GreptileCodeMirrorer
1.0.0
Code Mirrorer是一种高级代码分析和功能提取工具，利用Gretpile AI和大型语言模型（LLMS）帮助开发人员从理想代码库中学习并将功能集成到自己的项目中。该工具在考虑用户代码库的特定上下文时，提供了一种交互式的方式来探索，理解和调整代码。
存储库索引
特征提取
兼容性分析
实施建议
交互式聊天界面
持续的会议
存储库提交：用户将链接提交给两个GitHub存储库 - 理想的存储库及其自己的存储库。
索引：系统索引两个存储库，使其内容可搜索和可分析。
功能提取：用户可以通过提供标题和描述来要求提取特定功能。该系统使用AI从理想存储库中找到和提取相关代码。
兼容性检查：分析提取的功能以与用户存储库的兼容性。这包括对潜在问题的兼容得分和详细说明。
实施建议：该系统生成了多种方法来在用户代码库中实现提取功能，并为每种方法提供利弊。
交互式聊天：用户可以参与聊天界面以提出问题，寻求澄清或获取有关提取功能或建议实现的任何方面的更多详细信息。
代码镜头展示了几个在技术上令人印象深刻的特征：
智能聊天历史记录管理：我们使用矢量数据库Pinecone实现了复杂的聊天历史记录系统。这允许有效地存储和检索与上下文相关的信息，从而增强了AI在扩展对话中提供连贯且上下文适当的响应的能力。
高级及时工程：为了提高AI生成的响应的相关性和质量，我们开发了一系列精心制作的提示。这些提示旨在指导AI提供适当的答案，同时保持各种查询的灵活性。这需要多次迭代和微调才能平衡特异性与一般性。
跨repository特征提取：系统从一个存储库中提取功能并与另一个存储库分析其兼容性的能力，提出了独特的挑战。我们开发了算法，不仅可以识别相关的代码部分，还可以评估其在不同代码库上下文中的拟合度。
动态代码分析：利用GREPTILE API，我们实现了实时代码分析功能。这允许对代码兼容性和实施建议的生成进行即时评估，从而突破了当前代码分析工具的可能性。
可扩展体系结构：该应用程序的设计考虑了可扩展性，使用Next.js进行有效的服务器端渲染和API路由。该体系结构允许同时处理多个用户会话，同时保持性能。
尽管这些功能证明了代码镜面的技术深度，但值得注意的是，该系统仍在开发中。一些方面，尤其是聊天功能和及时的工程，正在不断得到完善。我们的目的是创建一个可以适应各种用例的灵活系统，但是用户应意识到，结果可能会根据所涉及的特定存储库和查询而有所不同。
请按照以下步骤在本地设置并运行该项目：
git clone https://github.com/kabir276/GreptileCodeMirrorer.git
cp .env.example .env
.env文件，然后输入您的API键以获取所需服务（GREPTILE，PINECONE，MONGODB等） npm install
npm run dev
http://localhost:3000现在，该应用程序应在您的本地计算机上运行。您可以通过提交存储库链接并探索其功能来开始使用CodeCompare。
注意：在开始这些步骤之前，请确保系统上安装了NPM。
