الوصف
تقدم Kodus بديلاً مفتوح المصدر لأدوات مراجعة الكود بالذكاء الاصطناعي، مما يمنح الفرق تحكمًا كاملاً في اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها والتكاليف المرتبطة بها. على عكس الحلول الاحتكارية، تسمح Kodus للمستخدمين بالاختيار من بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك Claude و GPT-4 و Gemini و Llama، أو أي نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، مما يضمن المرونة والكفاءة من حيث التكلفة.
قراءة المزيد
تم تصميم المنصة لفهم سياق مشروعك بعمق. تقوم بتحليل بنية مشروعك بالكامل، والمنطق، وسير عمل الفريق، ومعايير الترميز، والهندسة المعمارية لتقديم مراجعات مخصصة. يضمن هذا الفهم السياقي أن تكون الملاحظات المقدمة ذات صلة ومتوافقة مع احتياجات وتفضيلات فريقك المحددة.
تمكّن Kodus الفرق من تحديد معايير المراجعة الخاصة بها. يمكن للمستخدمين إنشاء إرشادات مراجعة مخصصة بلغة بسيطة أو الاستفادة من القواعد من مكتبة مدمجة، مما يضمن أن يلتزم الكود باستمرار بمعايير الجودة التي يحددها الفريق. علاوة على ذلك، تسهل Kodus التكامل السلس مع ملفات القواعد الحالية من أدوات مثل Cursor و Copilot و Claude و Windsurf، مما يلغي الحاجة إلى إعادة العمل ويحافظ على الاتساق عبر بيئات التطوير.
يصبح توسيع الوظائف ممكنًا من خلال خوادم بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol)، مما يسمح بالتكامل مع أدوات مثل Jira أو Notion أو Linear. يمكّن هذا Kodus من دمج سياق الأعمال، مثل المواصفات والمهام والمتطلبات، في مراجعات الكود الخاصة بها. تتميز الأداة أيضًا بلوحة تحكم للديون التقنية لمراقبة الديون التقنية وإدارتها بمرور الوقت، وتحويل الاقتراحات تلقائيًا إلى مشكلات قابلة للتنفيذ.
للحصول على رؤى هندسية، توفر Kodus لوحة تحكم مركزية لمراقبة المقاييس الرئيسية مثل تكرار النشر، ووقت الدورة، ونسبة الأخطاء، وأحجام طلبات السحب (PRs)، مما يساعد الفرق على الشحن بشكل أسرع وأكثر أمانًا. الخصوصية والأمان لهما أهمية قصوى، مع إجراءات أمنية على مستوى المؤسسات، بما في ذلك التشفير أثناء النقل وفي حالة السكون. لا يتم تخزين الكود المصدري أو استخدامه أبدًا لتدريب النموذج، وتتوفر خوادم تشغيل ذاتية الاستضافة لحماية الملكية الفكرية المعززة، مع دعم الامتثال لـ SOC 2.
تم تصميم Kodus للفرق الهندسية التي تتطلع إلى تحسين جودة الكود، وتسريع التسليم، واكتساب المزيد من التحكم في أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. إن طبيعتها المستقلة عن النموذج، وعدم وجود علامة إضافية على تكاليف LLM، وخيارات التكوين المرنة تجعلها خيارًا جذابًا للمؤسسات التي تعطي الأولوية للشفافية والتخصيص في سير عمل التطوير الخاصة بها.
- الفئةمراجعة الشيفرة واختبارها بالذكاء الاصطناعي
- نموذج التسعيرمجاني مع ميزات مدفوعة
- النشرسحابي، مستضاف ذاتيًا
- المنصاتGitHub، GitLab، Bitbucket، Azure DevOps
الميزات الأساسية لـ Kodus
أداة مراجعة كود مفتوحة المصدر بالذكاء الاصطناعي
تتعلم سير عمل الفريق ومعايير الترميز
توفر مراجعات للجودة والأمان والأداء
تحكم كامل في اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي
لا توجد علامة إضافية على تكاليف LLM
إرشادات مراجعة قابلة للتخصيص
تتزامن مع ملفات القواعد الحالية من أدوات أخرى
تتكامل مع أدوات سياق الأعمال (Jira، Notion، Linear)
تراقب وتدير الديون التقنية
لوحة تحكم مركزية للرؤى الهندسية
أمان وخصوصية على مستوى المؤسسات
تدعم الامتثال لـ SOC 2
خيار تشغيل ذاتي الاستضافة متاح
مستقلة عن النموذج: تدعم Claude و GPT-4 و Gemini و Llama ونقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI
كيفية استخدام Kodus؟
ابدأ بـ Git: قم بدمج Kodus مع مستودع Git الخاص بك.
ابدأ بالطرفية: استخدم أوامر Kodus مباشرة من الطرفية الخاصة بك.
تكوين القواعد: حدد إرشادات مراجعة مخصصة أو استخدم القواعد المدمجة.
دمج السياق: قم بتوصيل أدوات مثل Jira أو Notion لسياق الأعمال.
مراجعة الكود: احصل على ملاحظات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على طلبات السحب الخاصة بك.
تتبع الديون التقنية: راقب الديون التقنية وقم بإدارتها من خلال لوحة التحكم.
تحسين سير العمل: استخدم لوحة تحكم الرؤى الهندسية للتحسين المستمر.
حالات استخدام Kodus
- فحوصات جودة الكود الآلية
- اكتشاف الثغرات الأمنية
- اقتراحات تحسين الأداء
- إدارة الديون التقنية
- تسريع مراجعات الكود
- سياسات مراجعة قابلة للتخصيص
- تحسين إنتاجية المطورين
- مراجعات الذكاء الاصطناعي فعالة من حيث التكلفة
