发者可以根据自己的需求选择合适的模板快速开始项目。同时,还支持从GitHub导入现有的应用,使得开发者可以无缝地迁移和继续开发现有项目。跨平台应用预览:内置的Web预览功能和Android模拟器使得开发者可以在不同的设备和平台上测试和预览应用,确保应用在不同环境下的兼容性和用户体验。扩展支持:平台提供了丰富的扩展库,开发者可以利用这些扩展来测试和优化API端点,提高后端服务的性能和稳定性。丰富的协作工具:Project IDX提供了一系列的协作工具,如实时代码编辑、代码审查、配对编程等,这些工具可以帮助团队成员更高效地协作,提升开发效率。跨环境同步:支持在不同的开发环境中同步代码和设置,确保团队成员之间的工作协调一致,减少环境差异带来的问题。配对调试:支持两个开发者同时工作于同一代码库,不仅提高了开发效率,还有助于代码质量的提升,因为可以实时进行代码审查和反馈。代码审查和质量控制:内置的代码审查工具可以帮助团队维护代码质量,确保代码的一致性和可维护性。如何使用Project IDX访问Project IDX的官网(idx.dev),点击Get Started然后进行登录登录后选择从模版新建或者导入现有的GitHub仓库填写相关信息后待IDX设置workspace和初始化开发环境点击右上角的Gemini图标可对代码进行解释、聊天、注释等也可以点击底部的Gemini图标开启Gemini侧边栏进行对话Project IDX的背后技术Google Cloud Workstations:这是IDX工作区的基础,提供了强大的虚拟机服务,允许按需创建和扩展资源。这种配置不仅快速和安全,而且高度可扩展,可以根据开发需求灵活调整资源。AI模型:IDX的AI特性由先进的AI模型codey和Gemini支持,这些模型也用于其他Google产品如Studio Bot和Duet。这些模型根据功能不同而有所区分,例如,一个12b模型用于代码补全,而24b模型提供流式对话和代码生成功能。管理预览:IDX工作区在启动时不仅加载代码,还自动运行预览环境(如果适用)。预览服务器运行在VM上,允许开发者在工作区创建后立即开始修改代码,并实时看到预览中的“热重载”效果。环境设置:IDX工作区利用Google Cloud Workstations提供的Docker容器,这些容器预装了运行服务所需的各种系统软件,如Supervisor等任务调度工具,以及其他自定义的脚本,比如预览服务器。基于服务账户的认证:为了确保安全性,IDX通过服务账户实现VM与其他服务的安全连接。每个工作区都有独特的服务账户,权限严格控制,只允许与授权服务通信。VM上的自定义元数据服务器负责安全地管理这些访问权限。Nix:为了支持多样化的开发需求,IDX采用了Nix作为其包管理和构建系统。Nix提供了高度的可重复性、原子升级和回滚、隔离、沙箱功能,以及强大的包版本控制和冲突解决能力。通过Nix,IDX能够为开发者提供一致和可预测的构建环境,同时降低了学习新配置语言的复杂性。Project IDX的适用人群独立开发者:对于独立开发者来说,Project IDX提供了一个完整的开发环境,可以快速搭建项目,同时AI助手Gemini可以帮助他们提高开发效率,解决技术难题。团队开发者:Project IDX的协作工具和跨环境同步功能非常适合团队协作,团队成员可以实时共享代码和资源,提高团队协作效率。编程初学者:对于编程新手来说,Project IDX的AI助手Gemini可以提供实时的编码建议和学习指导,帮助他们快速掌握编程技能。企业开发者:企业开发者可以利用Project IDX的多语言和框架支持,快速开发和部署企业级应用,同时通过集成Google服务来提升应用的功能和性能。跨平台开发者:对于需要开发跨平台应用的开发者,Project IDX提供了Web预览和Android模拟器,方便他们在不同平台上测试和优化应用。前端和全栈开发者:Project IDX支持多种前端框架和语言,前端开发者可以利用它快速构建用户界面。全栈开发者则可以利用它一站式完成前端和后端的开发工作。技术爱好者:对于喜欢尝试新技术的技术爱好者,Project IDX提供了一个实验和探索新技术的平台,他们可以在这里尝试各种新的编程语言和框架。
代码小浣熊

代码小浣熊

代码小浣熊Raccoon是商汤科技最新推出的一个智能AI编程助手和工具,由商汤自研的大模型驱动,支持多种编程语言和多项任务能力,可为开发人员带来全新的编程体验。代码小浣熊Raccoon提供了丰富的智能代码生成和辅助功能,可应用于从软件需求分析、架构规划、代码生成到软件测试的各个开发流程中,满足程序员代码编写、数据分析以及编程学习等多样化需求。代码小浣熊Raccoon的主要功能代码生成和补全:根据注释生成代码或根据上下文提供智能的代码补全建议代码翻译:支持不同编程语言之间的代码互译,如Python转JavaScript代码重构:提高代码可读性和可维护性,优化代码结构,提高运行效率代码纠错:快速识别各种代码错误并智能修正有问题的代码代码问答:内置代码助手,可进行连续对话,解答编程时遇到的疑问测试用例生成:自动生成测试用例,确保代码更全面地被测试代码小浣熊Raccoon支持的语言和IDE支持Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript、SQL等30多种主流编程语言兼容Visual Studio Code、Android Studio和JetBrains旗下的系列IDE,Eclipse、Xcode等后续将开放支持如何使用代码小浣熊Raccoon访问代码小浣熊Raccoon的官网(xiaohuanxiong.com/code),点击立即体验按钮选择下载对应的IDE插件,以VS Code为例,可进入Visual Studio Marketplace页面点击Install唤起桌面端的VS Code,或直接在软件内的扩展搜索Raccoon进行安装安装成功后,点击左侧的小浣熊图标登录注册账号,登录成功后即可开始使用在代码编辑器里面使用Alt + /可获取代码补全,也可以在侧边栏获终端面板唤起代码助手进行对话常见问题代码小浣熊Raccoon单词有什么含义?Raccoon的本意是小浣熊,在这里指的是Raccoon – Another Code CO-pilOt Navigator的缩写。代码小浣熊Raccoon是免费的吗?代码小浣熊Raccoon目前在免费公测中,用户可免费使用。代码小浣熊Raccoon基于什么大模型?代码小浣熊Raccoon基于商汤科技自研的大语言模型。
AskCodi:基于AI的代码生成助手

AskCodi:基于AI的代码生成助手

AskCodi是一个基于AI的代码生成助手,该工具理论上可以帮助你完成任何编码工作。从生成代码到解释代码背后的逻辑,从开发WordPress网站到创建一个应用程序,甚至重构你现有的代码,Codi将是你整个编码之旅的伴侣。AskCodi是基于开发者的需求而制作的,以避免多余的任务,从而减少花在开发上的时间和更多的时间来执行程序。AskCodi通过工具帮助加快开发过程,在这些工具中,你可以要求Codi AI回答编码问题、解释代码、记录或测试代码。以及像统计分析、数据科学和许多其他的特定应用,对在网上努力寻找答案的开发者来说是大有帮助的。
Devin

Devin

Devin是什么Devin是由人工智能初创公司Cognition推出的全球首个全自主的AI软件工程师智能体,具备强大的编程和软件开发能力,能够在多个方面协助或完全独立地完成软件开发任务。在SWE-bench基准测试中,Devin解决实际问题的表现远超如GPT-4和Claude 2等AI模型。Devin的开发公司Cognition正式成立虽然仅两个月,但团队成员拥有丰富的AI前沿工作经验,并且拥有多枚国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)金牌,已获彼得·蒂尔的Founders Fund基金领投的2100万美元A轮融资。Devin的主要功能自主学习新技术:Devin能够通过阅读文档和代码来学习它不熟悉的技术,从而扩展其技能集。端到端构建和部署程序:Devin 能够理解整个软件开发流程,从前端设计到后端部署,甚至包括将应用程序发布上线。这意味着它可以从零开始构建网站、游戏或其他软件项目,并处理相关的工作流程。自主查找并修复Bug:Devin 具有出色的调试能力,能够发现并修复代码中的错误,即使开发者自己都没有注意到的问题也能被它找到并解决。训练和微调AI模型:Devin 不仅能够处理常规的编程任务,还能帮助训练和微调其他AI模型,显示出在人工智能领域的深度应用能力。修复开源库:对于开源社区中的问题,Devin 能够理解和解决,例如修复已知的bug或实现新的特性请求。对成熟生产库做贡献:Devin 能够对已经成熟的生产库做出贡献,例如修复已知的错误或添加新功能。Devin的性能对比在SWE-bench基准测试中(要求智能体解决在 Django 和 scikit-learn 等开源项目中发现的实际 GitHub 问题),Devin能够正确处理13.86%的问题。这一成绩显著高于之前技术水平的1.96%,显示出Devin在理解和解决实际编程问题方面的巨大优势。对比其他AI模型:Devin的表现远远超过了其他知名的AI模型,如GPT-4和Claude 2,这些模型在同样的测试中的正确率通常较低。如何使用Devin目前Devin还在内测中,请访问Coginition的官网查看更多信息,想要抢先体验的用户可填写Devin的内测申请表。

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