CodiumAI Cover-Agent: An AI-Powered Tool for Automated Test Generation and Code Coverage Enhancement! 💻🤖🧪🐞 - Codium-ai/cover-agent

🚀CodiumAI PR-Agent: An AI-Powered 🤖 Tool for Automated Pull Request Analysis, Feedback, Suggestions and More! 💻🔍 - Codium-ai/pr-agent

CodiumAI Cover-Agent: An AI-Powered Tool for Automated Test Generation and Code Coverage Enhancement! 💻🤖🧪🐞 - Codium-ai/cover-agent

AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Age...

None

CodiumAI Cover-Agent: An AI-Powered Tool for Automated Test Generation and Code Coverage Enhancement! 💻🤖🧪🐞 - Codium-ai/cover-agent

🚀CodiumAI PR-Agent: An AI-Powered 🤖 Tool for Automated Pull Request Analysis, Feedback, Suggestions and More! 💻🔍 - GitHub - Codium-ai/pr-agent: 🚀CodiumAI PR-Agent: An AI-Powered 🤖 Tool for Automate...

Discover how CodiumAI used RAG to bridge LLMs' context gaps, ensuring quality and integrity in generative AI coding.

AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Age...

AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Age...

AIによるプログラミング支援ツールを開発しているCodiumAIは、作りたい機能をAIに対してプロンプトで入力すると、コードの実装計画案をAIが示し、それを元にほとんどのコードを生成や補完してくれる「Codiumate Coding-Age...

CodiumAI Cover-Agent: An AI-Powered Tool for Automated Test Generation and Code Coverage Enhancement! 💻🤖🧪🐞 - Codium-ai/cover-agent

Qodo (formerly CodiumAI) offers quality-first AI tools for developers to write, test, and review code directly within their IDE and Git.

! この記事は 株式会社ログラス Productチーム Advent Calendar 2023 の 21日目 の記事です。 はじめに ここ一年でGitHub Copilotはかなり浸透し、Cursorなどの開発者向けのLLM（Large Language Models）ツールの利用も増えてきていることを実感します。…

Yapay Zeka Destekli Kodlama Araçları 🤖💻 Yapay zeka, yazılım geliştirme dünyasında devrim yaratıyor. Kodlama süreçlerini hızlandıran, hataları azaltan ve geliştiricilerin verimliliğini artıran yapay zeka destekli araçlar her geçen gün daha fazla kullanılıyor. İşte öne çıkan yapay zeka destekli kodlama araçları: 1. GitHub Copilot ✍️ OpenAI’nin Codex modeli ile çalışan Copilot, yazdığınız kodu tahmin eder ve öneriler sunar. Özellikle hızlı prototipleme ve yeni başlayanlar için büyük kolaylık sağlar.

🚀CodiumAI PR-Agent: An AI-Powered 🤖 Tool for Automated Pull Request Analysis, Feedback, Suggestions and More! 💻🔍 - Codium-ai/pr-agent

At first glance, Qodo, the startup previously known as CodiumAI, may appear to be yet another AI code generation tool. But the team, which is announcing a $40 million Series A round led by Susa Ventures and Square Peg today, is just as much focused on…

## PR-Agent Nedir? PR-Agent, pull request'ler için otomatik açıklama, inceleme ve iyileştirme önerisi üreten açık kaynak bir AI ajanı. Uzun süre Qodo (eski adıyla CodiumAI) tarafından geliştirildi, sonra topluluğa bağışlandı ve şu anda GitHub'da the-pr-agent organizasyonu altında, topluluk bakımında yaşıyor. Tasarımda dikkat çeken bir tercih var: her araç tek bir LLM çağrısıyla çalışıyor. Ajan bir PR'ı incelemek için onlarca istek atmıyor, tek istek atıyor. Yanıt yaklaşık 30 saniyede geliyor ve maliyet düşük kalıyor. Büyük PR'lar için de bir sıkıştırma stratejisi var; 40 dosyalık bir diff'i de makul biçimde özetleyebiliyor. ## Araçlar Ajan aslında tek bir araç değil, her biri ayrı komutla tetiklenen bir dizi araç. PR'a veya issue'ya yorum olarak komutu yazıyorsunuz, ajan orada yanıtlıyor: * `/describe` PR açıklaması üretir: başlık, özet, dosya bazlı anlatım ve etiket. * `/review` olası sorunları, güvenlik kaygılarını ve inceleme eforunu listeler. * `/improve` somut kod önerileri verir, satır içi yorum olarak. * `/ask` ile PR hakkında serbest soru sorabilirsiniz, "bu bölüm ne yapıyor?" gibi. * `/add_docs` eksik dokümantasyonu olan bileşenler için dokümantasyon yazar. * `/update_changelog` CHANGELOG.md dosyasını PR'a göre günceller. * `/generate_labels` ve `/similar_issue` gibi daha küçük işler yapan komutlar da var. `/help` hepsini listeler. ## Nasıl Çalışır? Çalışma prensibi basit. Ajan PR diff'ini alıyor, sıkıştırıp modele taşınabilir hale getiriyor ve tek çağrıyla istenen çıktıyı üretiyor. Model tarafında esneklik yüksek. OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Mistral kullanılabiliyor; LiteLLM üzerinden erişilen her model de olur, yani Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI ya da yerel Ollama da olur. Self-hosted çalıştırırsanız kodunuz yalnızca sizinle model sağlayıcınız arasında kalıyor. Araya üçüncü bir servis girmiyor. Kapalı kaynak SaaS araçlarında bu garantiyi vermek zaten mümkün değil. ## Kurulum En pratik yol GitHub Action. Depo köküne şu dosyayı koymanız yeterli: # .github/workflows/pr-agent.yml name: PR Agent on: pull_request: types: [opened, synchronize] jobs: pr_agent_job: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: PR Agent action step uses: the-pr-agent/pr-agent@main env: OPENAI_KEY: ${{ secrets.OPENAI_KEY }} GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} {"children":[{"type":"paragraph","version":1,"children":[{"color":"","type":"extended-text","version":1,"styles":{},"textMode":"exact","text":"","format":0,"detail":0,"mode":"normal","style":""}],"direction":null,"format":"","textAlignment":"","indent":0}"} GitHub'ın kendi `GITHUB_TOKEN`'ını kullandığı için ek yetkilendirme gerekmiyor. Yapmanız gereken tek şey LLM sağlayıcınızın anahtarını secret'lara eklemek. Bundan sonra her açılan PR'da ajan otomatik çalışıyor. Tek seferlik bakmak için CLI da iş görüyor: pip install pr-agent export OPENAI_KEY=your_key_here pr-agent --pr_url https://github.com/owner/repo/pull/123 review {"children":[{"type":"paragraph","version":1,"children":[{"color":"","type":"extended-text","version":1,"styles":{},"textMode":"exact","text":"","format":0,"detail":0,"mode":"normal","style":""}],"direction":null,"format":"","textAlignment":"","indent":0}"} GitLab, Bitbucket, Azure DevOps ve Gitea için ayrı kurulum rehberleri mevcut. Docker ile self-hosted da mümkün. Bu arada not: 0.34.2'den itibaren image'lar `pragent/pr-agent` altında yayınlanıyor, eski `codiumai/pr-agent` arşiv olarak donduruldu. Yapılandırma TOML dosyasıyla yapılıyor, prompt'lar JSON üzerinden özelleştirilebiliyor. Projenizin kendi kurallarını da SKILL.md dosyalarıyla aktarabiliyorsunuz; ajan bunları incelemeye varsayılan olarak dahil ediyor. ## Pratik İpuçları Ekip olarak yeni başlıyorsanız `/review` ile başlayın. Etkisi en hızlı görülen bu; insan gözünden kaçan riskli yerleri öne çıkarıyor. `/describe` özellikle çok dosyalı PR'larda açıklama yazma işini neredeyse sıfırlıyor. Kodunuzu üçüncü bir servise göndermek istemiyorsanız self-hosted kurun ve kendi anahtarınızla çalıştırın. Prompt'lar `configuration.toml` dosyasında duruyor; inceleme kategorilerini ekibinizin ihtiyacına göre ayarlayın. ## Sonuç PR-Agent kod incelemesini tamamen ele almıyor, böyle bir iddiası da yok. Yaptığı iş ilk taramayı AI'ya yaptırıp insanın son karara odaklanmasını sağlamak. Kurulumu dakikalar sürüyor. Açık kaynak olduğu için prompt'tan modele kadar her şey sizde kalıyor. Bir sonraki açtığınız PR'da deneyip farkı kendiniz görün.

AI Coding Assistants are no longer a futuristic novelty; they are the new standard for modern software development. If you've ever felt overwhelmed by the increasing complexity of frameworks, the pressure to ship features faster, or the tedious boilerplate that stands between you and creative problem-solving, then this guide is for you. Imagine a world where you can reclaim your passion for coding, just like Mas Levi, a software engineering manager who had drifted away from day-to-day development.