PapertLab
PapertLab, Büyük Dil Modellerini kullanarak yerel Git depolarında veya diğer kod tabanlarında kodu düzenlemek için geliştiricilerle sorunsuz bir şekilde işbirliği yapan AI destekli bir eşli programcıdır.
https://papert.in/?utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Feb 16, 2025
PapertLab Aylık Trafik Trendleri
PapertLab geçen ay 242.0 ziyaret aldı ve 28.7% oranında bir Orta Düzey Artış gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.
Geçmiş trafiği görüntülePapertLab Nedir
PapertLab, yapay zekayı geliştirme sürecine entegre ederek kodlama deneyimini geliştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir AI eşli programlama aracıdır. Geliştiricilerin, yerel Git depolarında veya diğer herhangi bir kod tabanında kodu düzenlemek, yeniden yapılandırmak ve geliştirmek için Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile birlikte çalışmalarına olanak tanır. PapertLab, birden fazla programlama dilini destekler ve hassas düzenleme, çoklu dosya yönetimi ve sorunsuz Git entegrasyonu gibi özellikler sunar.
PapertLab Temel Özellikleri
PapertLab, geliştiricilerin yerel Git depolarında veya diğer kod tabanlarında kodu düzenlemek için büyük dil modelleri ile işbirliği yapmalarını sağlayan AI destekli bir çift programlama aracıdır. Hassas düzenleme, çoklu dosya yönetimi, Git entegrasyonu ve birden fazla programlama dili desteği gibi özellikler sunar. PapertLab, kod açıklamaları, en iyi uygulama tavsiyeleri, gerçek zamanlı öneriler ve hatta otomatik kodlama görevleri için deneysel bir Auto-Pilot modu sağlar.
AI Çift Programlama: Kod yazma, yeniden yapılandırma ve hata ayıklama yardımı için AI ile gerçek zamanlı işbirliği yapın.
Çoklu Dil Desteği: Python, JavaScript, TypeScript, PHP, HTML ve CSS dahil olmak üzere çeşitli programlama dilleriyle çalışır.
Git Entegrasyonu: Temiz sürüm kontrolünü sağlamak için anlamlı mesajlarla otomatik Git taahhütleri.
Bağlamsal Farkındalık: Bağlamsal olarak duyarlı öneriler ve değişiklikler sağlamak için tüm Git deposunun haritasını kullanır.
Auto-Pilot Modu (Beta): Rutin kodlama görevlerini otonom bir şekilde yönetmek için deneysel bir özellik, şu anda Python ile test edilmektedir.
PapertLab Kullanım Alanları
Kod Yeniden Yapılandırma: PapertLab'ı, birden fazla dosya üzerinden mevcut kod tabanlarını yeniden yapılandırma ve optimize etme konusunda yardımcı olmak için kullanın.
Öğrenme ve Beceri Geliştirme: Kodlama becerilerini ve anlayışını geliştirmek için PapertLab'ın açıklamalarını ve en iyi uygulama tavsiyelerini kullanın.
Hızlı Prototipleme: Yeni özellikler veya projeler için kodu hızlı bir şekilde oluşturmak ve üzerinde çalışmak için AI desteğini kullanın.
Karmaşık Sorunların Hatasını Ayıklama: Birden fazla dosya ve dildeki hataları tanımlamak ve çözmek için AI ile işbirliği yapın.
Artıları
Yerel Git depoları ile sorunsuz entegrasyon
Birden fazla programlama dili desteği
Çeşitli kodlama görevleri için AI ile gerçek zamanlı işbirliği
Daha ilgili öneriler için bağlamsal farkındalık
Eksileri
Auto-Pilot modu hala beta aşamasında ve yalnızca Python ile sınırlıdır
Universal Ctags gibi ek araçların kurulumu gereklidir
AI ile etkili bir şekilde işbirliği yapmak için potansiyel öğrenme eğrisi
PapertLab Nasıl Kullanılır
Evrensel Ctags'ı yükleyin: macOS/Linux'ta 'brew install --HEAD universal-ctags/universal-ctags/universal-ctags' komutunu çalıştırın. Windows'ta 'choco install ctags' komutunu çalıştırın.
PapertLab'ı yükleyin: 'pip install papert-lab' komutunu çalıştırarak PapertLab'ı yükleyin.
PapertLab'ı başlatın: PapertLab'ı başlatmak için terminalinizde 'papertlab' komutunu çalıştırın.
Bir mod seçin: Kod açıklamaları ve tavsiyeler için Soru-Cevap modunu, gerçek zamanlı işbirliği için Eşli Programlama modunu veya otomatik kodlama görevleri için Otomatik Pilot modunu seçin.
Düzenlenecek dosyaları belirtin: İstediğiniz takdirde, üzerinde düzenleme yapmak istediğiniz belirli dosyaları belirtin.
Kodlama oturumuna başlayın: AI yardımıyla kodlamaya başlayın. Sorular sorun, öneriler alın veya seçilen moda bağlı olarak rutin görevleri PapertLab'a bırakın.
Değişiklikleri gözden geçirin ve taahhüt edin: AI tarafından önerilen değişiklikleri gözden geçirin ve bunları Git deponuza taahhüt edin. PapertLab, mantıklı mesajlarla otomatik olarak taahhütler oluşturabilir.
PapertLab SSS
PapertLab, geliştiricilerin yerel Git depolarında veya diğer kod tabanlarında kodu düzenlemek için Büyük Dil Modelleri ile sorunsuz bir şekilde işbirliği yapmalarını sağlayan açık kaynaklı bir AI eş programcıdır. Kod önerileri, yeniden yapılandırma yardımı ve hata ayıklama yardımı gibi AI destekli geliştirme özellikleri sunar.
Popüler Makaleler

DeepSeek'i Çevrimdışı Olarak Yerel Bilgisayarda Nasıl Çalıştırılır
Feb 10, 2025

Şubat 2025'te Ücretsiz Midjourney Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025

Leonardo AI Şubat 2025 Çalışan Ücretsiz Promosyon Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025

Şubat 2025'te HiWaifu AI Referans Kodları ve Nasıl Kullanılır
Feb 6, 2025
PapertLab Web Sitesi Analitiği
PapertLab Trafik ve Sıralamaları
242
Aylık Ziyaretler
-
Küresel Sıralama
-
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Nov 2024-Jan 2025
PapertLab Kullanıcı İçgörüleri
-
Ort. Ziyaret Süresi
1.01
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
45.62%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
PapertLab'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
JP: 100%
Others: 0%