Tabnine의 AI 코드 어시스턴트는 각 엔지니어링 팀에 맞춤화된 코드 생성, 테스트 및 코드 검토용 AI 도구를 통해 더 높은 품질의 소프트웨어를 더 빠르게 출시할 수 있도록 지원합니다.
IDE내에서 컨텍스트 인식을 통해 정확하고 관련성 있는 코드를 제공합니다.
가장 많이 사용되는 언어, 라이브러리 및 IDE를 지원합니다.
코드 데이터를 통해 보다 더 정교화된 맞춤형 모델을 생성합니다.
온프레미스, VPC, 보안 SaaS 등 원하는 방식으로 Tabnine을 배포합니다.
Tabnine의 모델은 사용자의 코드를 결코 학습하지 않습니다.
사용자의 명시적인 허가 없이 코드를 저장하거나 공유하지 않습니다.
IDE내에서 컨텍스트 인식을 통해 정확하고 관련성 있는 코드를 제공합니다.
가장 많이 사용되는 언어, 라이브러리 및 IDE를 지원합니다.
코드 데이터를 통해 보다 더 정교화된 맞춤형 모델을 생성합니다.
입증된 엔터프라이즈급 보안 시스템을 통해 고객의 데이터를 철저히 보호하며, 주요 산업 표준을 충족합니다.
Tabnine의 AI 코드 어시스턴트는 각 엔지니어링 팀에 맞춤화된 코드 생성, 테스트 및 코드 검토용 AI 도구를 통해 더 높은 품질의 소프트웨어를 더 빠르게 출시할 수 있도록 지원합니다.
Tabnine은 코드베이스와 작성된 코드 패턴을 분석하여, 이를 바탕으로 개인화된 추천을 제공합니다. 또한, 코드 외부의 정보(예: 문서, 요구 사항)와 연결하여 더욱 관련성 높은 추천을 제시합니다.
고유한 모범 사례, 정책 및 코딩 표준을 Tabnine AI 규칙으로 변환할 수 있습니다. 코드 검토 에이전트는 풀 리퀘스트와 IDE에서 코드를 규칙에 따라 검사하고, 편차를 표시하고, 제안된 수정 사항을 제공합니다.
Tabnine의 Atlassian Jira용 AI 에이전트는 Jira 이슈에 요약된 요구 사항을 바탕으로 자동으로 코드를 생성하여 이슈를 구현할 수 있습니다. 또한, 생성된 코드를 검증하여 요구 사항이 정확히 반영되었는지 확인하고, 필요 시 지침과 코드 제안을 제공하여 개선할 수 있습니다.
Tabnine의 AI 코드 어시스턴트는 각 엔지니어링 팀에 맞춤화된 코드 생성, 테스트 및 코드 검토용 AI 도구를 통해 더 높은 품질의 소프트웨어를 더 빠르게 출시할 수 있도록 지원합니다.
일반적인 코딩 질문이나 기존 프로젝트와 관련된 질문을 통해 참고 자료를 얻거나, 디자인 사양에 따라 소프트웨어 구성 요소, 기능이 포함된 코드를 생성할 수도 있습니다.
특정 기능이나 코드에 대한 테스트, 혹은 코드베이스의 다른 테스트를 기반으로 함수 및 메서드에 대한 자세한 테스트 케이스가 포함된 포괄적인 테스트 계획을 생성합니다.
API 가이드, 주석 및 인라인 문서에 대한 클래스 및 함수의 공식 문서를 포함하여 선택한 코드에 대한 문서를 작성합니다.
프로젝트, 동작, 종속성 등에 대한 쉬운 언어 설명으로 익숙하지 않은 프로젝트에 빠르게 적응할 수 있습니다.
Jira 이슈에서 캡처한 요구 사항에서 자율적으로 코드를 생성하고 AI 또는 사람이 생성한 코드의 유효성을 검사하여 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
회사의 고유한 표준에 따라 Pull Request와 IDE에서 코드를 검토합니다. 관련성이 높은 코드와 수정 권장 사항을 즉시 제공하여 코드 품질과 보안을 개선합니다.
Tabnine은 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Command R+, Codestral을 포함한 최신 LLM을 지원합니다. 또한 Tabnine을 자신의 개인 모델 엔드포인트에 연결하도록 선택할 수도 있습니다.
