GreptileCodeMirrorer

Código Mirrorer: análisis de código de código y herramienta de extracción de funciones

Descripción general

Code Mirrorer es una herramienta avanzada de análisis de código y extracción de características que aprovecha los modelos de IA de granos y grandes idiomas (LLM) para ayudar a los desarrolladores a aprender e integrar características de Basas de código ideales en sus propios proyectos. Esta herramienta proporciona una forma interactiva de explorar, comprender y adaptar el código al tiempo que considera el contexto específico de la base de código del usuario.

Tecnologías utilizadas

• Marco : Next.js (Marco React)
• Idioma : mecanografiado
• Herramientas AI/LLM :
  • GRÉPILO: utilizado para consultar y analizar repositorios de código
  • Pinecone: Base de datos vectorial para almacenar y recuperar fragmentos de código relevantes e historial de chat
  • Hugging Face: Modelo LLM (BAAI/BGE-M3) para la incrustación de texto

Características clave

1. Indexación de repositorio

   • Índice de dos repositorios de GitHub: un repositorio "ideal" y el repositorio del usuario
   • Admite especificar diferentes ramas para cada repositorio

2. Extracción de características

   • Extraer características específicas del repositorio ideal basado en la entrada del usuario
   • Proporcionar explicaciones detalladas de cómo funciona el código extraído

3. Análisis de compatibilidad

   • Analizar la compatibilidad de las características extraídas con la base de código del usuario
   • Proporcionar una puntuación de compatibilidad y explicar los problemas potenciales o las modificaciones necesarias

4. Sugerencias de implementación

   • Generar múltiples enfoques de implementación para la función extraída
   • Proporcionar ventajas y desventajas para cada implementación sugerida

5. Interfaz de chat interactiva

   • Permitir a los usuarios hacer preguntas y buscar aclaraciones sobre características extraídas, compatibilidad o implementaciones
   • Proporcionar respuestas conscientes del contexto utilizando repositorios ideales y de usuarios

6. Sesiones persistentes

   • Mantener las sesiones de usuario para permitir el regreso al trabajo anterior

Cómo funciona

1. Envío del repositorio : los usuarios envían enlaces a dos repositorios de GitHub: un repositorio ideal y su propio repositorio.

2. Indexación : el sistema indexa ambos repositorios, haciendo que sus contenidos sean en busca y analizables.

3. Extracción de características : los usuarios pueden solicitar extraer una característica específica proporcionando un título y una descripción. El sistema utiliza AI para localizar y extraer código relevante del repositorio ideal.

4. Verificación de compatibilidad : la función extraída se analiza para la compatibilidad con el repositorio del usuario. Esto incluye un puntaje de compatibilidad y una explicación detallada de posibles problemas.

5. Sugerencias de implementación : el sistema genera múltiples formas de implementar la función extraída en la base de código del usuario, completa con pros y contras para cada enfoque.

6. Chat interactivo : los usuarios pueden participar en una interfaz de chat para hacer preguntas, buscar aclaraciones o obtener más detalles sobre cualquier aspecto de la función extraída o implementaciones sugeridas.

Detalle técnico

• Backend : next.js rutas de la API maneja la lógica del lado del servidor
• Base de datos : MongoDB se utiliza para almacenar información de sesión y otros datos persistentes
• Almacenamiento vectorial : Pinecone se utiliza para almacenar y consultar representaciones vectoriales de fragmentos de código e historial de chat
• Análisis del código : Greptile se emplea para el análisis de código en profundidad y el procesamiento de consultas
• Incrustación de texto : el modelo BAAI/BGE-M3 de Hugging Face se utiliza para generar integridades para almacenar texto en la base de datos de Vector

Impresión técnica

Code Mirrorer muestra varias características técnicamente impresionantes:

1. Gestión inteligente del historial de chat : implementamos un sofisticado sistema de historial de chat utilizando Pinecone, una base de datos vectorial. Esto permite un almacenamiento y recuperación eficientes de la información relevante del contexto, mejorando la capacidad de la IA para proporcionar respuestas coherentes y contextualmente apropiadas sobre conversaciones extendidas.

2. Ingeniería avanzada rápida : para mejorar la relevancia y la calidad de las respuestas generadas por IA, desarrollamos una serie de indicaciones cuidadosamente elaboradas. Estas indicaciones están diseñadas para guiar a la IA en proporcionar respuestas apropiadas mientras mantienen flexibilidad para una amplia gama de consultas. Esto requirió múltiples iteraciones y ajustes finos para equilibrar la especificidad con la generalidad.

3. Extracción de características de repositorio cruzado : la capacidad del sistema para extraer características de un repositorio y analizar su compatibilidad con otro repositorio presentó desafíos únicos. Desarrollamos algoritmos no solo para identificar secciones de código relevantes sino también para evaluar su ajuste dentro de un contexto de base de código diferente.

4. Análisis de código dinámico : aprovechando la API de Greptile, implementamos capacidades de análisis de código en tiempo real. Esto permite la evaluación sobre la compatibilidad del código y la generación de sugerencias de implementación, empujando los límites de lo que es posible con las herramientas de análisis de código actuales.

5. Arquitectura escalable : la aplicación está diseñada con escalabilidad en mente, utilizando Next.js para representación eficiente del lado del servidor y rutas API. Esta arquitectura permite manejar múltiples sesiones de usuario simultáneamente mientras mantiene el rendimiento.

Si bien estas características demuestran la profundidad técnica del Mirrorer de código, vale la pena señalar que el sistema aún está en desarrollo. Algunos aspectos, particularmente la funcionalidad de chat y la ingeniería rápida, se están refinando continuamente. Hemos tratado de crear un sistema flexible que pueda adaptarse a varios casos de uso, pero los usuarios deben tener en cuenta que los resultados pueden variar según los repositorios y consultas específicas involucradas.

Herramientas de IA utilizadas en el desarrollo

1. Claude & Chatgpt: Utilizado para ideas de lluvia de ideas, resolución de problemas y indicaciones de refinación.

Empezando

Siga estos pasos para configurar y ejecutar el proyecto localmente:

1. Clonar el repositorio

• correr :

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

2. Configurar variables de entorno

• Copie el archivo de entorno de ejemplo:

   cp .env.example .env
  

• Abra el archivo .env e ingrese sus claves API para los servicios requeridos (Greptile, Pinecone, MongoDB, etc.)

3. Instalar dependencias

• Ejecute esto en el directorio root:

   npm install
  

4. Ejecutar el servidor de desarrollo

    npm run dev
   

5. Acceda a la aplicación Abra su navegador y navegue a http://localhost:3000

La aplicación ahora debería estar ejecutándose en su máquina local. Puede comenzar a usar CodeCompare enviando enlaces de repositorio y explorando sus características.

Nota: Asegúrese de tener NPM instalado en su sistema antes de comenzar estos pasos.