Dengan mudah mendapatkan ulasan kode dari model bahasa besar!
CRLLM adalah alat baris perintah yang kuat yang memungkinkan pengembang untuk mendapatkan ulasan kode dari model bahasa besar canggih (LLM). Apakah Anda ingin menggunakan Ollama untuk menjalankan LLMS secara lokal atau terhubung ke layanan cloud seperti chatgpt, memeluk wajah, dan azure, CRLLM telah Anda liput. Tingkatkan kualitas kode Anda, tangkap bug potensial, dan terima saran yang digerakkan AI untuk meningkatkan alur kerja pengembangan Anda. Dapatkan rekomendasi tentang praktik terbaik, area rawan bug, dan potensi refactoring. Belajarlah dari saran bagaimana meningkatkan kode Anda, mendapatkan wawasan dan teknik baru. Kurangi kebutuhan akan bolak-balik selama ulasan kode manusia dengan menangkap lebih banyak masalah di muka.
Untuk memulai dengan CRLLM, ikuti langkah -langkah instalasi sederhana ini:
pipx install git+https://github.com/lukasrump/crllm.gitpipx install crllm CRLLM mendukung beberapa backends untuk ulasan kode LLM. Anda dapat mengonfigurasinya dengan menambahkan file konfigurasi crllm_config.toml di root proyek Anda. Untuk menginisialisasi proyek Anda yang dapat Anda gunakan
crllm -i .Perintah ini memandu Anda melalui pengaturan terpenting. Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang opsi pengaturan di wiki.
CRLLM dirancang agar mudah digunakan langsung dari terminal Anda. Di bawah ini adalah beberapa contoh bagaimana Anda dapat memanfaatkan alat ini.
Untuk melakukan tinjauan kode untuk file atau git repositori yang dijalankan:
crllm path/to/your/codefile.py Untuk meningkatkan ulasan kode dengan konteks sumber, aktifkan RAG (Retrieval-Agusted Generasi) di crllm_config.toml :
[ rag ]
enabled = true
embedding_model = " all-minilm " # Specify the embedding model
src_path = " ./ " # Define the root path of your source code
src_glob = " **/*.py " # Use glob patterns to match source files (e.g., Python files) CRLLM mendukung file .crllm_ignore untuk mengecualikan file dan direktori tertentu dari ulasan kode. Ini mirip dengan .gitignore tetapi khusus untuk proses tinjauan kode CRLLM.