Potpie.ai:比Copilot更狠!这个AI直接接管项目代码,自动Debug+测试+开发全搞定

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: Potpie.ai 是一个基于 AI 技术的开源平台,能够为代码库创建定制化的工程代理,自动化代码分析、测试和开发任务。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


🤖 “凌晨3点的Debug地狱?这个AI代码代理帮你自动写测试、修Bug,开发效率飙升200%!”

大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——

  • 👉 面对10万行代码库无从下手,
  • 👉 手动写单元测试耗时超过开发本身,
  • 👉 新成员理解项目架构需要半个月...

今天分享的 Potpie.ai 可能会成为你的工程救星!这个由开源社区打造的AI代码库代理平台,能通过知识图谱深度解析项目结构,自动完成测试生成、代码审查甚至架构设计。GitHub上线即获3k+星,连CTO都在偷偷用的新一代开发神器,到底强在哪?

🚀 快速阅读

Potpie.ai 是一个基于 AI 技术的开源平台,专注于为代码库创建定制化的工程代理。

  1. 核心功能:支持自动化代码分析、测试和开发任务,提供多种预建代理和自定义代理功能。
  2. 技术原理:通过构建代码知识图谱,深度理解代码组件之间的关系,并基于预训练的大型语言模型生成智能代理。

Potpie.ai 是什么

potpie.ai

Potpie.ai 是一个开源平台,基于 AI 技术为代码库创建定制化的工程代理(Agents)。它通过构建代码库的知识图谱,深度理解代码组件之间的关系,实现自动化代码分析、测试和开发任务。Potpie.ai 提供多种预构建的代理,如调试代理、代码库问答代理、代码变更代理、集成测试代理、单元测试代理、低层次设计代理和代码生成代理等,帮助开发者快速解决常见问题并优化开发流程。此外,Potpie.ai 支持自定义代理,开发者可以根据自身需求创建个性化的工具。

Potpie.ai 的主要功能

  • 深度代码理解:基于构建代码知识图谱,捕捉代码组件之间的关系,深度理解代码库。
  • 预建和自定义代理:提供多种预建代理,如调试代理、代码库问答代理、代码更改代理、集成测试代理、单元测试代理、LLD 代理和代码生成代理等,支持用户根据需求创建自定义代理。
  • 无缝集成:支持与现有的开发工作流无缝集成,支持多种编程语言。
  • 灵活适应:适用于任何大小和语言的代码库。
  • 智能交互:基于简单的聊天界面与代理进行交互,无需复杂设置。

Potpie.ai 的技术原理

  • 知识图谱:基于静态代码分析和自然语言处理(NLP)技术,构建代码库的知识图谱。知识图谱是图结构,其中节点表示代码组件(如函数、类、模块),边表示组件之间的关系(如调用关系、依赖关系)。
  • 语义理解:用 NLP 技术,理解代码注释、文档字符串和变量名等自然语言内容,更准确地捕捉代码的语义信息。
  • AI 代理:基于预训练的大型语言模型(如 OpenAI 的 GPT 模型),通过微调和定制化指令,理解并处理特定的代码库任务。每个代理都有明确的任务定义,包括系统指令、任务步骤和工具调用。

如何运行 Potpie.ai

1. 安装 Python 3.10

下载并安装 Python 3.10 :
https://www.python.org/downloads/release/python-3100/

2. 准备环境

创建一个 .env 文件基于 .env.template,并添加以下配置:

isDevelopmentMode=enabled
ENV=development
OPENAI_API_KEY=<your-openai-key>
POSTGRES_SERVER=postgresql://postgres:mysecretpassword@localhost:5432/momentum
NEO4J_URI=bolt://127.0.0.1:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD=mysecretpassword
REDISHOST=127.0.0.1
REDISPORT=6379
BROKER_URL=redis://127.0.0.1:6379/0
CELERY_QUEUE_NAME=dev
defaultUsername=defaultuser
PROJECT_PATH=projects

创建虚拟环境并安装依赖:

python3.10 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. 启动 Potpie.ai

chmod +x start.sh
./start.sh

4. 初始化仓库解析

curl -X POST 'http://localhost:8001/api/v1/parse' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "repo_path": "path/to/local/repo",
    "branch_name": "main"
  }'

5. 查看可用代理

curl -X GET 'http://localhost:8001/api/v1/list-available-agents/?list_system_agents=true'

6. 创建对话

curl -X POST 'http://localhost:8001/api/v1/conversations/' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "user_id": "your_user_id",
    "title": "My First Conversation",
    "status": "active",
    "project_ids": ["your-project-id"],
    "agent_ids": ["chosen-agent-id"]
  }'

7. 开始与代理交互

curl -X POST 'http://localhost:8001/api/v1/conversations/your-conversation-id/message/' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "content": "Your question or request here"
  }'

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
14天前
|
数据采集 算法 测试技术
【硬件测试】基于FPGA的1024QAM基带通信系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文介绍了基于FPGA的1024QAM基带通信系统的硬件测试版本,包含testbench、高斯信道模块和误码率统计模块。系统新增ila在线数据采集和vio在线SNR设置模块,支持不同SNR条件下的性能测试。1024QAM调制将10比特映射到复平面上的1024个星座点之一,实现高效数据传输。硬件测试结果表明,在SNR=32dB和40dB时,系统表现出良好的性能。Verilog核心程序展示了各模块的连接与功能实现。
38 7
|
5天前
|
数据采集 人工智能 JavaScript
Browser Use:40.7K Star!一句话让AI完全接管浏览器!自动规划完成任务,多标签页同时管理
Browser Use 是一款专为大语言模型设计的智能浏览器自动化工具,支持多标签页管理、视觉识别、内容提取等功能,并能记录和重复执行特定动作,适用于多种应用场景。
362 14
Browser Use:40.7K Star!一句话让AI完全接管浏览器!自动规划完成任务,多标签页同时管理
|
22天前
|
存储 人工智能 编译器
【03】鸿蒙实战应用开发-华为鸿蒙纯血操作系统Harmony OS NEXT-测试hello word效果-虚拟华为手机真机环境调试-为DevEco Studio编译器安装中文插件-测试写一个滑动块效果-介绍诸如ohos.ui等依赖库-全过程实战项目分享-从零开发到上线-优雅草卓伊凡
【03】鸿蒙实战应用开发-华为鸿蒙纯血操作系统Harmony OS NEXT-测试hello word效果-虚拟华为手机真机环境调试-为DevEco Studio编译器安装中文插件-测试写一个滑动块效果-介绍诸如ohos.ui等依赖库-全过程实战项目分享-从零开发到上线-优雅草卓伊凡
50 10
【03】鸿蒙实战应用开发-华为鸿蒙纯血操作系统Harmony OS NEXT-测试hello word效果-虚拟华为手机真机环境调试-为DevEco Studio编译器安装中文插件-测试写一个滑动块效果-介绍诸如ohos.ui等依赖库-全过程实战项目分享-从零开发到上线-优雅草卓伊凡
|
8天前
|
数据采集 算法 数据安全/隐私保护
【硬件测试】基于FPGA的4ASK调制解调通信系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文介绍了基于FPGA的4ASK调制解调系统的硬件测试版本,该系统包括testbench、高斯信道模块和误码率统计模块,并新增了ILA在线数据采集和VIO在线SNR设置功能。通过VIO设置不同SNR(如15dB和25dB),实现了对系统性能的实时监测与调整。4ASK是一种通过改变载波幅度表示数据的数字调制方式,适用于多种通信场景。FPGA平台的高效性和灵活性使其成为构建高性能通信系统的理想选择。
54 17
|
27天前
|
缓存 Java 测试技术
【01】噩梦终结flutter配安卓android鸿蒙harmonyOS 以及next调试环境配鸿蒙和ios真机调试环境-flutter项目安卓环境配置-gradle-agp-ndkVersion模拟器运行真机测试环境-本地环境搭建-如何快速搭建android本地运行环境-优雅草卓伊凡-很多人在这步就被难倒了
【01】噩梦终结flutter配安卓android鸿蒙harmonyOS 以及next调试环境配鸿蒙和ios真机调试环境-flutter项目安卓环境配置-gradle-agp-ndkVersion模拟器运行真机测试环境-本地环境搭建-如何快速搭建android本地运行环境-优雅草卓伊凡-很多人在这步就被难倒了
175 3
【01】噩梦终结flutter配安卓android鸿蒙harmonyOS 以及next调试环境配鸿蒙和ios真机调试环境-flutter项目安卓环境配置-gradle-agp-ndkVersion模拟器运行真机测试环境-本地环境搭建-如何快速搭建android本地运行环境-优雅草卓伊凡-很多人在这步就被难倒了
|
12天前
|
数据采集 算法 数据安全/隐私保护
【硬件测试】基于FPGA的4FSK调制解调通信系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文基于之前的文章《基于FPGA的4FSK调制解调系统》,增加了ILA在线数据采集模块和VIO在线SNR设置模块,实现了硬件测试版本。通过VIO设置不同SNR(如10dB和20dB),并展示了ILA采集的数据结果。四频移键控(4FSK)是一种数字调制方法,利用四个不同频率传输二进制数据,具有较高的频带利用率和抗干扰性能。输入的二进制数据分为两组,每组两个比特,对应四个频率f1、f2、f3、f4,分别代表二进制组合00、01、10、11。调制过程中选择相应频率输出,并进行幅度调制以增强抗干扰能力。接收端通过带通滤波器提取信号并还原为原始二进制数据。
31 7
|
15天前
|
数据采集 算法 数据处理
【硬件测试】基于FPGA的256QAM基带通信系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文介绍了基于FPGA的256QAM基带通信系统的硬件测试版本,包含testbench、高斯信道模块和误码率统计模块。系统新增ila在线数据采集和vio在线SNR设置模块,支持不同信噪比(如30dB和40dB)的仿真测试,并提供配套操作视频。256QAM调制方案每个符号携带8比特信息,通过复数值星座图映射实现高效传输。Verilog代码展示了核心模块设计,包括SNR设置、数据处理和ILA测试分析,确保系统在实际硬件环境中的稳定性和性能。
18 2
|
20天前
|
数据采集 算法 数据安全/隐私保护
【硬件测试】基于FPGA的16QAM基带通信系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文介绍了基于FPGA的16QAM基带通信系统硬件测试版本。该系统在仿真基础上增加了ILA在线数据采集和VIO在线SNR设置模块,支持不同信噪比(如15dB、25dB)的测试。16QAM是一种正交幅度调制方式,通过两路4ASK信号叠加实现,每个符号包含4比特信息。系统采用正交调幅法生成16QAM信号,并通过DAC转换为模拟信号。解调时使用正交相干解调,经低通滤波器恢复电平信号。开发板内完成发射与接收,无需定时同步模块。代码可移植至其他开发板,具体步骤见配套文档。
26 2
|
16天前
|
数据采集 算法 数据安全/隐私保护
【硬件测试】基于FPGA的64QAM基带通信系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文介绍了基于FPGA的64QAM基带通信系统的硬件测试版本,包含testbench、高斯信道模块和误码率统计模块。系统新增ila在线数据采集模块和vio在线SNR设置模块,支持不同SNR条件下的仿真与测试。通过设置SNR为25dB和30dB进行测试,验证了系统的可行性和性能。此外,本文详细阐述了64QAM调制解调的工作原理,包括信号生成、调制、解调及误码率测试等环节,并提供了Verilog核心程序代码。
20 0
|
14天前
|
人工智能 弹性计算 Ubuntu
从零开始即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版并使用 Dify 部署 AI 应用
本文介绍了如何使用阿里云提供的DeepSeek-R1大模型解决方案,通过Chatbox和Dify平台调用百炼API,实现稳定且高效的模型应用。首先,文章详细描述了如何通过Chatbox配置API并开始对话,适合普通用户快速上手。接着,深入探讨了使用Dify部署AI应用的过程,包括选购云服务器、安装Dify、配置对接DeepSeek-R1模型及创建工作流,展示了更复杂场景下的应用潜力。最后,对比了Chatbox与Dify的输出效果,证明Dify能提供更详尽、精准的回复。总结指出,阿里云的解决方案不仅操作简便,还为专业用户提供了强大的功能支持,极大提升了用户体验和应用效率。
809 19
从零开始即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版并使用 Dify 部署 AI 应用

热门文章

最新文章