代码解释器
商业用途OK
380+模型
无水印
不需要注册
型号 :
+ GPT-5, Claude, Gemini
粘贴代码,在正确的观众层(初级Dev、高级Dev、非技术利益攸关方或学习语言)获得普通英语的通路。 三个部分的产出:它的工作方式,一步一步的,为什么它的工作方式。
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通过 API 使用此工具
自动使用您自己的代码中的此工具。 OpenAI 兼容的 REST 端点、 Beaner-tok auth, 不需要额外的 SDK 。 Tok 成本符合网络界面 。
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."}]}'相关免费 相关 AI 工具
代码解释器 - FAQ
粘贴任何代码(或上传不超过500KB的文件),并在您选择的4个受众级别上获得清晰的、逐行的解释:Junior dev(包含基本的语法知识)、Sister dev(包含语言流利,侧重于建筑/设计)、非技术(没有代码经验——用商业术语解释)或“学习语言”(在教授语言语义时解释)。
ChatGPT/ 光标/ COTIOL Chat 全部解释代码 —— 差数是 Free.ai, 以浏览器为基础( 没有安装, 没有 10-20/ mo订阅), 观众级的采集器 一致登记 。 光标 (20/ mo) 和 共试 (10/ mo) 都在内部内部使用 ; 当流动时使用 。 使用 88,000 来临时解释您想要与队友分享, 粘贴到 PR 描述中, 或者用作教学辅助 。
用于入职的初级标准(假设他们知道循环/功能,但不是先进的模式)。 高级标准用于代码审查准备(边际基本知识、建筑、设计选择、卡查斯); 产品/个人适应利益攸关方的非技术(零代码、商业成果); 跨语言学习的学习语言(“我知道Python, 解释这个Rust”—— 点出语言特有的模式 )。
当存在明显的错误( 脱钩、 未定义的行为、 安全问题) 时, 解释者会在“ 关注” 一节中注意到它们。 对于系统的错误搜寻使用 / code/ debug/ (目的制造的错误查找器) 或 / code/ review/ ( 多重分级的审计), 解释模式将侧重于理解, 而不是审计 。
带有代码长度和受众的缩放。 50行函数的高级德文解释 : ~ 200 个单词 + 关键注释 。 非技术性解释 : 100- 150 个词从机械学中抽取。 学习语言: 最长是因为它暂停教学语系, 同一输入需要 300 个单词 。
部分—— 粘贴源的堆栈跟踪。 更好的工具 : / code/ debug/ 用于“ 代码 + 错误 + 根源 + 修正 ”, 并生成四部分结构化响应 。
Qwen 3 代码处理器( 自由、 默认) ~ 95%的解释都很好 。 DeepSeek R1 用于需要深层次解释的代码( 加密、 锁定无锁的通货、 复杂的商业逻辑 ) 。 用于跨语言语系比较或教授不熟悉的语言的优先 Claude Sonnet 4 / GPT-5 。 它们拥有更丰富的语言设计权衡模式 。
是 - JSON / YAML / TOML / Dockerfiles / Kubernetes YAML / SQL / regex / shell 脚本全部工作。 模型自动检测格式和选择正确的解释框架。 专用 SQL 解释使用 / code/ sql / 用于 regex 使用 / code/ regex / regex 。
三个部分:** 它的工作** (所选受众级的一小段摘要),** 一步一步** (编号步行,每个步骤与代码段的连接),** 为何它的工作方式** (设计选择、权衡、替代办法) 初等层次添加了词汇图; 学习语言增加了语调比较。
自托管路径上高达 12 000 个字符 (~ 180 行) 。 高级长文本模型可处理 200K+ 字符 。 当解释整个模块时, 切换 。
代码被发送到模型、处理和丢弃。 不存储, 不用于培训 。 选择 Qwen 3 代码器用于最大隐私 —— 由Free.ai GPUs 自行托管, 源永远不会离开我们的基础设施 。
是 - POST to /v1/chat/, 以解释系统提示( 观众级别) 和代码作为用户信息。 见 /api/ 片段 。
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