GreptileCodeMirrorer

Codespiegel: AI-betriebener Codeanalyse und Feature Extraction Tool

Überblick

Code Mirrorer ist ein erweitertes Tool für Codeanalyse und Feature Extraction, mit dem die GREPTILISCHE KI und große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, um Entwicklern zu helfen, Funktionen aus idealen Codebasen in ihre eigenen Projekte zu lernen und zu integrieren. Dieses Tool bietet eine interaktive Möglichkeit, Code zu untersuchen, zu verstehen und anzupassen und gleichzeitig den spezifischen Kontext der Codebasis des Benutzers zu berücksichtigen.

Technologien verwendet

• Framework : Next.js (React Framework)
• Sprache : TypeScript
• AI/LLM -Werkzeuge :
  • GREPTIL: Wird zur Abfrage und Analyse von Code -Repositorys verwendet
  • Pnecone: Vektordatenbank zum Speichern und Abrufen relevanter Code -Snippets und Chat -Verlauf
  • Umarmung Gesicht: LLM-Modell (Baai/BGE-M3) für die Einbettung von Text

Schlüsselmerkmale

1. Repository -Indexierung

   • Index zwei Github -Repositories: Ein "ideales" Repository und das Repository des Benutzers
   • Unterstützt die Angabe verschiedener Zweige für jedes Repository

2. Feature -Extraktion

   • Extrahieren Sie bestimmte Funktionen aus dem idealen Repository basierend auf der Benutzereingabe
   • Geben Sie detaillierte Erklärungen zur Funktionsweise des extrahierten Codes an

3. Kompatibilitätsanalyse

   • Analysieren Sie die Kompatibilität von extrahierten Funktionen mit der Codebasis des Benutzers
   • Bereitstellung eines Kompatibilitätswerts und erklären Sie potenzielle Probleme oder erforderliche Änderungen

4. Implementierungsvorschläge

   • Generieren Sie mehrere Implementierungsansätze für die extrahierte Funktion
   • Bereitstellung von Vor- und Nachteilen für jede vorgeschlagene Implementierung

5. Interaktive Chat -Schnittstelle

   • Ermöglichen Sie den Benutzern, Fragen zu stellen und Klärungen zu extrahierten Merkmalen, Kompatibilität oder Implementierungen zu beantragen
   • Geben Sie kontextbezogene Antworten anhand idealer und Benutzer-Repositorys an

6. Anhaltende Sitzungen

   • Verwalten Sie die Benutzersitzungen, um die Rückkehr zu früheren Arbeiten zu ermöglichen

Wie es funktioniert

1. Repository -Einreichung : Benutzer senden Links zu zwei Github -Repositories - ein ideales Repo und ihr eigenes Repo.

2. Indexierung : Das System indiziert beide Repositorys und sorgt für durchsuchbar und analyzbar.

3. Feature -Extraktion : Benutzer können anfordern, eine bestimmte Funktion zu extrahieren, indem sie einen Titel und eine Beschreibung bereitstellen. Das System verwendet AI, um relevanten Code aus dem idealen Repository zu lokalisieren und zu extrahieren.

4. Kompatibilitätsprüfung : Die extrahierte Funktion wird auf Kompatibilität mit dem Repository des Benutzers analysiert. Dies beinhaltet eine Kompatibilitätsbewertung und eine detaillierte Erklärung potenzieller Probleme.

5. Implementierungsvorschläge : Das System generiert mehrere Möglichkeiten, um die extrahierte Funktion in der Codebasis des Benutzers zu implementieren, die für jeden Ansatz mit Vor- und Nachteilen verfügt.

6. Interaktiver Chat : Benutzer können sich an einer Chat -Oberfläche beteiligen, um Fragen zu stellen, Klärungen zu suchen oder weitere Informationen zu einem Aspekt der extrahierten Funktion oder den vorgeschlagenen Implementierungen zu erhalten.

Technische Details

• Backend : Next.js-API-Routen verwandeln die serverseitige Logik
• Datenbank : MongoDB wird zum Speichern von Sitzungsinformationen und anderen anhaltenden Daten verwendet
• Vektorspeicher : Pnecone wird zum Speichern und Abfragen von Vektordarstellungen von Code -Snippets und Chat -Historie verwendet
• Codeanalyse : GREPTILE wird für eine ausführliche Codeanalyse und Abfrageverarbeitung verwendet
• Texteinbettung : Das Baai/BGE-M3-Modell von Face wird verwendet, um Einbettungen zum Speichern von Text in der Vektordatenbank zu generieren

Technische Eindrucksfähigkeit

Code Mirrorer zeigt verschiedene technisch beeindruckende Funktionen:

1. Intelligenter Chat -Historie -Management : Wir haben ein ausgeklügeltes Chat -History -System mit PineCone, einer Vektor -Datenbank, implementiert. Dies ermöglicht eine effiziente Speicherung und das Abrufen von kontextrelevanten Informationen und verbessert die Fähigkeit der KI, kohärente und kontextbezogene Antworten über erweiterte Gespräche zu liefern.

2. Fortgeschrittene Proportionstechnik : Um die Relevanz und Qualität der Antworten von AI-generierten AI-generierten zu verbessern, haben wir eine Reihe sorgfältig gefertigter Aufforderungen entwickelt. Diese Eingabeaufforderungen sollen die KI bei der Bereitstellung geeigneter Antworten leiten und gleichzeitig die Flexibilität für eine Vielzahl von Abfragen beibehalten. Dies erforderte mehrere Iterationen und Feinabstimmungen, um die Spezifität mit der Allgemeinheit auszugleichen.

3. Cross-Repository-Feature-Extraktion : Die Fähigkeit des Systems, Merkmale aus einem Repository zu extrahieren und ihre Kompatibilität mit einem anderen Repository zu analysieren, stellte einzigartige Herausforderungen vor. Wir haben Algorithmen entwickelt, um nicht nur relevante Codeabschnitte zu identifizieren, sondern auch ihre Anpassung in einem anderen Codebasis -Kontext zu bewerten.

4. Dynamische Codeanalyse : Durch die Nutzung der Greptile-API wurden Echtzeit-Code-Analysefunktionen implementiert. Dies ermöglicht die Bewertung der Codekompatibilität und der Erzeugung von Implementierungsvorschlägen auf der Fliege und überschreitet die Grenzen dessen, was mit aktuellen Codeanalyse-Tools möglich ist.

5. Skalierbare Architektur : Die Anwendung ist unter Berücksichtigung der Skalierbarkeit unter Verwendung von Next.js für effiziente Server-Seite-Rendering- und API-Routen konzipiert. Diese Architektur ermöglicht die Behandlung mehrerer Benutzersitzungen gleichzeitig gleichzeitig bei der Aufrechterhaltung der Leistung.

Diese Funktionen zeigen zwar die technische Tiefe des Codespiegels, aber es ist erwähnenswert, dass sich das System noch in der Entwicklung befindet. Einige Aspekte, insbesondere die Chat -Funktionen und die schnelle Engineering, werden ständig verfeinert. Wir haben darauf abzielen, ein flexibles System zu erstellen, das sich an verschiedene Anwendungsfälle anpassen kann. Benutzer sollten jedoch wissen, dass die Ergebnisse je nach den spezifischen Repositorys und Abfragen variieren können.

KI -Tools, die in der Entwicklung verwendet werden

1. Claude & Chatgpt: Wird zum Brainstorming -Ideen, zur Fehlerbehebung und zur Raffination von Eingaben verwendet.

Erste Schritte

Befolgen Sie diese Schritte, um das Projekt lokal einzurichten und auszuführen:

1. Klonen Sie das Repository

• laufen :

 git clone https://github.com/kabir276/GreptileCodeMirrorer.git

2. Umgebungsvariablen einrichten

• Kopieren Sie die Beispielumgebungsdatei:

   cp .env.example .env
  

• Öffnen Sie die .env -Datei und geben Sie Ihre API -Schlüssel für die erforderlichen Dienste ein (GREPTILE, TINECON, MONGODB usw.)

3. Abhängigkeiten installieren

• Führen Sie dies im Root -Verzeichnis aus:

   npm install
  

4. Führen Sie den Entwicklungsserver aus

    npm run dev
   

5. Greifen Sie auf die Anwendung zu, Öffnen Sie Ihren Browser und navigieren Sie zu http://localhost:3000

Die Anwendung sollte jetzt auf Ihrem lokalen Computer ausgeführt werden. Sie können CodeCompare verwenden, indem Sie Repository -Links senden und deren Funktionen erkunden.

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass Sie NPM auf Ihrem System installiert haben, bevor Sie diese Schritte starten.