最新

你好，HN！ 随着人工智能的发展，代码的编写成本变得更低，但代码的审核和验证依然困难重重。测试非常重要，但目前的人工智能生成的代码需要更全面的测试。 我开发了一个测试覆盖率工具，旨在让编码代理能够循环工作，并在合适的地方持续编写测试。 这是Supercov： - 可以包装任何JavaScript/TypeScript/Rust测试套件（`npx supercov -- npm test`） - 提供最深的MC/DC代码覆盖率，并具备最高性能（使用Rust编写） - 免费且开源 最简单的使用方法是给你的代理一个提示：使用npx supercov测量覆盖率并编写一个测试。 我们的目标是构建一个适用于任何语言和任何测试套件的自动化深度代码覆盖率工具。我认为代码验证是软件工厂实际运作中缺失的关键环节。 我特别希望能收到关于兼容性方面的反馈，以及你的代理在使用过程中是否遇到任何问题。 欢迎贡献和报告bug：<a href="https://github.com/supercorp-ai/supercov" rel="nofollow">https://github.com/supercorp-ai/supercov</a>

Noviz AI 是一款专为 ERPNext 构建的人工智能代理。<p>与其仅仅回答问题，Noviz 的设计旨在理解用户意图，推理 ERPNext 环境，并利用现有的 ERPNext 功能来完成任务。