描述
Codequiry 是一个全面的平台,旨在检测编程作业中的源代码抄袭和 AI 生成的代码。它被广泛应用于大学和工程团队,以确保学生提交的作业的学术诚信和原创性。Codequiry 支持超过 65 种编程语言,包括 Python、Java、C++、JavaScript 等,使其在各种教育和专业环境中都具有灵活性。
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该平台采用多层检测方法,将代码与同伴提交、GitHub 和 Stack Overflow 等网络来源以及来自 ChatGPT 和 GitHub Copilot 等工具生成的 AI 内容进行比较。这确保了传统文本匹配工具可能遗漏的全面分析。Codequiry 集成了多个检测引擎,包括 MOSS、JPlag、Dolos 以及其专有的 Hexagram 和 Zeus 引擎,为识别抄袭或 AI 编写的代码提供了强大的解决方案。
Codequiry 提供不同的定价计划,针对个人讲师、小型教学团队和大型机构量身定制。Grow 计划每月包括 10 次网络和 AI 检查,而 Advanced 计划提供 50 次检查以及 LMS 集成和客户支持等附加功能。Defense 计划专为企业使用而设计,每月提供 100 次检查、专用服务器和优先支持。
该平台可通过网络仪表板、桌面客户端和 API 访问,允许无缝集成到现有工作流程中。它还支持 Canvas 和 Moodle 等流行的 LMS 平台,使教育工作者能够轻松管理和分析学生提交的作业。Codequiry 的详细报告突出显示匹配的行,并为学术诚信案件提供证据,帮助教育工作者做出明智的决策。
- 类别AI 代码审查与测试
- 定价模式免费增值
- 部署云端
- 平台Web、桌面端
Codequiry的核心功能
源代码抄袭检测
AI 生成代码检测
支持 65 种以上的编程语言
与 MOSS、JPlag、Dolos 集成
Hexagram 和 Zeus 检测引擎
网络和同伴提交比较
LMS 集成
提供 API 和 SDK
如何使用 Codequiry?
注册:在 Codequiry 上创建一个账户
上传:提交代码文件进行分析
分析:运行抄袭和 AI 检测检查
审查:检查详细报告和匹配的行
Codequiry的使用案例
- 学术诚信
- AI 代码检测
- 同伴比较
- 网络来源匹配
- LMS 集成







