კოდის გადამმუშავებელიName

კოდის ჩასმა ერთ ენაზე, მიზნობრივი ენის არჩევა და კოდის იდეომატიკის დაბრუნება ახალ ენაზე. მხარდაჭერა აქვს 16+ ენას (Python ↔ JavaScript / TypeScript / Go / Rust / Java / C++ / C# / Ruby / PHP / Swift / Kotlin / Shell). შესაძლებელია კომენტარების სიტყვასიტყვით შენახვა, იდეომატიკის ადაპტაციის მოთხოვნა (მიმანიშნებელი ენის შაბლონების გამოყენება, სიტყვასიტყვით თარგმნის ნაცვლად), ან სტრუქტურის 1: 1 შენახვა ხაზ- ხაზ გადასახედად.

Facebook-ის TransCoder-ი კვლევის დონეზეა და C++/Java/Python-ზეა შეზღუდული. კოდპორტირება ღირს სტრიქონზე ძველი მიგრაციებისთვის (VB6→.NET და ა.შ.). ChatGPT-ი ამას კარგად აკეთებს, მაგრამ ღირს $20/თვე GPT-4-ის ხარისხისთვის, რომელიც გსურთ. Free.ai 16+ ენაზე მუშაობს, ყოველდღიურად უფასო ტოკენების ბაზაზე მუშაობს და თხოვნა ნათლად გადადის ლიტერატურული თარგმნისა და იდომატიკური გადაწერის რეჟიმებს შორის.

ალგორითმებით დატვირთული კოდი (დებულების სტრუქტურები, მათემატიკა, პარსინგი) სუფთა პორტით — ჩვეულებრივ 90% + სწორია პირველი გადასვლისას. კოდი, რომელიც იყენებს ენა- სპეციფიკურ stdlib- ს (Python- ის დეკორატორები, Go- ს goroutines, Rust- ის მფლობელობა) საჭიროებს მოდელის იდიომატიკურ ეკვივალენტებს — ჩვეულებრივ სწორია, მაგრამ ყოველთვის გადამოწმებულია. კოდი, რომელიც დამოკიდებულია სტრუქტურულ კონვენციებზე (Django ORM → Rails ActiveRecord) საჭიროებს ადამიანის დაკვირვებას — Free.ai სტრუქტურას სწორად იღებს, მაგრამ სპეციფიკური API- ს შეუსაბამობები ხდება.

Python ↔ JavaScript (ძალიან მოწიფული). Python → Go (სუფთა — ორივეს აქვს stdlib უმეტესისთვის). JavaScript → TypeScript (მხოლოდ ტიპების დამატება). Java → Kotlin (გამაჯანსაღებელი — Kotlin- ის დიზაინი ამისთვისაა). C → Rust (ალგორითმის თარგმნა; თქვენ გადაასტრუქტურებთ მას საკუთრების უფლებაზე). ყველაზე რთული: ყველაფერი → Rust პირველივე მცდელობაზე (სიცოცხლის განმავლობაში ანოტაციების ზოგჯერ ხელით დასწორებაა საჭირო); JavaScript → Java (პარადიგმის შეუსაბამობა ასინთქტურზე).

დიახ, თუკი ეს პარამეტრია ჩართული — კომენტარები თარგმნილი იქნება მიზნობრივი ენის კომენტარის სინტაქსში (// vs # vs --). თუკი ჩართული არ არის, მოდელი რეგენერებს კომენტარებს მიზნობრივი ენის იდიომების მიხედვით და შეიძლება შეკრებილები იყოს მრავალ- ხაზიანი კომენტარები.

ლიტერალური: Python `for i, x in enumerate( arr):` ხდება JavaScript `for (let i = 0; i < arr. length; i++) { let x = arr[ i];... }` — ხაზ- ხაზ. იდიომატიური: ხდება `arr. forEach( (x, i) => {... })`. აირჩიეთ ლიტერალური, თუ გსურთ გვერდით- გვერდით შედარება; აირჩიეთ იდიომატიური, თუ გსურთ კოდი, რომელიც მისამართის ენაზეა.

ჩვეულებრივ, მზად არის თვითშემცველი ფრაგმენტებისთვის. კოდისთვის, რომელიც იმპორტირებს მესამე მხარის ბიბლიოთეკებს, მოდელი ირჩევს მიზნობრივი ენის ახლომდებარე ეგზემპლარს (Python `requests` → JavaScript `fetch`, Java `Optional` → Rust `Option`) და აღნიშნავს ნებისმიერ არააჩინო ჩანაცვლებას. შემდეგ ყოველთვის ჩაატარეთ მიზნობრივი ენის კომპილერი / linter.

JSweet (Java→JS), Transcrypt (Python→JS) და Brython (Python ბრაუზერში) არიან SOURCE-TO-SOURCE COMPILERS — ისინი გამოსცემენ მანქანით თარგმნილ, ხშირად ხმამაღალ კოდს და საჭიროებენ runtime მხარდაჭერას. Free.ai წერს IDIOMATIC კოდს მიზნობრივ ენაზე, როგორც ადამიანი — კითხულობს ბუნებრივად, არ აქვს runtime, მაგრამ საჭიროებს გადახედვას.

დიახ — აირჩიეთ SQL როგორც წყარო და როგორც მიზანი და მოდელი გამოიყენებს დიალექტის არჩევანს /code/sql/-ზე (PostgreSQL ↔ MySQL ↔ SQLite ↔ MSSQL ↔ Oracle ↔ BigQuery). გამოიყენეთ /code/sql/ უფრო მდიდარი დიალექტის გადამუშავების ფუნქციებისთვის, მათ შორის სქემის ცნობილი შეთავაზებებისთვის.

12,000 სიმბოლომდე (~180 ხაზი) თვითშემნახველ გეზზე. Premium Long-Context Claude/GPT 200K+ სიმბოლოს მართვაში - გადართვა ფაილის სრული კონვერტაციისთვის.

კოდი მოდელს გადაეგზავნება, იქ დამუშავდება და შემდეგ გაქრება. არ ინახება, არ გამოიყენება სწავლებისთვის. მაქსიმალური კონფიდენციალურობისთვის აირჩიეთ Qwen 3 კოდირება — Free.ai- ის გრაფიკული პროცესორების თვითდასაქმება.

დიახ — POST /v1/chat/- ში სისტემური თხოვნით (წყაროს ენა + მიზნის ენა + იდიომატიური დროშა) და კოდით, როგორც მომხმარებლის შეტყობინება. ნახეთ /api/ ფრაგმენტებისთვის.