CursorLens

Ein Open-Source-Dashboard für AI-gestützte Codierung in der Cursor.sh IDE.

Internationale AuswahlProgrammierungOpen SourceKI-gestützt

CursorLens ist ein Open-Source-Dashboard, speziell für die Cursor.sh IDE entwickelt. Es zeichnet die AI-Codegenerierung auf, verfolgt die Nutzung und steuert AI-Modelle (einschließlich lokaler Modelle). Benutzer können es lokal ausführen oder die bald erscheinende gehostete Version nutzen. Das Produkt repräsentiert die Anwendung von KI-Technologien im Bereich der Programmierung und bietet Funktionen zur Codegenerierung, Nutzungsüberwachung und Modellkontrolle, wodurch die Entwicklungseffizienz und Codequalität erheblich gesteigert werden.

Aufzeichnung der AI-Codegenerierung
um Entwicklern das Verständnis der KI-Codierungslogik zu erleichtern.
Verfolgung der Nutzung der AI-Codierung zur Optimierung des Entwicklungsprozesses.
Steuerung von AI-Modellen
einschließlich lokaler Modelle
um sich an unterschiedliche Entwicklungsanforderungen anzupassen.
Bereitstellung einer Open-Source-Lösung
die Community-Beiträge und Anpassungen unterstützt.
Unterstützung des lokalen Betriebs sowie die Nutzung der bald verfügbaren gehosteten Version.
Integration in die Cursor.sh IDE für ein nahtloses AI-gestütztes Codierungserlebnis.

Die Zielgruppe von CursorLens sind Entwickler und Programmierteams
insbesondere Einzelpersonen oder Organisationen
die ihre Codierungs-Effizienz und -Qualität verbessern möchten. Durch die Bereitstellung von KI-gestützten Codierungsfunktionen hilft es Entwicklern
schneller Code zu generieren
und gewährleistet gleichzeitig durch die Verfolgung und Steuerung von KI-Modellen die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit des Codes.

Entwickler verwenden CursorLens
um den von der KI generierten Code aufzuzeichnen
um ihre Codierungsfähigkeiten zu lernen und zu verbessern.
Teams verfolgen mithilfe von CursorLens die KI-Nutzung
um die Codierungsprozesse und die Zusammenarbeit im Team zu optimieren.

1. Rufen Sie die GitHub-Seite von CursorLens auf.
2. Klonen Sie das Projekt mit dem git-Befehl lokal: `git clone https://github.com/HamedMP/CursorLens.git`.
3. Lesen Sie die Projektdokumentation
um zu erfahren
wie CursorLens konfiguriert und ausgeführt wird.

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CursorLens Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

1840

Absprungrate

56.07%

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CursorLens Alternativen

CursorLens — Ein Open-Source-Dashboard für AI-gestützte Codierung in der Cursor.sh IDE.

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CursorLens Alternativen

CursorLens — Ein Open-Source-Dashboard für AI-gestützte Codierung in der Cursor.sh IDE.

Qwen2.5-Coder-3B — Ein 3B-Parameter-Modell der Qwen2.5-Coder-Serie, spezialisiert auf Codegenerierung und -verständnis.

Yi-Coder — Ein quelloffenes, großes Sprachmodell für effizientes Codieren

Code Llama 70B — Open-Source Codegenerierungsmodell

Vibe Coder — Vibe Coder ist eine Open-Source-Erweiterung für VS Code, die die Erkundung von sprachbasierten KI-Programmiererlebnissen ermöglicht.

GibberLink — Zwei konversationale KI-Agenten wechseln nach gegenseitiger AI-Identifizierung auf ein auditives Protokoll zur Kommunikation.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Open Multi-Agent Canvas — Eine Open-Source-Schnittstelle für Multi-Agenten-Chats, die die Verwaltung mehrerer Agenten in einem dynamischen Dialog ermöglicht.

Das Ultra-Scale Playbook — Ein Tool zur Optimierung und Gestaltung von hochskalierten Systemen, das effiziente Lösungen bietet.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

DeepClaude — Vereint die Inferenzfähigkeit von DeepSeek R1 mit der Kreativität und Codegenerierungsfähigkeit von Claude in einer einheitlichen API und Chat-Oberfläche.

DeepSeek-Eingabeaufforderungsbibliothek — Die DeepSeek-Eingabeaufforderungsbibliothek bietet verschiedene Beispiele für Eingabeaufforderungen, um Nutzern die schnelle Umsetzung von Codegenerierung, Inhaltsanalyse und Texterstellung zu ermöglichen.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist ein Open-Source-Inferenzmodell, das sich auf mathematische, codebezogene und logische Aufgaben konzentriert.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell für Textgenerierung und Inferenzaufgaben.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ist ein großes Sprachmodell, das mit verstärktem Lernen optimiert wurde und sich auf Schlussfolgerungen und Dialogfähigkeit konzentriert.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero ist ein durch massives Reinforcement Learning trainiertes Inferenzmodell, das ohne überwachtes Feinabstimmen eine herausragende Inferenzleistung erzielt.

Trae — Trae ist eine adaptive KI-IDE, die die Arbeitseffizienz durch Zusammenarbeit mit Entwicklern steigert.

Eververse — Eine Open-Source-Produktmanagement-Plattform, die Teams mithilfe von KI bei der Problemerforschung, der Entwicklung von Lösungen, der Priorisierung von Funktionen und der Roadmap-Planung unterstützt.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Ein quelloffenes Bewertungsmodell zur Erkennung von Halluzinationen, basierend auf der Llama-3-Architektur mit 70 Milliarden Parametern.

Bakery — Eine Open-Source-Plattform zum Feintuning und zur Monetarisierung von KI-Modellen, die KI-Startups, Machine-Learning-Ingenieuren und Forschern unterstützt.

Zasper — Eine hochmoderne IDE für Data Science mit Unterstützung für massive parallele Verarbeitung.

YuLan-Mini — Ein hoch effizientes, leichtgewichtiges Sprachmodell mit 240 Millionen Parametern

MCP-Verzeichnis — Das MCP-Serververzeichnis bietet eine Sammlung von Ressourcen für MCP-Server.

Lune KI — Gemeinschaftsbasierter Marktplatz für Experten-LLMs, speziell für technische Themen entwickelt.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — 1,5 Milliarden Parameter umfassendes, instruktiv feinabgestimmtes Modell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-0.5B — 0.5B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — 14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie