GreptileCodeMirrorer

Кодовое зеркальное зеркало: анализ кода и извлечения кодов, способствующий ИИ

Обзор

Code Mirrorer - это расширенный инструмент анализа кода и извлечения функций, который использует Greptile AI и крупные языковые модели (LLMS), чтобы помочь разработчикам учиться и интегрировать функции из идеальных кодовых баз в свои собственные проекты. Этот инструмент предоставляет интерактивный способ изучения, понимания и адаптации кода при рассмотрении конкретного контекста кодовой базы пользователя.

Технологии используются

• Структура : next.js (React framework)
• Язык : TypeScript
• Инструменты AI/LLM :
  • Greptile: используется для запроса и анализа репозитории кода
  • Pinecone: векторная база данных для хранения и получения соответствующих фрагментов кода и истории чата
  • Обнимающе

Ключевые функции

1. Индексация репозитория

   • Индексировать два репозиторию GitHub: «идеальное» репозиторий и репозиторий пользователя
   • Поддерживает указание различных ветвей для каждого репозитория

2. Извлечение функций

   • Извлеките конкретные функции из идеального репозитория на основе пользовательского ввода
   • Предоставьте подробные объяснения того, как работает извлеченный код

3. Анализ совместимости

   • Проанализируйте совместимость извлеченных функций с кодовой базой пользователя
   • Обеспечить оценку совместимости и объяснить потенциальные проблемы или необходимые модификации

4. Предложения по реализации

   • Создать несколько подходов к реализации для извлеченной функции
   • Обеспечить преимущества и недостатки для каждой предложенной реализации

5. Интерактивный интерфейс чата

   • Позвольте пользователям задавать вопросы и искать разъяснения об извлеченных функциях, совместимости или реализациях
   • Предоставьте контекстные ответы, используя как идеальные, так и пользовательские репозитории

6. Постоянные сессии

   • Поддерживать пользовательские сеансы, чтобы позволить возвращаться к предыдущей работе

Как это работает

1. Представление репозитория : пользователи отправляют ссылки на два репозитория GitHub - идеальное репо и их собственное репо.

2. Индексирование : система индексирует оба репозиторию, делая их содержание доступным для поиска и анализируемым.

3. Извлечение функций : пользователи могут запросить извлечение конкретной функции, предоставив заголовок и описание. Система использует ИИ для поиска и извлечения соответствующего кода из идеального репозитория.

4. Проверка совместимости : извлеченная функция анализируется для совместимости с репозиторием пользователя. Это включает в себя оценку совместимости и подробное объяснение потенциальных проблем.

5. Предложения по реализации : система генерирует несколько способов реализации извлеченной функции в кодовой базе пользователя, в комплекте с плюсами и минусами для каждого подхода.

6. Интерактивный чат : пользователи могут участвовать в интерфейсе чата, чтобы задавать вопросы, искать разъяснения или получить более подробную информацию о любом аспекте извлеченной функции или предлагаемых реализаций.

Технические детали

• Бэкэнд : Next.js API-маршруты обрабатывают логику на стороне сервера
• База данных : MongoDB используется для хранения информации о сеансе и других постоянных данных
• Векторное хранилище : Pinecone используется для хранения и запроса векторных представлений о фрагментах кода и истории чата
• Анализ кода : Greptile используется для углубленного анализа кода и обработки запросов
• Встроение текста : модель Baai/BGE-M3 об объятии лица используется для генерации внедрения для хранения текста в векторной базе данных

Техническая впечатляющая

Кодовое зеркало демонстрирует несколько технически впечатляющих функций:

1. Интеллектуальное управление истории чата : мы внедрили сложную систему истории чата с использованием PineCone, векторной базы данных. Это позволяет эффективно хранение и поиск информации, относящейся к контексту, улучшая способность ИИ предоставлять последовательные и контекстуально подходящие ответы по поводу расширенных разговоров.

2. Усовершенствованная оперативная техника : чтобы улучшить актуальность и качество ответов, сгенерированных AI, мы разработали серию тщательно продуманных подсказок. Эти подсказки предназначены для того, чтобы направлять ИИ в предоставлении соответствующих ответов при сохранении гибкости для широкого спектра запросов. Это потребовало множественных итераций и тонкой настройки, чтобы сбалансировать специфичность с общностью.

3. Извлечение функций перекрестного повторения : способность системы извлекать функции из одного репозитория и анализировать их совместимость с помощью другого репозитория, представленная уникальными проблемами. Мы разработали алгоритмы, чтобы не только определить соответствующие разделы кода, но и оценить их соответствие в другом контексте кодовой базы.

4. Анализ динамического кода : использование гриптильного API, мы реализовали возможности анализа кода в реальном времени. Это позволяет проводить оценку совместимости кода и генерации предложений по реализации, раздвигая границы того, что возможно с помощью текущих инструментов анализа кода.

5. Масштабируемая архитектура : приложение разработано с учетом масштабируемости, используя Next.js для эффективного рендеринга на стороне сервера и маршрутов API. Эта архитектура позволяет одновременно обрабатывать несколько пользовательских сеансов при сохранении производительности.

Хотя эти функции демонстрируют техническую глубину зеркала кода, стоит отметить, что система все еще находится в разработке. Некоторые аспекты, в частности, функциональность чата и быстрое инженеризм, постоянно уточняются. Мы стремились создать гибкую систему, которая может адаптироваться к различным вариантам использования, но пользователи должны знать, что результаты могут варьироваться в зависимости от конкретных репозиториев и задействованных запросов.

ИИ инструменты, используемые в разработке

1. Claude & Chatgpt: используется для мозгового штурма, и для устранения неполадок и подсказки по переработке.

Начиная

Следуйте этим шагам, чтобы настроить и запустить проект локально:

1. Клонировать репозиторий

• бегать :

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

2. Настройка переменных среды

• Скопируйте пример файла среды:

   cp .env.example .env
  

• Откройте файл .env и введите свои клавиши API для необходимых услуг (Greptile, Pinecone, Mongodb и т. Д.)

3. Установить зависимости

• Запустите это в корневом каталоге:

   npm install
  

4. Запустите сервер разработки

    npm run dev
   

5. Доступ к приложению Откройте ваш браузер и перейдите к http://localhost:3000

Приложение теперь должно работать на вашей локальной машине. Вы можете начать использовать CodeCompare, отправив ссылки на хранилище и изучив его функции.

Примечание. Убедитесь, что у вас установлен NPM в вашей системе перед началом этих шагов.