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什么是Unakin？Unakin 是游戏工作室的 AI 副驾驶。 Unakin 帮助游戏工作室找到乐趣，游戏创作副驾驶可以与您一起研究、构思和构建原型。特征：聊天创建：零技术依赖。迭代构建原型，无需代码和开发人员资源。突破性的 AI 技术：多种 AI 模型，旨在为您提供原型制作的超能力。构建速度提高 100 倍，您的创造力不受限制。关键社区：成为我们 Discord 或候补名单的一部分，成为第一个听到游戏创作未来的人

Cody产品介绍：Cody 是一个智能 AI 助手，支持客户上传数据和建立知识库，从而训练属于自己的 AI 员工。 Cody 可以帮助团队回答问题、解决问题、提供创意点子，并完成部分文案内容撰写以及翻译等任务。所有这些都不再需要通过关键字搜索或者查询海量文件得到解决。Cody产品功能：Cody 是一款智能 AI 助手，可以像 ChatGPT 一样回答您的问题。与其他 AI 助手不同的是，Cody 可以通过培训来定制客户自己的知识库，并且成为支持团队、解决问题、开展创意工作和脑洞大开想法等方面的员工。

什么是"Testim AI"？Testim 是一个自动化测试平台，专为快速创建AI驱动的稳定测试而设计。它为开发团队提供了强大的工具，帮助他们在快速迭代的环境中保持高质量的应用程序。通过 Testim，用户可以轻松地创建、管理和运行测试，确保软件在发布前经过严格的验证。"Testim AI"有哪些功能？Testim 提供了一系列强大的功能，使得自动化测试变得更加高效和可靠：快速创建测试：用户可以通过录制功能快速生成测试脚本，支持无代码或少量代码的方式，适合不同技术水平的团队成员。AI驱动的稳定性：Testim 的智能定位器能够自动识别和锁定元素，即使在应用程序发生变化时，测试也能保持稳定，减少维护成本。根本原因分析：当测试失败时，Testim 提供详细的错误聚合、根本原因建议、截图和日志，帮助用户快速定位和解决问题。测试管理：通过 TestOps，用户可以轻松管理测试用例，控制变更，简化测试和团队的管理，并获得应用质量的关键洞察。集成支持：Testim 可以与现有的开发工具（如Jira、GitHub、CircleCI等）无缝集成，确保测试流程与开发流程的顺畅衔接。产品特点：Testim 的独特之处在于其结合了人工智能和机器学习技术，提供了以下几个显著特点：高效的测试创建：用户可以在短时间内创建出高质量的测试用例，显著提高了测试覆盖率。极低的维护成本：AI智能定位器的使用使得测试在应用程序更新后仍能正常运行，极大减少了手动维护的需求。灵活的测试环境：支持在云端或本地设备上运行测试，用户可以选择适合自己团队的测试环境。快速故障排查：通过详细的故障分析工具，用户可以迅速找到问题所在，减少了排查时间，提高了发布效率。应用场景：Testim 适用于各种应用场景，尤其是在以下领域表现突出：Web和移动应用测试：无论是iOS还是Android应用，Testim都能提供全面的测试解决方案，确保应用在不同设备和浏览器上的表现一致。持续集成/持续交付（CI/CD）：在快速迭代的开发环境中，Testim能够与CI/CD工具集成，自动化测试流程，确保每次代码提交都经过严格测试。敏捷开发团队：对于采用敏捷开发方法的团队，Testim 提供了灵活的测试创建和管理功能，帮助团队快速响应变化。企业级应用：Testim 适合大型企业的复杂应用测试，能够处理高并发和高复杂度的测试需求。"Testim AI"如何使用？使用 Testim 非常简单，用户只需按照以下步骤操作：注册账户：访问 Testim 官网，创建一个免费账户。录制测试：使用 Testim 的录制功能，快速创建测试用例。用户可以通过简单的点击和输入操作，生成测试脚本。配置测试：根据需要，用户可以对录制的测试进行配置，添加断言、设置参数等。运行测试：选择测试环境，运行测试用例，查看测试结果和报告。集成CI/CD：将 Testim 集成到现有的CI/CD流程中，确保每次代码提交都经过自动化测试。常见问题：Testim 是否支持无代码测试？是的，Testim 提供了无代码的测试创建功能，适合不同技术水平的用户。如何处理测试失败？Testim 提供详细的故障分析工具，帮助用户快速找到问题的根本原因，并提供解决建议。Testim 是否支持移动应用测试？是的，Testim 支持iOS和Android应用的测试，用户可以在真实设备或虚拟设备上运行测试。如何与现有工具集成？Testim 可以与多种开发工具（如Jira、GitHub等）无缝集成，用户可以根据需要进行配置。Testim 的维护成本高吗？由于AI智能定位器的使用，Testim 的维护成本非常低，用户可以专注于测试的创建和管理，而不必担心频繁的维护工作。

什么是Bito？Bito是一款由 AI 驱动的代码助手，旨在帮助开发人员自动执行任务并将生成代码的速度提高 10 倍。主要特点和优势包括：代码生成：生成代码、构建单元测试、创建代码注释、解释新代码以及检查安全漏洞兼容性：适用于 AppCode、GoLand、IntelliJ、PyCharm、PhpStorm、Rider、RubyMine 和 WebStorm隐私和安全：优先考虑用户隐私，从不存储或复制代码，始终对数据和日志进行加密Bito 的用例非常适合各种开发人员：寻求自动化日常任务和提高代码质量的软件开发人员希望通过 AI 帮助提高生产力和效率的开发团队旨在通过强大的代码助手增强其编码体验的个人程序员总的来说，Bito 为开发人员提供了一种用户友好且安全的解决方案，可以更快地生成代码并简化他们的工作流程。

什么是Deepnote？Deepnote AI Copilot 是由 Deepnote 专门为使用 Python 等编码语言的数据科学家和分析师开发的人工智能驱动的代码建议工具。Deepnote的主要特征：上下文代码建议： Deepnote AI Copilot 提供适合用户笔记本上下文的代码建议，从而提高生产力和效率。沉浸式工作空间：该工具提供了一个沉浸式工作空间，使用户能够专注于他们的工作流程而不会分心。减少重复： Deepnote AI Copilot 有助于减少重复任务和样板代码，使用户能够专注于更高级别的任务。丰富的上下文理解：通过利用笔记本的上下文，包括代码、文件、数据和叙述，该工具提供有见地的建议和帮助。协作笔记本： Deepnote AI Copilot 支持协作笔记本环境，促进团队合作和知识共享。Deepnote的用例：：数据探索和分析： Deepnote AI Copilot 非常适合使用 Python 等编码语言的数据科学家和分析师，因为它提高了数据探索和分析任务的效率。生产力增强：该工具通过提供相关的代码建议、减少重复性任务和培养专注的工作流程来帮助提高生产力。协作工作流程： Deepnote AI Copilot 支持笔记本环境中的协作，促进数据专业人员之间的团队合作和知识交流。 Deepnote AI Copilot 代表了数据科学家和分析师在人工智能驱动的代码建议工具方面的重大进步。

什么是"Prompts"？在当今快速发展的人工智能领域，Weights & Biases（W&B） 提供了一种强大的解决方案——Traces，旨在帮助开发者和数据科学家更高效地调试和优化他们的生成式人工智能（GenAI）应用程序。Traces 通过简单的一行代码，能够记录应用程序的行为，帮助用户快速定位问题，提升开发效率。"Prompts"有哪些功能？Traces 的核心功能包括：行为记录：通过一行代码，自动记录应用程序的输入和输出，帮助开发者了解数据流动的全过程。可视化界面：提供易于访问的用户界面，展示详细的调用信息，便于快速调试和分析。复杂案例分析：支持开发者深入挖掘复杂的边缘案例，识别特定的失败模式和错误响应。性能监控：实时监控应用程序的性能，帮助开发者识别瓶颈和优化点。集成与兼容性：与现有的机器学习工作流无缝集成，支持多种编程语言和框架。产品特点：Traces 的独特之处在于其强大的可观察性和调试能力。它不仅能够捕捉每一次调用的详细信息，还能帮助开发者理解不同输入如何影响生成模型的输出。以下是其主要特点：数据丰富的追踪树：Traces 能够捕捉每个函数调用的输入和输出，包括传递给 LLM 的原始内容和 JSON 输出，帮助开发者快速定位问题。易于使用的 UI：用户友好的界面使得开发者能够轻松访问和分析追踪数据，减少了调试的时间和精力。支持多种应用场景：无论是构建复杂的 RAG 应用程序，还是进行简单的模型调试，Traces 都能提供强大的支持。高效的故障排查：通过深入分析执行流程，开发者能够快速识别问题的根本原因，推动创新和改进。应用场景：Traces 在多个领域和场景中展现出其强大的应用价值，包括但不限于：生成式人工智能应用：在构建和优化生成式模型时，Traces 能够帮助开发者快速识别和解决问题，提升模型的准确性和响应速度。复杂数据处理：对于需要处理大量数据的应用，Traces 可以帮助开发者监控数据流动，确保数据的正确性和完整性。实时监控与调试：在生产环境中，Traces 提供实时监控功能，帮助开发者快速响应潜在问题，确保应用的稳定性。教育与研究：在学术研究和教育中，Traces 可以作为教学工具，帮助学生和研究人员理解机器学习模型的工作原理和调试技巧。"Prompts"如何使用？使用 Traces 非常简单，只需以下几步：安装 W&B：确保你的环境中已安装 Weights & Biases 库，可以通过 pip 安装：bashpip install wandb初始化 Traces：在你的代码中导入 W&B，并初始化 Traces：pythonimport wandbwandb.init()添加追踪代码：在需要追踪的函数中添加追踪代码：python@wandb.tracedef my_function(input_data):# 处理输入数据output_data = process(input_data)return output_data运行应用程序：运行你的应用程序，Traces 将自动记录所有相关的输入和输出信息。查看追踪数据：在 W&B 的用户界面中查看和分析追踪数据，快速定位问题并进行优化。常见问题：Traces 是否支持所有编程语言？目前，Traces 主要支持 Python 语言，但 W&B 正在不断扩展其兼容性。如何处理大量数据的追踪？Traces 设计时考虑到了性能，能够高效处理大量数据，确保不会影响应用程序的运行速度。是否可以与其他 MLOps 工具集成？是的，Traces 可以与多种 MLOps 工具无缝集成，帮助用户构建完整的机器学习工作流。使用 Traces 需要额外的费用吗？Traces 是 W&B 平台的一部分，具体的费用和使用条款可以在 W&B 的官方网站上查看。通过 Weights & Biases 的 Traces，开发者能够更高效地调试和优化他们的生成式人工智能应用程序，提升工作效率，推动创新。