SWE-KitConstrua agentes de codificação personalizados com desempenho de última geração.

SWE-Kit

SWE-Kit é um IDE sem cabeça com ferramentas nativas de IA para construir agentes de codificação personalizados com qualquer framework de agente e LLM de sua escolha. O SWE-Kit fornece uma compreensão abrangente de sua base de código, permitindo que os agentes analisem o código, depurem, criem e testem documentação, gerem documentação, garantam a segurança do código, executem tarefas relacionadas ao GitHub, como revisar solicitações de pull, revisão de código, executar testes de segurança, etc.

Destaques do produto

• Compreensão completa da base de código: Fornece uma compreensão abrangente de sua base de código, permitindo que os agentes trabalhem efetivamente com toda a base de código.
• LLMs e frameworks suportados: Compatível com os principais frameworks de agentes, como LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen e outros. Suporta todos os principais provedores de inferência de LLM, incluindo OpenAI, Anthropic, Groq, Cerebras e muito mais.
• Tempo de execução flexível: É executado em qualquer host Docker, seja em sua máquina local ou em um servidor remoto, oferecendo opções de implantação flexíveis.

Casos de uso

• Agente de PR do GitHub: Revisar código, sugerir melhorias, impor padrões de codificação, identificar problemas potenciais, automatizar aprovações de mesclagem e fornecer feedback sobre as melhores práticas.
• Agente de codificação: Escrever novas funcionalidades, depurar problemas complexos, criar e executar testes, otimizar o código para desempenho, refatorar para manutenibilidade e garantir as melhores práticas em toda a base de código.
• Perguntas e respostas com a base de código: Explorar grandes bases de código, rastrear dependências, descobrir fluxos de lógica e obter insights instantâneos.

Público-alvo

SWE-Kit é direcionado a desenvolvedores, engenheiros de software e equipes de engenharia que desejam automatizar tarefas de codificação, melhorar a eficiência do fluxo de trabalho e construir agentes de codificação personalizados.