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코드 미러러 : AI 기반 코드 분석 및 기능 추출 도구

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개요

Code Mirrorer는 Greptile AI 및 LLM (Large Language Models)을 활용하여 개발자가 이상적인 코드베이스의 기능을 자신의 프로젝트로 배우고 통합 할 수 있도록 고급 코드 분석 및 기능 추출 도구입니다. 이 도구는 사용자 코드베이스의 특정 컨텍스트를 고려하면서 코드를 탐색, 이해 및 조정하는 대화식 방법을 제공합니다.

사용 된 기술

  • 프레임 워크 : Next.js (React Framework)
  • 언어 : TypeScript
  • AI/LLM 도구 :
    • Greptile : 코드 리포지토리 쿼리 및 분석에 사용됩니다
    • PENECONE : 관련 코드 스 니펫 및 채팅 기록을 저장 및 검색하기위한 벡터 데이터베이스
    • 포옹 얼굴 : 텍스트 임베딩을위한 LLM 모델 (BAAI/BGE-M3)

주요 기능

  1. 저장소 인덱싱

    • 두 개의 Github 저장소 인덱스 : "이상적인"저장소 및 사용자 저장소
    • 각 저장소에 대해 다른 분기를 지정하는 지원

  2. 기능 추출

    • 사용자 입력을 기반으로 이상적인 저장소에서 특정 기능을 추출합니다.
    • 추출 된 코드의 작동 방식에 대한 자세한 설명을 제공하십시오

  3. 호환성 분석

    • 사용자의 코드베이스와 추출 된 기능의 호환성 분석
    • 호환성 점수를 제공하고 잠재적 인 문제 또는 필요한 수정을 설명하십시오.

  4. 구현 제안

    • 추출 된 기능에 대한 여러 구현 접근법을 생성합니다
    • 제안 된 각 구현에 대한 장점과 단점을 제공하십시오

  5. 대화식 채팅 인터페이스

    • 사용자가 질문을하고 추출 된 기능, 호환성 또는 구현에 대한 설명을 요청할 수 있도록합니다.
    • 이상 및 사용자 저장소를 사용하여 컨텍스트 인식 응답을 제공합니다

  6. 지속적인 세션

    • 이전 작업으로 돌아갈 수 있도록 사용자 세션을 유지하십시오

작동 방식

  1. 저장소 제출 : 사용자는 두 개의 GitHub 리포지토리에 대한 링크 (이상적인 저장소 및 자체 저장소)에 링크를 제출합니다.

  2. 인덱싱 : 시스템은 두 리포지토리를 모두 인덱싱하여 컨텐츠를 검색 가능하고 분석 할 수 있도록합니다.

  3. 기능 추출 : 사용자는 제목 및 설명을 제공하여 특정 기능을 추출하도록 요청할 수 있습니다. 이 시스템은 AI를 사용하여 이상적인 저장소에서 관련 코드를 찾아서 추출합니다.

  4. 호환성 점검 : 추출 된 기능은 사용자 저장소와의 호환성을 위해 분석됩니다. 여기에는 호환성 점수와 잠재적 문제에 대한 자세한 설명이 포함됩니다.

  5. 구현 제안 : 시스템은 각 접근 방식에 대한 장단점이있는 사용자의 코드베이스에서 추출 된 기능을 구현하는 여러 가지 방법을 생성합니다.

  6. 대화식 채팅 : 사용자는 채팅 인터페이스에 참여하여 질문을하거나 설명을하거나 추출 된 기능 또는 제안 된 구현의 모든 측면에 대한 자세한 내용을 얻을 수 있습니다.

기술적 인 세부 사항

  • 백엔드 : Next.js API 경로는 서버 측 로직을 처리합니다
  • 데이터베이스 : MongoDB는 세션 정보 및 기타 지속적인 데이터 저장에 사용됩니다.
  • 벡터 스토리지 : Pinecone은 코드 스 니펫 및 채팅 기록의 벡터 표현을 저장 및 쿼리하는 데 사용됩니다.
  • 코드 분석 : 심층 코드 분석 및 쿼리 처리에 Greptile이 사용됩니다.
  • 텍스트 임베딩 : Hugging Face의 Baai/BGE-M3 모델은 벡터 데이터베이스에 텍스트를 저장하기위한 임베딩을 생성하는 데 사용됩니다.

기술적 인상

Code Mirrorer는 기술적으로 인상적인 몇 가지 기능을 보여줍니다.

  1. 지능형 채팅 기록 관리 : 벡터 데이터베이스 인 Pinecone을 사용하여 정교한 채팅 기록 시스템을 구현했습니다. 이를 통해 컨텍스트 관련 정보를 효율적으로 저장하고 검색하여 연장 된 대화에 대한 일관되고 문맥 상 반응을 제공 할 수있는 AI의 능력을 향상시킬 수 있습니다.

  2. 고급 프롬프트 엔지니어링 : AI 생성 응답의 관련성과 품질을 향상시키기 위해 일련의 신중하게 제작 된 프롬프트를 개발했습니다. 이 프롬프트는 AI가 광범위한 쿼리에 대한 유연성을 유지하면서 적절한 답변을 제공하도록 AI를 안내하도록 설계되었습니다. 이를 위해서는 특이성과 일반성의 균형을 맞추려면 여러 반복과 미세 조정이 필요했습니다.

  3. 교차 고정 기능 추출 : 한 저장소에서 기능을 추출하고 다른 저장소와의 호환성을 분석하는 시스템의 기능이 고유 한 과제를 제시합니다. 우리는 관련 코드 섹션을 식별 할뿐만 아니라 다른 코드베이스 컨텍스트 내에서의 적합성을 평가하기 위해 알고리즘을 개발했습니다.

  4. 동적 코드 분석 : Greptile API를 활용하여 실시간 코드 분석 기능을 구현했습니다. 이를 통해 코드 호환성 및 구현 제안 생성에 대한 온라인 평가가 가능하여 현재 코드 분석 도구로 가능한 것의 경계를 넓힐 수 있습니다.

  5. 확장 가능한 아키텍처 : 응용 프로그램은 효율적인 서버 측 렌더링 및 API 경로를 위해 Next.js를 사용하여 확장 성을 염두에두고 설계되었습니다. 이 아키텍처를 통해 성능을 유지하면서 여러 사용자 세션을 동시에 처리 할 수 ​​있습니다.

이러한 기능은 코드 미러러의 기술적 깊이를 보여 주지만 시스템이 여전히 개발 중이라는 점에 주목할 가치가 있습니다. 일부 측면, 특히 채팅 기능 및 프롬프트 엔지니어링은 지속적으로 개선되고 있습니다. 우리는 다양한 사용 사례에 적응할 수있는 유연한 시스템을 만드는 것을 목표로했지만 사용자는 특정 저장소 및 관련된 쿼리에 따라 결과가 다를 수 있음을 알고 있어야합니다.

개발에 사용되는 AI 도구

  1. Claude & Chatgpt : 아이디어 브레인 스토밍, 문제 해결 및 정제 프롬프트에 사용됩니다.

시작하기

다음 단계에 따라 프로젝트를 로컬로 설정하고 실행하십시오.

  1. 저장소를 복제하십시오
  • 달리다 : 
 git clone https://github.com/kabir276/GreptileCodeMirrorer.git
  1. 환경 변수를 설정합니다
  • 예제 환경 파일 복사 : 
     cp .env.example .env
  • .env 파일을 열고 필요한 서비스에 대한 API 키를 입력하십시오 (Greptile, Pinecone, MongoDB 등).
  1. 종속성을 설치하십시오
  • 루트 디렉토리에서 실행하십시오. 
     npm install
  1. 개발 서버를 실행하십시오 
     npm run dev
  2. 응용 프로그램 액세스 브라우저를 열고 http://localhost:3000 으로 이동합니다.

이제 애플리케이션이 로컬 컴퓨터에서 실행 중입니다. 저장소 링크를 제출하고 기능을 탐색하여 CodeCompare를 사용해야합니다.

참고 :이 단계를 시작하기 전에 시스템에 NPM을 설치했는지 확인하십시오.

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