GreptileCodeMirrorer

Espelho de código: Análise de código a IA e ferramenta de extração de recursos

Visão geral

O Code Mirrorer é uma análise avançada de análise de código e extração de recursos que aproveita a IA greptile e os grandes modelos de idiomas (LLMS) para ajudar os desenvolvedores a aprender e integrar recursos das bases de código ideais em seus próprios projetos. Esta ferramenta fornece uma maneira interativa de explorar, entender e adaptar o código ao considerar o contexto específico da base de código do usuário.

Tecnologias usadas

• Framework : Next.js (React Framework)
• Idioma : TypeScript
• Ferramentas AI/LLM :
  • Greptile: usado para consultar e analisar repositórios de código
  • Pinecone: banco de dados vetorial para armazenar e recuperar trechos de código relevantes e histórico de bate -papo
  • Abraçando o rosto: Modelo LLM (BAAI/BGE-M3) para incorporação de texto

Principais recursos

1. Indexação do repositório

   • ÍNDICE dois repositórios do GitHub: um repositório "ideal" e o repositório do usuário
   • Suporta especificar ramos diferentes para cada repositório

2. Extração de recursos

   • Extrair recursos específicos do repositório ideal com base na entrada do usuário
   • Forneça explicações detalhadas de como funciona o código extraído

3. Análise de compatibilidade

   • Analise a compatibilidade de recursos extraídos com a base de código do usuário
   • Forneça uma pontuação de compatibilidade e explique possíveis problemas ou modificações necessárias

4. Sugestões de implementação

   • Gerar múltiplas abordagens de implementação para o recurso extraído
   • Fornecer vantagens e desvantagens para cada implementação sugerida

5. Interface de bate -papo interativa

   • Permita que os usuários façam perguntas e busquem esclarecimentos sobre recursos extraídos, compatibilidade ou implementações
   • Forneça respostas com consciência de contexto usando repositórios ideais e de usuários

6. Sessões persistentes

   • Manter sessões de usuário para permitir o retorno ao trabalho anterior

Como funciona

1. Submissão do repositório : os usuários enviam links para dois repositórios do GitHub - um repositório ideal e seu próprio repositório.

2. Indexação : o sistema indexa os dois repositórios, tornando seu conteúdo pesquisável e analisável.

3. Extração de recursos : os usuários podem solicitar para extrair um recurso específico, fornecendo um título e descrição. O sistema usa a IA para localizar e extrair código relevante do repositório ideal.

4. Verificação de compatibilidade : O recurso extraído é analisado quanto à compatibilidade com o repositório do usuário. Isso inclui uma pontuação de compatibilidade e uma explicação detalhada de questões em potencial.

5. Sugestões de implementação : O sistema gera várias maneiras de implementar o recurso extraído na base de código do usuário, completa com prós e contras para cada abordagem.

6. Chat interativo : os usuários podem se envolver em uma interface de bate -papo para fazer perguntas, procurar esclarecimentos ou obter mais detalhes sobre qualquer aspecto do recurso extraído ou implementações sugeridas.

Detalhes técnicos

• Back-end : Next.js Rotas API lidam com a lógica do lado do servidor
• Banco de dados : o MongoDB é usado para armazenar informações de sessão e outros dados persistentes
• Armazenamento vetorial : Pinecone é usado para armazenar e consultar representações vetoriais de trechos de código e histórico de bate -papo
• Análise de código : Greptile é empregado para análise de código aprofundada e processamento de consultas
• Incorporação de texto : o modelo Baai/BGE-M3 do Face de Abraço é usado para gerar incorporações para armazenar texto no banco de dados vetorial

Impressionante técnica

O Code Mirrorer mostra vários recursos tecnicamente impressionantes:

1. Gerenciamento de histórico de bate -papo inteligente : implementamos um sofisticado sistema de histórico de bate -papo usando o Pinecone, um banco de dados vetorial. Isso permite armazenamento e recuperação eficientes de informações relevantes para o contexto, aprimorando a capacidade da IA ​​de fornecer respostas coerentes e contextualmente apropriadas sobre conversas prolongadas.

2. Engenharia rápida avançada : para melhorar a relevância e a qualidade das respostas geradas pela IA, desenvolvemos uma série de avisos cuidadosamente criados. Esses avisos foram projetados para orientar a IA para fornecer respostas apropriadas, mantendo a flexibilidade para uma ampla gama de consultas. Isso exigiu múltiplas iterações e ajustes finos para equilibrar a especificidade com a generalidade.

3. Extração de recursos cruzados : a capacidade do sistema de extrair recursos de um repositório e analisar sua compatibilidade com outro repositório apresentou desafios únicos. Desenvolvemos algoritmos para não apenas identificar seções de código relevantes, mas também para avaliar seu ajuste dentro de um contexto de base de código diferente.

4. Análise de código dinâmico : alavancando a API greptile, implementamos recursos de análise de código em tempo real. Isso permite a avaliação on-the-fly da compatibilidade de código e geração de sugestões de implementação, aumentando os limites do que é possível com as ferramentas de análise de código atuais.

5. Arquitetura escalável : o aplicativo foi projetado com escalabilidade em mente, usando o Next.js para obter rotas de renderização e API do lado do servidor eficientes. Essa arquitetura permite lidar com várias sessões de usuário simultaneamente, mantendo o desempenho.

Embora esses recursos demonstrem a profundidade técnica do espelho de código, vale a pena notar que o sistema ainda está em desenvolvimento. Alguns aspectos, particularmente a funcionalidade de bate -papo e a engenharia rápida, estão sendo continuamente refinados. Nosso objetivo é criar um sistema flexível que possa se adaptar a vários casos de uso, mas os usuários devem estar cientes de que os resultados podem variar dependendo dos repositórios e consultas específicas envolvidas.

Ferramentas de IA usadas no desenvolvimento

1. Claude & Chatgpt: Usado para brainstorming de idéias, solução de problemas e solicitações de refino.

Começando

Siga estas etapas para configurar e executar o projeto localmente:

1. Clone o repositório

• correr :

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

2. Configurar variáveis ​​de ambiente

• Copie o arquivo de ambiente de exemplo:

   cp .env.example .env
  

• Abra o arquivo .env e insira suas chaves da API para os serviços necessários (Greptile, Pinecone, MongoDB etc.)

3. Instalar dependências

• Execute isso no diretório raiz:

   npm install
  

4. Execute o servidor de desenvolvimento

    npm run dev
   

5. Acesse o aplicativo Abra seu navegador e navegue para http://localhost:3000

O aplicativo agora deve estar em execução em sua máquina local. Você pode começar a usar o CodeCompare enviando links de repositório e explorando seus recursos.

Nota: Verifique se você tem o NPM instalado no seu sistema antes de iniciar essas etapas.