5 مستودعات
Utilities for converting serialized text diffs back into machine-operable patch objects.
Distinct from Patch Generators: Focuses on the parsing of patch strings rather than the generation of the patch
Explore 5 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Patch Parsing. Refine with filters or upvote what's useful.
Evolver is a self-evolving AI agent framework that uses gene expression programming to autonomously improve agent behaviors through a continuous five-step loop of scanning, selecting, mutating, validating, and solidifying. It functions as an auditable evolution system that records every mutation and selection step, and can translate natural-language problems into executable Python code for automated grading and evaluation. The framework distinguishes itself through a distributed architecture that enables multiple agents to collaborate and share learned experiences across a network. It operate
Captures runtime execution failures and iteratively applies minimal patches to produce working submissions.
This is a text diffing and patching library used for computing differences between text blocks, calculating edit distances, and applying patches to synchronize document versions. It includes a fuzzy text matching engine to locate strings by balancing accuracy with location, and a Levenshtein distance calculator to measure the number of character insertions, deletions, and substitutions between two strings. The library features a semantic diff optimizer that refines raw text differences to align with human-readable word and phrase boundaries. It provides utilities for generating and parsing se
Converts textual diff formats back into machine-readable patches to apply changes to documents.
Chronos هو وكيل هندسة برمجيات LLM ونموذج تصحيح أخطاء على مستوى المستودع مصمم لإصلاح الأخطاء بشكل مستقل. يعمل النظام كنظام مؤتمت لإصلاح الأخطاء يقوم بتوطين العيوب، والتفكير في الأسباب الجذرية، وتنفيذ تصحيحات تم التحقق منها عبر ملفات متعددة. يتميز المشروع بمحرك استرجاع موجه بالرسم البياني يستخدم رسمًا بيانيًا للذاكرة المستمرة للتنقل في علاقات الاستدعاء وتدفقات البيانات عبر المستودعات الكبيرة. يوظف سير عمل تصحيح أخطاء مستمر يقوم بفهرسة سجل الالتزامات والسجلات للتعرف على الأنماط وتجنب تكرار الأخطاء السابقة عبر دورات تصحيح الأخطاء التكرارية. يغطي النظام تحليل السبب الجذري من خلال توطين التتبع السببي وتتبع الأخطاء القائم على المنطق عبر ملفات متعددة. كما يوفر إصلاحًا مستقلًا للكود عن طريق توليد التصحيحات والتحقق منها داخل بيئة رملية تكرارية. تتم إدارة ذكاء المستودع عبر الاسترجاع السياقي متعدد القفزات والاستيعاب متعدد المصادر للسجلات والتتبعات. يوفر النظام شفافية في خطوات التفكير ويولد وثائق تصحيح أخطاء مؤتمتة، بما في ذلك تقييمات المخاطر والمبررات لكل إصلاح مطبق.
Creates complex code fixes and supporting tests across a large-scale repository using a specialized debugging model.
gptme هو خادم وإطار عمل لوكيل ذكاء اصطناعي مستقل مصمم لأتمتة النظام المحلي، وتطوير البرمجيات، وتنفيذ الكود. يعمل كمحرك تنفيذ محلي يتيح لنماذج اللغة تشغيل أوامر shell، وتعديل الملفات المحلية، والتفاعل مع نظام التشغيل. يعمل المشروع كعميل لبروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol)، ويتكامل مع خوادم خارجية لتوسيع قدرات الوكيل بأدوات ومصادر بيانات موحدة. يتميز بنظام توجيه مستقل عن المزود لتنسيق المهام عبر واجهات برمجة تطبيقات سحابية متعددة مملوكة وخلفيات ذكاء اصطناعي محلية. يتضمن النظام قدرات لأتمتة المتصفح بدون رأس، وتحليل المحتوى المرئي، وتحليل الكود القائم على الرموز لرسم خرائط قواعد الكود. لضمان السلامة، ينفذ حواجز حماية بشرية تتطلب تأكيد المستخدم قبل تنفيذ تغييرات النظام الحساسة أو وضع اللمسات الأخيرة على تصحيحات الملفات. يمكن نشر التطبيق كملف ثنائي مستقل لسطح المكتب أو عبر حاوية Docker.
Updates local files using a combination of full overwrites and incremental patching for precise content editing.
gptme is a multi-agent orchestration platform designed for autonomous software engineering, terminal-based AI integration, and RAG-enhanced code navigation. It enables the deployment of persistent agents and specialized subagents to decompose complex tasks and execute parallel technical workflows. The system distinguishes itself through a combination of vision-based GUI automation for controlling desktop applications and surgical patching mechanisms for targeted source code modifications. It utilizes git-based memory management to maintain a versioned history of agent identities, lessons, and
Performs large-scale or scattered file modifications using a specialized high-speed patching model.