Доказательство концепции пособого пособия на основе LLM, которая может внести изменения в существующие хранилища кода. Gptinker - это приложение Next.js, написанное в TypeScript, которое помогает вам навигации и изменять кодовые базы.
Короткое видео демонстрация: https://www.youtube.com/watch?v=xgmkceiudqc
Создайте файл .env.local в корневом каталоге проекта и добавьте переменные вашей среды. Используйте файл .env в качестве ссылки. Вот пример необходимых переменных среды:
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
OPENAI_API_URL=https://api.openai.com/v1/chat/completions
OPENAI_MODEL=gpt-4
BASE_PATH=your_base_path_here
APP_DESCRIPTION="It's a Next.js application written in Typescript called GPTinker - an AI developer assistant that helps you navigate and modify codebases"
dev : Запустите приложение в режиме разработки.build : строить приложение для производства.start : запустите производственный сервер.lint : Проверьте проблемы с линией.test : запустить тесты, используя шутку.countLoc : Count Lines of Code в проекте.Для запуска приложения в режиме разработки сначала установите зависимости, а затем запустите приложение:
npm install
npm run dev
# or
yarn
yarn devПриложение будет доступно по адресу http: // localhost: 3000.
Чтобы запустить тесты:
npm run test
# or
yarn test
Существует также DockerFile для работы в одном клике. Просто запустите команду docker-compose up , и приложение запустится и будет доступно по адресу http: // localhost: 3000.
При запуске приложения из Docker помните, что приложение не будет иметь полного доступа к вашей локальной файловой системе, поэтому, если вы просто хотите проверить его на самом положении /app в опции базового пути.