GoGenAI Terminal Chat
v0.9.3
______ ______ ___ ____ / ____ / ___ / ____ / __ ____ / | / _/ // __/ __ // __/ _ / __ // | | / / / / _ / / / / / / _ / / __ / / / / / / ___ | _ / / 풍부한 터미널 인터페이스 채팅 ____/ ____/____/____/___/_//_/_/| _/___/writing in go. 간단하고 안전하며 확장 가능한 시스템을 구축하십시오. 저작권 (© 슬) 2024 @h0llyw00dzz 모든 권리 보유.
참고 : 이 저장소는 진행중인 작업 (WIP)입니다.
예상 도착 시간 (ETA) : 알 수 없습니다 . 이 프로젝트는 여가 시간 동안 개인적으로 개발되었으며 회사 나 기업 노력과 관련이 없습니다.
Go 프로그래밍 언어를 통해 여행을 여행 한 후 터미널에 구축하고 Google의 AI 기능 (현재 Gemini와 베타)을 탐색하는 것이 흥미 롭습니다.
메모
이 저장소는 관용 GO 원칙을 준수하도록 특별히 설계되었습니다. ?
GO에서 개발하면 확장 성이 촉진됩니다. 성능 중심 설계는 동시 처리 및 효율적인 리소스 관리를 지원하므로 수요가 증가함에 따라 원활하게 확장 해야하는 응용 프로그램에 탁월한 선택이됩니다.
GO의 메모리 관리 및 정적 타이핑은 해석 된 언어에서 널리 퍼져있는 메모리 누출과 같은 중요한 버그의 발생을 크게 줄입니다. 이 안정성은 AI 서비스와 상호 작용하는 장기 터미널 응용 프로그램에 중요합니다.
메모
Memory leaks 특히 AI 개발에서 중요한 문제입니다. Go의 메모리 관리에 대한 접근 방식은 다른 언어보다 이러한 문제를 더 효과적으로 완화하기 때문에 차별화됩니다. 이것은 메모리 누출이 빈번하고 종종 혼란스러운 문제인 다른 언어의 수많은 리포지토리와는 대조적입니다 ( github 의 다른 저장소를 볼 때 나는 빌어 먹을 수 없습니다).
GitHub . 재미있는 사실 : 알고 계셨습니까? Go 코드가 IF if 정글과 비슷한 Stop-and-ask-for-directions (10 개 이상의 중첩 레이어 Go 생각하십시오-큰 No-No!). 조건부를 평평하게하고 슬립 N 슬라이드의 기름칠 gopher 처럼 코드를 부드럽게 실행하십시오! ?
메모
이 Realistic Typing Animation 특수 기능은 front-end languages 또는보다 자원 집약적 인 경향이있는 other languages 와 달리 리소스 소비 (예 : memory,cpu ) 측면에서 경제적입니다.
:quit 명령을 통해 사용자는 순서대로 세션을 종료 할 수 있습니다. 이 명령이 실행되면 AI와 함께 협력 셧다운 시퀀스를 유발하여 적절한 작별 메시지를 생성합니다. 이 사려 깊은 디자인은 자연스럽고 예의 바른 대화 폐쇄를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시켜 세션 종료가 대화 자체만큼이나 매력적입니다.DebugOrErrorLogger DebugOrErrorLogger 패키지는 간소화되고 효율적인 로깅 시스템을 제공하며, 최소한의 오버 헤드로 강력한 오류 및 디버깅 로깅 기능이 필요한 GO 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었습니다.DebugOrErrorLogger 키 기능 ? 조건부 디버그 로깅 : 로거를 통해 DEBUG_MODE 환경 변수를 기반으로 디버그 메시지를 조건부 출력 할 수 있습니다. true 로 설정되면 세부 디버그 정보가 os.Stderr 에 인쇄되어 개발 및 문제 해결 프로세스를 지원합니다.
? 색상 코드 오류 출력 : 로그인시 오류는 뚜렷하게 빨간색으로 채색되어 터미널에서 눈에 띄게됩니다. 이 색상화는 다른 로그 출력 가운데 오류를 신속하게 식별하는 데 도움이됩니다.
? ? 공황 회복 : 런타임 중에 발생할 수있는 공황을 우아하게 처리하고 로그인하기 위해 복구 기능이 제공됩니다. 이 기능은 공황 메시지가 색상화 된 출력으로 명확하게 기록되도록하여 응용 프로그램이 예기치 않게 충돌하고 빠른 진단을 돕는 것을 방지합니다.
Simple API : 패키지는 표준 Printf 및 Println 함수와 유사한 형식 문자열 및 변수 인수를 허용하는 디버그 및 오류 로깅 방법으로 간단하고 직관적 인 API를 노출시킵니다.
? 환경 변수 구성 : 환경 변수를 통해 디버그 모드를 쉽게 켜거나 끄면 응용 프로그램을 다시 컴파일 할 필요없이 유연한 구성이 가능합니다.
메모
위에 나열된 Current Features 구식 일 수 있습니다. 최신 기능 업데이트는 here 문서를 읽으십시오.
메모
Streamlined Codebase 용어는 Go 프로그래밍에서 높은 수준의 일반적인 패턴을 나타냅니다. 이 패턴은 깨끗하고 잘 조직 된 구조를 강조하여 코드를 이해하고 유지하는 데 도움이됩니다. 일반적으로 문제를 분리하고, 구성 요소를 모듈화하고, 관용적 관행을 따라 효율적이고 작업하기 쉬운 코드베이스를 만듭니다.
메모
코드보다 나은이 특수 기능은 if if if if 문이 성공적으로 통합 된 경우 정글과 유사합니다.
이 확장 가능한 명령 처리 시스템을 채택함으로써 채팅 응용 프로그램은 AI 및 사용자 기대치의 발전과 함께 발전하여 강력하고 미래의 사용자 경험을 보장 할 수 있습니다.
메모
주제는 지속적으로 개선하고 기능을 추가하여 불필요한 복잡성을 추가하지 않고 기능을 향상시킵니다. 업데이트를 계속 지켜봐주세요!
Go 다른 프로그래밍 언어에서 종종 발생하는 불필요한 복잡성 (Fuck Complexities, go Anti Complexities)을 피하기 위해 간단하고 효율적으로 설계되었습니다.
최적화 된 자원 활용 : Gogenai 터미널 채팅은 리소스 사용량을 최소화하면서 성능을 극대화하도록 설계되었습니다. GO의 효율적인 컴파일 및 실행 모델을 활용하여 응용 프로그램은 빠른 응답 시간과 오버 헤드가 낮아져 리소스 보존이 가장 중요합니다.
효율적인 동시 관리 : Go의 경량 고어 라틴과 효과적인 동기화 프리미티브 덕분에 Gogenai 터미널 채팅은 동시 작업을 쉽게 처리합니다. 응용 프로그램은 대기 시간 또는 메모리 사용량이 크게 증가하지 않고 동시에 여러 사용자에게 서비스를 제공하여로드 하에서도 일관된 성능을 보장 할 수 있습니다.
이 저장소에는 특히 Retry Policy Logic , Chat System Logic 및 Other 에 중점을 둔 고품질 GO 코드가 포함되어 있습니다. 각 기능은 simplicity 위해 설계되었으며, 의도적으로 불필요한 stupid complexity 피하고, 잠재적으로 stupid complexity 점수 10+ 초과 할 수있는 시나리오에서도 의도적으로 어리석은 복잡성을 피합니다.
Gogenai 터미널 인터페이스 채팅을 사용하려면 기계에 Docker를 설치해야합니다. Docker가 설치되어 있지 않은 경우 공식 Docker 설치 안내서를 따르십시오.
Docker가 설정되면 GitHub 패키지에서 이미지를 가져와 실행하여 다음을 수행 할 수 있습니다.
docker pull ghcr.io/h0llyw00dzz/gogenai-terminal-chat:latest팁
Master Advanced Go Programming cloud engineering GoGenAI Terminal Interface Chat Cloud Shell for example, Google Cloud Shell
Gogenai와 채팅 세션을 시작하려면 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오. 귀하에게 제공된 실제 API 키로 YOUR_API_KEY 교체하십시오.
경고
이 문제 here 인해 GoGenAI 와의 채팅 세션을 시작하려면이 저장소에서 constant 처리 하거나이 저장소에서 constant 처리 할 수있는 더 나은 커널로 자신의 OS를 구축 할 수있는 더 나은 terminal 사용하십시오.
docker run -it --rm --name mychatapp -e API_KEY=YOUR_API_KEY ghcr.io/h0llyw00dzz/gogenai-terminal-chat:latest이 명령은 대화식 모드에서 Gogenai 터미널 채팅 응용 프로그램을 시작합니다. AI에서 메시지를 입력하고 응답을받을 수 있습니다.
환경 변수는 응용 프로그램의 동작에 영향을 줄 수있는 키 가치 쌍입니다. 아래는 Gogenai-Terminal-Chat 응용 프로그램에 사용되는 환경 변수와 설명 및 필요한지 여부입니다.
| 변하기 쉬운 | 설명 | 필수의 |
|---|---|---|
API_KEY | 생성 AI 모델에 액세스하기위한 API 키. 여기에서 무료 API 키를 얻으십시오. | 예 |
DEBUG_MODE | DEBUG_MODE 활성화하거나 false 사용하여 비활성화하려면 true 로 설정하십시오. | 아니요 |
SHOW_PROMPT_FEEDBACK | 응답 바닥 글에 프롬프트 피드백을 표시하거나 숨기려면 true false 설정하십시오. | 아니요 |
SHOW_TOKEN_COUNT | AI의 응답 및 채팅 기록에 사용 된 토큰 수를 표시하거나 숨기려면 true false 설정하십시오. | 아니요 |
메모
Average Consumption 지표는 데이터베이스와 같은 스토리지 시스템의 사용을 포함하지 않고 계산되며 각 기능이 상대적으로 단순하다는 가정을 기반으로하며 평균 순환 복잡성은 최대 값입니다. 그러나, 더 복잡한 기능 (예 : 10 이상의 순환 복잡성을 가진 사람들, 권장하지 않는)은 소비가 증가 할 수있다.
메모
Average Maximum Consumption 지표는 human 타이핑 거동의 시뮬레이션을 기반으로합니다. 여기에는 human 타이핑의 리듬과 속도를 모방하기 위해 채팅 응답 캐릭터를 문자로 렌더링하는 것이 포함됩니다.
경고
이러한 screenshots 버전 변경으로 인해 구식 일 수 있습니다.
메모
이것 ? Simple Debugging 은 단순합니다. cyclomatic complexity 증가하는 복잡한 논리가 go codes 달리 간단합니다.
? 당신 : 안녕하세요?
? AI : : 저는 Google에서 교육을받은 언어 모델입니다.
? 귀하 : K8에 대한 질문이 있습니다. Kubernetes에서 감사 기록을 어떻게 활성화하고 로그를 분석 할 때 무엇을 찾아야합니까?
? AI : Kubernetes에서 감사 기록을 활성화하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다.
/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml 에있는 Kubernetes API 서버 구성 파일 편집.audit-policy 섹션에서 다음 구성을 추가하십시오. enabled: true
선택적으로 다음 설정을 구성 할 수 있습니다.
policyFile : 감사 정책 규칙이 포함 된 파일의 경로.logPath : 감사 로그가 저장 될 파일의 경로.logFormat : 감사 로그의 형식.maxBatchSize : 단일 배치에 포함 할 최대 감사 이벤트 수.maxBatchWait : 디스크에 작성하기 전에 감사 이벤트를 채울 때까지 기다리는 최대 시간.Kubernetes API 서버를 저장하고 다시 시작하십시오.
감사 로깅이 활성화되면 로그를 분석하여 Kubernetes 클러스터의 활동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 당신이 찾고 싶은 것들은 다음과 같습니다.
감사 로그를 분석하면 보안 위험을 식별하고 문제를 해결하고 Kubernetes 클러스터가 어떻게 사용되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
다음은 도움이 될 수있는 몇 가지 추가 리소스입니다.
$ go run cmd/main.go? AI : 안녕하세요! 오늘 당신을 어떻게 도와 드릴까요?
? 당신 : 나는 질문이있다. "각 함수의 단순성을 위해 노력한다 (전문 지식을 보여주기 위해 5 세 미만의 주기적 복잡성을 목표로한다). 단순성은 Go 프로그래밍 숙달의 징후이다." ?
? AI : 그렇습니다. "각 기능의 단순성을 위해 노력합니다 (전문 지식을 보여주기 위해 5 세 미만의 주기적 복잡성을 목표로합니다); 단순성은 GO 프로그래밍 숙달의 징후입니다"는 일반적으로 정확합니다.
순환 복잡성 은 함수의 복잡성의 척도입니다. 함수를 통해 독립적 인 경로의 수를 계산하여 계산됩니다. 높은 순환 복잡성은 기능이 이해하고 유지하기가 어렵다는 것을 나타냅니다.
단순성 은 GO 프로그래밍의 핵심 원칙입니다. GO 코드는 일반적으로 간결하고 읽기 쉽습니다. 이를 통해 이해하고 유지하기가 더 쉬워집니다.
5 세 미만의 사이클로틱 복잡성을 목표로하는 것은 기능이 간단하고 이해하기 쉬운 것을 보장하는 좋은 방법입니다. 이를 통해 더 나은 코드를 작성하고 버그를 도입하지 않도록 도와줍니다.
물론 더 복잡한 기능을 작성 해야하는 경우가 있습니다. 그러나 가능할 때마다 항상 단순성을 위해 노력해야합니다.
간단한 기능을 작성하기위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.
이 팁을 따르면 코드를보다 관리하기 쉽고 버그가없는 간단하고 이해하기 쉬운 기능을 작성할 수 있습니다.
? 당신 : 알겠습니다. 정보를위한 thx
? AI : 천만에요! 도움이 될 수있어서 다행입니다. 더 이상 질문이 있으시면 언제든지 물어보십시오.
? 당신 : : 종료
? AI : 오늘 당신을 도와 주셔서 감사합니다. 더 이상 질문이 있다면 항상 여기에 있습니다. 조심하고 멋진 하루 되세요!
Gogenai 터미널 채팅 응용 프로그램은 사용자가 생성 AI 모델과 상호 작용할 수있는 명령 줄 인터페이스를 제공합니다. 응용 프로그램은 사용자 입력을 처리하고 명령을 처리하고 AI와 통신하며 채팅 기록을 유지합니다. 미래의 성장과 추가 기능을 수용 할 수 있도록 확장 가능하고 확장 가능하도록 설계되었습니다.
간단한 아키텍처는 간단한 사용 사례를 위해 설계되었으며 터미널 기반 채팅 응용 프로그램에 필요한 기본 기능을 제공합니다.
흐름도 LR
start ([start]) -> | 사용자가 응용 프로그램을 실행합니다 | init [초기화 세션]
init-> | 신호 처리 설정 | SignalHandler [핸들 OS 신호]
init-> |로드 API 키 | ApikeyValidation {API 키 검증}
ApikeyValidation-> | 유효한 | SetupClient [설정 AI 클라이언트]
apikeyvalidation-> | invalid | 끝 ([끝])
setupclient-> | 클라이언트 준비 | MainLoop [메인 루프 입력]
MainLoop-> userInput [/user input/]
userInput-> | 명령 | CommandHandler [핸들 명령]
userInput-> | 채팅 메시지 | sendMessage [AI로 메시지 보내기]
CommandHandler-> | Quit | 끝
CommandHandler-> | 기타 명령 | ProcessCommand [프로세스 명령]
SendMessage-> | ai 응답 수신 | UpdateHistory [업데이트 채팅 기록]
UpdateHistory-> displayResponse [Display AI 응답]
ProcessCommand-> MainLoop
DisplayResponse-> MainLoop
SignalHandler-> | sigint/sigterm | 정리 [정리 자원]
정리 -> 끝
확장 가능한 아키텍처는 성장을 처리하도록 설계되어 새로운 명령, 오류 처리 향상 및 외부 API와의보다 복잡한 상호 작용을 추가 할 수 있습니다.
흐름도 LR
start ([start]) -> | 사용자가 응용 프로그램을 실행합니다 | init [초기화 세션]
init-> | 신호 처리 설정 | SignalHandler [핸들 OS 신호]
init-> |로드 API 키 | ApikeyValidation {API 키 검증}
ApikeyValidation-> | 유효한 | SetupClient [설정 AI 클라이언트]
apikeyvalidation-> | invalid | 끝 ([끝])
setupclient-> | 클라이언트 준비 | MainLoop [메인 루프 입력]
MainLoop-> userInput [/user input/]
userInput-> | 명령 | CommandRegistry [명령 레지스트리]
userInput-> | 채팅 메시지 | sendMessage [AI로 메시지 보내기]
CommandRegistry-> | quit | 끝
CommandRegistry-> | 기타 명령 | ProcessCommand [프로세스 명령]
CommandRegistry-> | 토큰 수 | 토크 카운팅 프로세스 [토큰 카운팅 프로세스]
CommandRegistry-> | 점검 모델 | CheckModelProcess [CheckModelProcess]
SendMessage-> | ai 응답 수신 | UpdateHistory [업데이트 채팅 기록]
TokencountingProcess-> | ai 응답을받습니다 | DisplayResponse [Display AI 응답]
CheckModelProcess-> | ai 응답 수신 | DisplayResponse [Display AI 응답]
UpdateHistory-> displayResponse [Display AI 응답]
ProcessCommand-> MainLoop
DisplayResponse-> MainLoop
SignalHandler-> | sigint/sigterm | 정리 [정리 자원]
정리 -> 끝
ProcessCommand-> | API 상호 작용 | apiclient [API 클라이언트]
apiclient-> | api 응답 | 공정 명령
apiclient-> | api 오류 | 오류 핸들러 [오류 핸들러]
ErrorHandler-> | 핸들 오류 | 공정 명령
ErrorHandler-> | 치명적인 오류 | 끝
TokencountingProcess-> | 동시 처리 | 동의 프로세서 [동시 프로세서]
ConcurrentProcessor-> | 집계 결과 | TokencountingProcess
ConcurrentProcessor-> | error | 오류 핸들러 [오류 핸들러]
ClassDef Scalable Fill :#4C9F70, 스트로크 :#333, 뇌졸중 범위 : 2PX;
Class CommandRegistry, Apiclient, 동시 프로세서 확장 가능;
메모
위의 다이어그램에서 green 채우기 색상 ( #4c9f70 )의 구성 요소는 확장 가능하도록 설계되어 성장과 효과를 효과적으로 처리 할 수 있음을 나타냅니다. 이러한 구성 요소에는 Command Registry , API Client 및 Concurrent Processor 포함됩니다.
메모
Scalable System's Architecture 단순성을 통한 복잡성을 효율적으로 처리하는 것을 보여줍니다. 이 GO 응용 프로그램에서 각 함수는 평균 cyclomatic complexity of 5 less 유지하도록 설계되었습니다.
이 프로젝트에 기여하는 방법에 대한 자세한 정보는 Contribution Guidelines 참조하십시오.
메모
이것은이 프로젝트의 기능을 개선, 수정 및 향상시키는 작업 목록입니다. 작업은이 readme.md 파일에 추가되어 개발 프로세스 중에 잊혀지지 않도록합니다.
메모
Reporting System GO 애플리케이션에서 런타임 공황 이벤트를 캡처하고 처리하도록 설계되어 간소화 된 오류보고 및 분석을 용이하게합니다.
메모
Create a Convert Result Table feature 기능은 AI에서 출력을 테이블 구조로 재구성하도록 설계되었습니다.
메모
Enable Additional Responses 기능은 즉각적인 피드백과 같은 AI의 추가 응답을 허용하도록 설계되었습니다. 이 기능을 활성화하려면 Environment Variable Configuration 사용하십시오.
구현되지 않은 기능을 구현하십시오
추가 goroutines 산란
메모
Processing Multiple Image & Text Datasets for Token Counting 기능은 race conditions 및 deadlocks 로부터 보호됩니다. 또한 multiple text data 또는 multiple image data efficiently 처리 할 수 있습니다.
메모
Pin Each Message for a Simpler Context Prompt json/txt/md 와 같은 파일에서로드 된 메시지를 고정하도록 설계되었습니다. 이 기능은 interpreted language Hahaha로 작성된 것과는 달리 자동화 또는 수동 요약에서 매우 잘 작동합니다.
메모
Implement Gemini-Pro Vision Capabilities 이미지 비교, 이미지 분석 등과 같은 명령 기능 내에서 전략적으로 통합됩니다.
메모
이 시스템은 go 에서 작성되어 Scalability 및 Stability 보장합니다. ?
:help 메모
Automate Summarizing Conversations 기능은 ChatgptNextWeb과 유사하게 대화를 자동으로 요약하도록 설계되었습니다. 그러나 터미널 인터페이스에 내장되어 OpenAI 보다 더 접근 가능하고 저렴합니다. 또한이 터미널 인터페이스는 이동하여 작성되므로 간단하고 안전하며 확장 가능한 시스템을 생성 할 수 있습니다.
eg, issues with executing a scalable command handler ) :aitranslate 명령 메모
Improve :aitranslate commands 파일, 마크 다운, 문서, CSV 등을 포함하여 번역 기능을 향상시키는 것을 목표로합니다. 강력한 표준 라이브러리가있는 Go에 작성된대로 예를 들어, :aitranslate :file data.csv 명령을 사용할 수 있습니다.
:safety 명령 ChatHistory 에 원래 AI 응답을 저장하여 AIResponse 개선 메모
향상, Improve AIResponse by Storing the Original AI Response in ChatHistory AI의 원래 응답을 ChatHistory 로 저장하는 것이 포함됩니다. 또한이 동작은 Colorize 기능의 개선을 자동으로 트리거합니다.
ChatHistory 활용하십시오 ( gemini-pro-vision ) 메모
Leverage ChatHistory by automatically syncing for multi-modal use (gemini-pro-vision) 것은 ChatHistory C 또는 기타 언어와 달리 memory leaks 일으키는 기타 언어와 달리 높은 효율적인 메모리 내 데이터 저장 솔루션으로 사용합니다. 이를 통해 다양한 모드에서 원활한 동기화 및 최적의 성능을 보장합니다.
[명시 적] retry policy 메인 고 루틴에 동적으로 적용되므로 독립적 인 오류 처리 및 재시도 시도가 가능합니다.
[명시 적] Error 메시지 처리를 개선하여 더 역동적으로 만들 수 있습니다.
Count Tokens 작업 중에 Error 메시지를 동적으로 처리하여 채널을 통해 통신합니다.작동 방식에 대한 그림 :
시퀀스 인디 아그램
참가자 메인 메인 고 루틴
참가자 G1은 Goroutine 1입니다
참가자 G2로 Goroutine 2
참가자 G3 Goroutine 3
참가자 ch는 오류 채널입니다
오류 수집가로서의 참가자 수집가 (레트리 정책이라고 함)
Main->> CH : 용량으로 채널을 만듭니다
메인->> G1 : Goroutine 시작 1
메인->> G2 : 시작 Goroutine 2
메인->> G3 : 시작 Goroutine 3
G1- >> CH : 오류를 보내십시오 (있는 경우)
G2- >> CH : 오류를 보내십시오 (있는 경우)
G3- >> CH : 오류를 보내십시오 (있는 경우)
메인->> 수집가 : 오류 수집을 시작하십시오
루프는 오류를 수집합니다
CH- >> 수집가 : 수집가에게 오류를 보냅니다
끝
메인->> 메인 : 모든 goroutines가 완료된 후 채널을 닫습니다
수집기->> 메인 : 먼저 비 닐 오류를 반환합니다
확장 성을 향상시키기 위해 Colorize 개선하고 더 나은 성능을 위해 표준 라이브러리 Regex와 통합하십시오.
명령을 사용하여 모델을 전환합니다
메모
Plan for Google Cloud Deployment 버전 v1.0.0 (이 저장소)에 도달하고 안정적인 읽기로 간주되면 Vertex AI 기능과의 클라우드 호환성을 지원하기위한 것입니다.
왜? 이 프로젝트는 personal use 에 대한 Terms of Service 및 Privacy Policy 준수하여 개발되었습니다. 이 프로젝트는 자유 시간 동안 개인적으로 개발되었으며 회사 나 기업 노력과 관련이 없다는 점에 유의해야합니다. 이는 주로 엔터프라이즈 요구를 충족시키는 많은 회사와 대조됩니다. 예를 들어, Vertex AI 기능은 일반적으로 엔터프라이즈 수준 요구 사항과 관련된 복잡성 및 오버 헤드없이 미세 조정 및 자체 데이터 사용과 같은 작업에 개인적으로 사용될 수 있습니다.
메모
Web Interface Support 기능은 WASM (WebAssembly)에 대한 지원을 용이하게하여 GO에서 개발을 활용하도록 설계되었습니다. 이를 통해이 저장소의 버전 v1.0.0+ (아마도 v2)에서 시작하여 채팅 및 기타 기능을 로컬로 관리 할 수 있습니다. 모범 사례는 여기를 참조하십시오.
메모
Calculate the Size of the Code Base Volume 것은 코드 기반의 크기를 평가하도록 설계되었습니다. 예를 들어, Go 에서 작성된 수십억 개의 코드를 포함하는 Google 오픈 소스 프로젝트 또는 기타 오픈 소스 프로젝트의 양을 계산할 수 있습니다.
Go Code 의 각 함수를 Mermaid Markdown 으로 변환하십시오 메모
Convert Each Function in Go Code to Mermaid Markdown 기능은 코드 기반을 평가하도록 설계되었습니다. Go Tool Dead Code 에서 영감을 얻었습니다. 예를 들어, 각 도달 가능한 함수를 Mermaid Markdown 형식으로 변환합니다.
here 사용할 수 있습니다
