git gpt

Git-gpt

GIT-GPT es una herramienta CLI versátil diseñada para generar mensajes de confirmación de Git, y realizar varias verificaciones de calidad de código utilizando múltiples proveedores de IA. Admite Openai, Azure OpenAi, Ollama, Claude y Google Generation AI, lo que le brinda la flexibilidad de elegir el mejor modelo para sus necesidades.

Instalación

Instale git-gpt a través de PIP:

pip install git+https://github.com/ShinChven/git-gpt.git

Mejora:

pip install --upgrade git+https://github.com/ShinChven/git-gpt.git

Desarrollo

Para configurar el entorno de desarrollo:

git clone https://github.com/ShinChven/git-gpt.git
cd git-gpt
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e .

Estructura de proyectos

El proyecto está organizado de la siguiente manera:

• git_gpt/main.py : el punto de entrada principal de la aplicación CLI.
• git_gpt/__init__.py : inicializa el paquete y define la versión.
• git_gpt/config_command.py : maneja el comando de configuración.
• git_gpt/commit_command.py : implementa la generación de mensajes de confirmación.
• git_gpt/issue_command.py : administra la funcionalidad de creación de problemas.
• git_gpt/quality_command.py : realiza comprobaciones de calidad en los cambios en el código.
• git_gpt/changelog_command.py : genera ChangeLogs basados ​​en comodidades.
• git_gpt/ask_command.py : permite hacer preguntas personalizadas sobre las diferencias de código.
• git_gpt/ai_client.py : maneja las solicitudes de API a múltiples proveedores de IA.

Cada comando se implementa en su propio archivo para una mejor organización y capacidad de mantenimiento.

Configuración

Antes de usar git-gpt , deberá configurarlo con la configuración de su API. Para una configuración guiada paso a paso, use el siguiente comando:

git-gpt config

Este comando le solicitará cada configuración de configuración, lo que facilita el proceso y más fácil de usar.

Para configurar un nuevo modelo o actualizar uno existente usando un solo comando (todas las opciones son obligatorias):

git-gpt config --alias MODEL_ALIAS --model_name MODEL_NAME --provider PROVIDER --key API_KEY --api_base API_BASE

• --alias : un nombre único para la configuración del modelo
• --model_name : el nombre del modelo (por ejemplo, "GPT-4" para OpenAi, "Claude-3-Sonnet-20240229" para Claude, "Gemini-1.5-PRO" para Google Generativo AI)
• --provider : el proveedor del modelo (por ejemplo, "OpenAi", "Azure-Openai", "Ollama", "Claude" o "Google-Generativeai")
• --key : la clave API (opcional, dependiendo del proveedor)
• --api_base : la URL base API (opcional, predeterminada a https://api.anthropic.com para Claude)

Si no proporciona todas las opciones utilizando el método de comando único, se le pedirá que ingrese la información que falta.

Configuración del modelo predeterminado

Para establecer el modelo predeterminado:

git-gpt set-default MODEL_ALIAS

Eliminar una configuración de modelo

Para eliminar una configuración de modelo:

git-gpt delete-model MODEL_ALIAS

Mostrando todos los modelos configurados

Para mostrar todos los modelos configurados con su proveedor y la tecla API enmascarada:

git-gpt show-models

Proveedores de IA apoyados

GIT-GPT admite múltiples proveedores de IA, lo que le permite elegir el que mejor se adapte a sus necesidades. Los proveedores apoyados son:

1. OpenAI : use modelos como GPT-3 y GPT-4.
2. Azure OpenAI : Access Modelos OpenAI a través de la plataforma Azure de Microsoft.
3. Ollama : un modelo de idioma de código abierto y alojado localmente.
4. Claude (antrópico) : use modelos como Claude-3.
5. Google Generation AI : Modelos de acceso como Gemini.

Cada proveedor puede tener requisitos específicos para nombres de modelos y configuraciones de API. Al configurar un nuevo modelo, asegúrese de usar el nombre del proveedor correcto y siga las instrucciones específicas del proveedor.

Apoyo a Ollama

Git-GPT ahora admite Ollama, un modelo de idioma de origen abierto y alojado localmente. Esto le permite usar GIT-GPT sin confiar en los servicios de API externos.

Configuración de Ollama:

1. Instale y configure Ollama en su máquina local (visite el sitio web de Ollama para obtener instrucciones).
2. Tire de los modelos deseados utilizando la CLI de Ollama (por ejemplo, ollama pull gemma2 ).

Configuración de Git-GPT para Ollama:

Para usar Ollama con Git-GPT, configúrelo de la siguiente manera:

git-gpt config --api-type ollama --ollama-base http://localhost:11434 --model < MODEL_NAME >

Reemplace <MODEL_NAME> con el modelo que ha sacado en Ollama (por ejemplo, LLAMA2, Codellama, Mistral, etc.).

Modelo predeterminado:

El modelo predeterminado para Ollama en GIT-GPT se establece en 'GPT-4O-Mini'. Puede cambiar esto especificando un modelo diferente durante la configuración o al ejecutar comandos.

Usando Ollama:

Una vez configurado, puede usar Git-GPT con Ollama como lo haría con OpenAI. Todos los comandos (confirmación, problema, calidad, cambio, ask) utilizarán automáticamente su configuración Ollama.

Nota: Cuando se usa Ollama, no necesita proporcionar una clave API.

Uso

Generando mensajes de confirmación

Etapa todos los cambios y genere un mensaje de confirmación:

git-gpt commit [--lang < LANGUAGE > ] [--model < MODEL > ] [--run-dry]

Opciones:

• --lang : lenguaje de destino para el mensaje generado (el valor predeterminado es 'en').
• --model : el modelo a usar para generar mensajes (el valor predeterminado se establece en config).
• --run-dry : imprima el mensaje generado sin comprometerse.

Creación de problemas

Para crear un problema basado en las diferencias de los últimos compromisos, ejecute:

git-gpt issue [--lang < LANGUAGE > ] [--model < MODEL > ] [--max-tokens < MAX_TOKENS > ] [--commit-range < COMMIT_RANGE > ]

Opciones:

• --lang : lenguaje de destino para el mensaje generado (el valor predeterminado es 'en').
• --model : el modelo a usar para generar mensajes (el valor predeterminado se establece en config).
• --max-tokens : el número máximo de tokens que se utilizarán para el mensaje del problema (anula el valor configurado).
• --commit-range : el rango de compromisos a considerar para generar el problema.

Realizando un cheque de calidad

Para realizar una verificación de calidad en las diferencias de los últimos compromisos, ejecute:

git-gpt quality [--lang < LANGUAGE > ] [--model < MODEL > ] [--max-tokens < MAX_TOKENS > ] [--commit-range < COMMIT_RANGE > ]

Opciones:

• --lang : lenguaje de destino para el mensaje generado (el valor predeterminado es 'en').
• --model : el modelo a usar para generar mensajes (el valor predeterminado se establece en config).
• --max-tokens : el número máximo de tokens a usar para el indicador de verificación de calidad (anula el valor configurado).
• --commit-range : el rango de compromisos a considerar para la verificación de calidad.

Generando un Changelog

Para generar un CangeLog basado en las diferencias de los últimos compromisos, ejecute:

git-gpt changelog [--lang < LANGUAGE > ] [--model < MODEL > ] [--max-tokens < MAX_TOKENS > ] [--commit-range < COMMIT_RANGE > ]

Opciones:

• --lang : lenguaje de destino para el cambio de cambio generado (el valor predeterminado es 'en').
• --model : el modelo que se utilizará para generar el ChangeLog (el valor predeterminado se establece en config).
• --max-tokens : el número máximo de tokens que se utilizará para el indicador de ChangeLog (anula el valor configurado).
• --commit-range : el rango de compromisos a considerar para generar el ChangeLog.

Haciendo una pregunta personalizada

Para hacer una pregunta personalizada sobre las diferencias del código, ejecute:

git-gpt ask --question < YOUR_QUESTION > [--model < MODEL > ] [--commit-range < COMMIT_RANGE > ]

Opciones:

• --question : La pregunta que debe hacer sobre los diferenciales del código.
• --model : el modelo a usar para generar la respuesta (el valor predeterminado se establece en config).
• --commit-range : el rango de compromisos a considerar al formar la respuesta.

Solución de problemas

aiohttp

Si encuentra algún problema relacionado con aiohttp , intente degradar Python a 3.11, ya que este problema se informa con Python 3.12:

 ERROR: Could not build wheels for aiohttp, which is required to install pyproject.toml-based projects

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