Explicateur de code
Utilisation commerciale OK
380+ modèles
Pas de filigrane
Pas besoin d'inscription
Modèle:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Coller le code et obtenir un passage en anglais simple au bon niveau d'audience — junior dev, senior dev, partie prenante non technique, ou apprendre-la langue. Sortie en trois sections: ce qu'il fait, étape par étape, pourquoi il fonctionne comme il le fait.
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Comprendre n'importe quel code avec des explications d'IA.
Comment utiliser Explicateur de code
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Utilisez cet outil via l'API
Automatisez cet outil à partir de votre propre code. Endpoint REST compatible OpenAI, Auth-token auth, pas de SDK supplémentaire requis.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen-coder", "messages": [{"role": "user", "content": "Write a Python function that reverses a string."}]}'Explicateur de code — FAQ
Coller n'importe quel code (ou télécharger un fichier jusqu'à 500Ko) et obtenir une explication claire, ligne par ligne dans votre choix de 4 niveaux d'audience : Junior dev (sommes de la connaissance de la syntaxe de base), Senior dev (sommes de la maîtrise de la langue, se concentre sur l'architecture/design), Non-technique (aucune expérience de code — explique en termes d'affaires), ou Apprendre la langue (explique en enseignant les idiomes de langue).
ChatGPT / Cursor / Copilot Clavarder tous bien expliquer le code — la différence est Free.ai est basé sur le navigateur (pas d'installation, pas d'abonnement 10-20 $/mo) et le sélecteur de niveau d'audience force le registre cohérent. Cursor (20 $/mo) et Copilot (10 $/mo) sont à l'intérieur de l'IDE; les utiliser quand dans le flux. Utilisez Free.ai pour des explications ad-hoc que vous voulez partager avec un coéquipier, coller dans une description PR, ou utiliser comme aide pédagogique.
Dev junior pour l'embarquement (sommes qu'ils connaissent les boucles/fonctions mais pas les modèles avancés). Dev senior pour l'examen de code prep (skips basics, s'attarde sur l'architecture, les choix de conception, gotchas). Non technique pour les intervenants de produit/PM (code zéro, résultats d'affaires). Apprendre la langue pour l'apprentissage cross-language ("Je connais Python, expliquez cette Rust" — appelez les modèles spécifiques à la langue).
Lorsque des bogues évidents sont présents (off-by-ones, comportement non défini, problèmes de sécurité), l'explication les notera dans une section "Concerns". Pour la chasse systématique des bogues, utilisez /code/debug/ (finder de bogues spécialement conçus) ou /code/review/ (audit trié en fonction de la gravité).
Échelles avec longueur de code et audience. Explications Senior-dev d'une fonction 50-ligne: ~200 mots + annotations de clés. Explications non techniques: 100-150 mots abstraction de la mécanique. Apprendre-la langue: plus longtemps parce qu'elle s'arrête pour enseigner les idiomes — attendez 300 mots+ pour la même entrée.
Partiellement — coller la trace de la pile à côté de la source. Meilleur outil: /code/debug/ qui est conçu pour "code + erreur → cause racine + correction" et produit une réponse structurée en quatre sections.
Qwen 3 Coder (gratuit, par défaut) gère ~95% des explications bien. DeepSeek R1 pour le code qui nécessite un raisonnement profond pour expliquer (cryptographie, concurrence sans verrou, logique d'affaires complexe). Premium Claude Sonnet 4 / GPT-5 pour les comparaisons d'idiomes en langues croisées ou lorsque l'enseignement de langues inconnues — ils ont un modèle plus riche de compromis de conception de langue.
Oui — JSON / YAML / TOML / Dockerfile / Kubernetes YAML / SQL / regex / shell scripts tout fonctionne. Le modèle détecte automatiquement le format et choisit le bon cadre d'explication. Pour une explication SQL dédiée utiliser /code/sql/, pour regex utiliser /code/regex/.
Trois sections : **Ce qu'il fait** (résumé d'un paragraphe au niveau de l'auditoire choisi), **Étape par étape** (passage numéroté, chaque étape est liée à un segment de code), **Pourquoi il fonctionne comme il le fait** (choix de conception, compromis, alternatives).
Jusqu'à 12 000 caractères (~180 lignes) sur le chemin auto-organisé. Les modèles Premium long-context prennent en charge 200K+ caractères — basculer lorsqu'il s'agit d'expliquer un module entier.
Le code est envoyé au modèle, traité et jeté. Non stocké, non utilisé pour la formation. Pick Qwen 3 Coder pour une intimité maximale — auto-organisé sur les GPU de Free.ai, source ne quitte jamais notre infrastructure.
Oui — POST à /v1/chat/ avec l'invite du système d'explication (niveau d'audience) et le code comme message utilisateur. Voir /api/ pour les extraits.
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