GreptileCodeMirrorer

コードミラーラー：AI搭載のコード分析と機能抽出ツール

概要

Code Mirrorerは、Greeptile AIおよび大規模な言語モデル（LLM）を活用する高度なコード分析および機能抽出ツールであり、開発者が理想的なコードベースからの機能を独自のプロジェクトに学び、統合するのに役立ちます。このツールは、ユーザーのコードベースの特定のコンテキストを検討しながら、コードを探索、理解、および適応させるインタラクティブな方法を提供します。

使用されたテクノロジー

• フレームワーク：next.js（Reactフレームワーク）
• 言語：TypeScript
• AI/LLMツール：
  • Greptile：コードリポジトリのクエリと分析に使用されます
  • Pinecone：関連するコードスニペットとチャット履歴を保存および取得するためのベクトルデータベース
  • 抱きしめる顔：テキスト埋め込み用のLLMモデル（BAAI/BGE-M3）

重要な機能

1. リポジトリインデックス

   • インデックス2つのgithubリポジトリ：「理想的な」リポジトリとユーザーのリポジトリ
   • 各リポジトリの異なるブランチの指定をサポートします

2. 特徴抽出

   • ユーザー入力に基づいて理想的なリポジトリから特定の機能を抽出します
   • 抽出されたコードがどのように機能するかについての詳細な説明を提供します

3. 互換性分析

   • 抽出された機能の互換性をユーザーのコードベースと分析する
   • 互換性のスコアを提供し、潜在的な問題や必要な変更を説明する

4. 実装の提案

   • 抽出された機能の複数の実装アプローチを生成します
   • 推奨される各実装に利点と短所を提供します

5. インタラクティブなチャットインターフェイス

   • ユーザーが質問し、抽出された機能、互換性、または実装について説明を求めることができます
   • 理想的なリポジトリとユーザーリポジトリの両方を使用して、コンテキスト対応の応答を提供します

6. 永続的なセッション

   • ユーザーセッションを維持して、以前の作業に戻ることを許可します

それがどのように機能するか

1. リポジトリの提出：ユーザーは、2つのGithubリポジトリにリンクを送信します。理想的なリポジトリと独自のリポジトリです。

2. インデックス作成：システムは両方のリポジトリをインデックスし、その内容を検索可能で分析可能にします。

3. 機能抽出：ユーザーは、タイトルと説明を提供して、特定の機能を抽出するようにリクエストできます。システムはAIを使用して、理想的なリポジトリから関連するコードを見つけて抽出します。

4. 互換性チェック：抽出された機能は、ユーザーのリポジトリとの互換性について分析されます。これには、互換性スコアと潜在的な問題の詳細な説明が含まれます。

5. 実装の提案：システムは、各アプローチの長所と短所を備えたユーザーのコードベースに抽出された機能を実装する複数の方法を生成します。

6. インタラクティブなチャット：ユーザーは、チャットインターフェイスに参加して質問をしたり、説明を求めたり、抽出された機能または提案された実装のあらゆる側面の詳細を取得したりできます。

技術的な詳細

• バックエンド：next.js APIルートは、サーバー側のロジックを処理します
• データベース：MongoDBは、セッション情報やその他の永続的なデータの保存に使用されます
• ベクトルストレージ：パイネコーンは、コードスニペットとチャット履歴のベクトル表現の保存とクエリに使用されます
• コード分​​析：グレプタイルは、詳細なコード分析とクエリ処理に採用されています
• テキスト埋め込み：FaceのBaai/BGE-M3モデルを抱きしめて、ベクトルデータベースにテキストを保存するための埋め込みを生成するために使用されます

技術的な印象

コードミラーラーは、いくつかの技術的に印象的な機能を紹介します。

1. インテリジェントなチャット履歴管理：ベクターデータベースであるPineconeを使用して、洗練されたチャット履歴システムを実装しました。これにより、コンテキスト関連情報の効率的なストレージと取得が可能になり、拡張された会話にわたって一貫したコンテキストに適切な応答を提供するAIの能力が向上します。

2. 高度なプロンプトエンジニアリング：AIに生成された応答の関連性と品質を向上させるために、慎重に作成された一連のプロンプトを開発しました。これらのプロンプトは、幅広いクエリの柔軟性を維持しながら、適切な回答を提供する際にAIを導くように設計されています。これには、特異性と一般性のバランスをとるために、複数の反復と微調整が必​​要でした。

3. クロスレポジトリ機能抽出：あるリポジトリから機能を抽出し、別のリポジトリとの互換性を分析するシステムの機能は、独自の課題を提示しました。関連するコードセクションを特定するだけでなく、異なるコードベースコンテキスト内での適合度を評価するためのアルゴリズムを開発しました。

4. 動的コード分析：Greptile APIを活用すると、リアルタイムコード分析機能を実装しました。これにより、コードの互換性と実装提案の生成のオンザフライ評価が可能になり、現在のコード分析ツールで可能なことの境界を押し上げます。

5. スケーラブルアーキテクチャ：アプリケーションは、Scalabilityを念頭に置いて設計されており、next.jsを使用して効率的なサーバー側のレンダリングおよびAPIルートを使用します。このアーキテクチャにより、パフォーマンスを維持しながら、複数のユーザーセッションを同時に処理できます。

これらの機能はコードミラーラーの技術的な深さを示していますが、システムがまだ開発中であることは注目に値します。いくつかの側面、特にチャット機能と迅速なエンジニアリングは、継続的に洗練されています。さまざまなユースケースに適応できる柔軟なシステムを作成することを目的としていますが、ユーザーは結果が特定のリポジトリと関連するクエリによって異なる場合があることに注意する必要があります。

開発で使用されるAIツール

1. Claude＆ChatGpt：アイデアのブレーンストーミング、トラブルシューティング、および洗練プロンプトに使用されます。

はじめる

これらの手順に従って、プロジェクトをローカルにセットアップして実行します。

1. リポジトリをクローンします

• 走る ：

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

2. 環境変数を設定します

• 環境のサンプルファイルをコピーします。

   cp .env.example .env
  

• .envファイルを開き、必要なサービスにAPIキーを入力します（Greptile、Pinecone、Mongodbなど）

3. 依存関係をインストールします

• これをルートディレクトリで実行します：

   npm install
  

4. 開発サーバーを実行します

    npm run dev
   

5. アプリケーションにアクセスしてブラウザを開き、 http://localhost:3000に移動します

アプリケーションは、ローカルマシンで実行されるようになりました。リポジトリリンクを送信し、その機能を調査することにより、CodeCompareの使用を開始できます。

注：これらの手順を開始する前に、システムにNPMをインストールしていることを確認してください。