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एकीकरण

जो आप पहले से चला रहे हैं, उससे जुड़ना

Verazyn आपसे बदलने को कहने के बजाय उन्हीं औज़ारों के साथ खड़ा होता है जो आपकी टीम पहले से इस्तेमाल करती है। किसी समर्थित AI सेवा को अपनी कुंजी से जोड़ें, किसी AI कोडिंग सहायक से खुले प्रोटोकॉल के ज़रिए Verazyn की जाँचें बुलाएँ, या उन्हें वहीं चलाएँ जहाँ काम प्रस्तावित और शामिल होता है। नीचे हर जुड़ाव दिखाता है कि वह असल में कहाँ तक पहुँचा है।

इसे अपने काम पर देखें

अपनी मॉडल कुंजी लाएँ और पहली जाँच चलाएँ। शुरू करना मुफ़्त है।

मुफ़्त शुरू करें

इसमें क्या शामिल है

इस पृष्ठ की हर क्षमता, उसकी वर्तमान स्थिति के साथ।

जाँच और पुनर्प्राप्ति के लिए MCP सतह

उपलब्ध

एआई कोडिंग सहायकों को काम के दौरान ही Verazyn की जाँचें बुलाने देता है, खुले मानक Model Context Protocol (MCP) के ज़रिए।

और जानें→

बाहरी कनेक्टर — अपना एकीकरण लाएँ

नियोजित

Verazyn का बाहर की ओर उस उपकरण से जुड़ना जो डेवलपर पहले से चला रहा है, उसी खुले मानक से — ताकि जोड़ने के लिए किसी चीज़ की अलग प्रति बनानी न पड़े।

और जानें→

CI, पुल-रिक्वेस्ट बॉट और मूल उपकरणों का एकीकरण

नियोजित

कोड प्रस्तावित या शामिल किए जाने पर जाँचें अपने आप चलाता है — उसी सीमा पर जहाँ काम वास्तव में स्वीकार होता है, और यही वह मुख्य जगह है जहाँ नियम लागू होते हैं।

और जानें→

अपने एआई प्रदाता से जुड़ाव

नियोजित

समर्थित एआई सेवा को अपनी कुंजी, अपनी कंपनी के साइन-इन, या स्वयं होस्ट की गई निजी सेवा से जोड़ें — कोई संगत सेवा जोड़ने के लिए Verazyn में बदलाव की ज़रूरत नहीं।

स्थानीय एजेंट CLI के ज़रिए मॉडल प्रदाता

जो एआई उपकरण आप पहले से अपनी मशीन पर चला रहे हैं, उसी को Verazyn के पीछे के मॉडल के रूप में इस्तेमाल करें — आज़माने पर कुछ अतिरिक्त खर्च नहीं।

और जानें→

प्रोजेक्ट मेमोरी — प्रदाता संरचनाएँ (स्थानीय / क्लाउड / अपना / स्व-होस्टेड)

स्मृति को केवल Verazyn के तंत्र पर नहीं, बल्कि ग्राहक द्वारा चुने गए तंत्र पर संग्रहीत और खोजा जा सकने देता है।

और जानें→

दस्तावेज़ और डेटा-स्रोत कनेक्टर तथा ग़ैर-डेवलपर कार्यक्षेत्र

नियोजित

क़ानूनी, विपणन और वित्त जैसी ग़ैर-तकनीकी टीमों के लिए दस्तावेज़ और कार्यप्रवाह शामिल करना।

क्लाइंट सतहें — संपादक विस्तार और मूल ऐप (वेब · डेस्कटॉप · मोबाइल)

काम जारी

Verazyn के हर अपने ऐप के पीछे एक साझा मूल आधार, और वह जहाँ-जहाँ चलता है वहाँ के लिए एक पतली, स्पष्ट परत।

और जानें→
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AI और एंटरप्राइज़ कार्य के लिए निरंतर नियंत्रण और विश्वास

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