Plandex: ein quelloffener KI-Codierassistent mit Unterstützung für ultralange Kontexte

Allgemeine Einführung

Plandex ist ein quelloffener, durchgängiger KI-Codierassistent, der für große und komplexe Softwareprojekte entwickelt wurde. Er kann mehrstufige Aufgaben planen und ausführen und bis zu zwei Millionen Token Plandex bietet eine Sandbox-Umgebung zur Isolierung von KI-generierten Code-Änderungen, die Entwickler vor der Anwendung überprüfen können, um die Sicherheit des Projekts zu gewährleisten. Plandex unterstützt OpenAI, Anthropic, Google und viele andere Modelle, so dass die Benutzer flexibel wechseln können, um Leistung und Kosten zu optimieren.Plandex bietet vollautomatische Modi und feinkörnige Kontrolle, geeignet für Anfänger und professionelle Entwickler. Es ist einfach zu installieren, unterstützt Git-Integration und Versionskontrolle und eignet sich sowohl für die Einzel- als auch für die Teamentwicklung. Plandex bietet Cloud-Hosting- und lokale Bereitstellungsoptionen, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Funktionsliste

• Management von GroßprojektenUnterstützt 2 Millionen Token-Kontexte und indizierte Verzeichnisse mit bis zu 20 Millionen Token, geeignet für sehr große Codebasen.
• Unterstützung mehrerer ModelleIntegration von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google usw., die es ermöglichen, die Leistung und die Kosten zu optimieren.
• Überprüfung der SandboxKI-generierte Code-Änderungen werden in einer Sandbox gespeichert, wo die Entwickler sie Datei für Datei überprüfen können, bevor sie sie anwenden, um direkte Projektänderungen zu vermeiden.
• automatische FehlersucheAutomatisches Erkennen und Beheben von Terminalbefehlsfehlern, Unterstützung von Build, Test und Bereitstellung sowie Kompatibilität mit dem Debugging von Browseranwendungen (erfordert Chrome).
• ProjektkartenerstellungSchnelles Erstellen von Projektkarten mit Tree-Sitter-Unterstützung in über 30 Sprachen und Überprüfung der syntaktischen Genauigkeit.
• VersionskontrolleUnterstützung für die Verwaltung von Verzweigungen, Erkundung mehrerer Implementierungspfade und Integration mit Git für die automatische Generierung von Commit-Nachrichten.
• Flexibilität und AutonomieVollautomatischer Modus oder Schritt-für-Schritt-Steuerung zur Anpassung an unterschiedliche Aufgabenkomplexitäten und Entwicklerpräferenzen verfügbar.
• Kontextmanagement (Computertechnik)Laden von Dateien oder Verzeichnissen über das Terminal, um den Kontext automatisch zu aktualisieren und sicherzustellen, dass das Modell den neuesten Code erhält.
• REPL-InteraktionsmodellUnterstützung für unscharfe Autovervollständigung in der Befehlszeile zum schnellen Laden von Dateien und Ausführen von Aufgaben.
• Örtlicher EinsatzUnterstützt die Docker-Bereitstellung von lokalen Servern, schützt den Datenschutz und eignet sich für das Selbst-Hosting.
• Chat-ModusEine projektbezogene Chatfunktion, die sich für die Diskussion von Code, das Lernen über Technologie oder die Planung von Aufgaben eignet.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Plandex bietet eine einfache Installationsmethode und unterstützt Mac, Linux, FreeBSD und Windows (über WSL). Nachfolgend finden Sie die detaillierten Schritte:

1. Installieren der CLI::
   • Führen Sie den Ein-Klick-Installationsbefehl ohne zusätzliche Abhängigkeiten aus:

     curl -sL https://plandex.ai/install.sh | bash
     

   • Nach der Installation wird dieplandex vielleicht pdx ist verfügbar.
   • Überprüfen der Installation: Ausführen plandex --versionüberprüfen Sie die Versionsnummer.
2. Lokaler Bereitstellungsserver (optional)::
   • Git, Docker und Docker Compose müssen installiert werden.
   • Klonen Sie das Repository und starten Sie den Server:

     git clone https://github.com/plandex-ai/plandex.git
     cd plandex/app
     ./start_local.sh
     

   • Ausführen in einem neuen Terminal plandex sign-inWenn Sie die Option "Local mode host" verwenden, wählen Sie "Local mode host" (Standard). http://localhost:8099).
   • Legen Sie den API-Schlüssel fest:

     export OPENROUTER_API_KEY=<your-openrouter-api-key>
     export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
     

3. Windows-Benutzer::
   • Unterstützt nur die WSL-Umgebung, Sie müssen die Befehle im WSL-Terminal ausführen, Windows CMD oder PowerShell wird nicht unterstützt.
4. Cloud-Hosting-Optionen::
   • Plandex Cloud (integriertes Modell)Kein API-Schlüssel erforderlich, unterstützt mehrere Geräte und enthält ein monatliches Guthaben von 20 US-Dollar für einen schnellen Einstieg.
   • Plandex Cloud (wird mit API-Schlüssel geliefert): Verwendung von OpenAI und OpenRouter Schlüssel für Benutzer mit bestehenden Konten.
   • Besuchen Sie https://app.plandex.ai/start, um sich zu registrieren und loszulegen.

Verwendung

Plandex wird über Terminalbefehle bedient, und zu den Kernfunktionen gehören Aufgabenplanung, Codegenerierung, Überprüfung und Fehlersuche. Im Folgenden finden Sie den detaillierten Prozess:

Initialisierungsprojekt

• Rufen Sie den Projektkatalog auf:

  cd your-project-dir
  

• (Optional) Initialisieren Sie Ihr Git-Repository:

  git init
  

• Starten Sie die Plandex REPL:

  plandex
  

  oder verwenden Sie einen kurzen Befehl:

  pdx
  

Chat-Modus

• Standardmäßig in den Chatmodus wechseln, der sich für die Diskussion von Projekten oder das Kennenlernen der Codebasis eignet:

  \chat 探索现有代码库中的认证逻辑
  

• Plandex analysiert den Kontext und beantwortet Fragen, und Entwickler können Aufgaben Schritt für Schritt klären.

Einen Plan erstellen

• Wechseln Sie in den Erzählmodus, um einen Plan zu erstellen:

  \tell 添加用户认证功能，包括登录和注册
  

• Plandex erstellt einen detaillierten Plan, in dem die Schritte und erforderlichen Dokumente aufgeführt sind, und fordert den Benutzer zur Bestätigung oder Anpassung auf.

Laden des Kontextes

• Fügt dem Kontext eine Datei oder ein Verzeichnis hinzu:

  plandex load path/to/file
  plandex load path/to/directory
  

• Plandex aktualisiert automatisch den Kontext, um sicherzustellen, dass das Modell den neuesten Code verwendet.

Überprüfung der Änderungen

• Von AI generierte Codeänderungen anzeigen:

  plandex changes
  

• Die Anzeige von Unterschieden in der Terminal-Benutzeroberfläche unterstützt die Überprüfung einzelner Dokumente. Akzeptiert Änderungen:

  plandex apply
  

• Sie kann manuell geändert und nach der Ablehnung neu geladen werden.

automatische Fehlersuche

• Ausführen von Terminalbefehlen (z. B. build oder test):

  plandex run npm test
  

• Wenn der Befehl fehlschlägt, analysiert Plandex den Fehler und erstellt eine Empfehlung zur Behebung. Für das Browser-Debugging wird Chrome benötigt:

  plandex run --browser
  

Versionskontrolle

• Erstellen Sie Zweige, um verschiedene Implementierungen auszuprobieren:

  plandex branch feature-auth
  

• Zu einem früheren Zustand zurückkehren:

  plandex rewind
  

• Übertragen Sie die Änderungen an Git:

  plandex commit
  

• Plandex generiert automatisch die Anmeldeinformationen.

Modelle umschalten

• Ändern Sie das Modell, um die Leistung oder die Kosten zu optimieren:

  plandex --model gemini-exp
  

• oder im REPL-Modus:

  \set-model deepseek-v3
  

Featured Function Bedienung

1. Unterstützung von Großprojekten::
   • Plandex verwendet tree-sitter, um die Codestruktur zu analysieren und eine Projektübersicht zu erstellen. ausführen plandex Indiziert automatisch Projekte und unterstützt mehr als 30 Sprachen wie Python, JavaScript, Go und andere.
   • Beispiel: Plandex lädt Dateien bei Bedarf, um den Tokenverbrauch bei der Verarbeitung einer Codebasis von 2 Millionen Token zu reduzieren.
2. Überprüfung der Sandbox::
   • Änderungen werden in der Sandbox gespeichert, führen Sie plandex changes Anzeigen von Diskrepanzen. Unterstützt die zeilenweise Überprüfung, um zu verhindern, dass fehlerhafter Code in das Projekt gelangt.
   • Beispiel: Nachdem Sie 50 Datei-Änderungen erstellt haben, können Sie jede einzelne in der Benutzeroberfläche überprüfen, um sicherzustellen, dass Logik und Syntax korrekt sind.
3. automatische Fehlersuche::
   • Bei der Ausführung von Testbefehlen erfasst Plandex Fehler und generiert Vorschläge zu deren Behebung. Zum Beispiel:

     plandex run pytest
     

   • Browser-Debugging-Unterstützung für Chrome zur automatischen Analyse von Front-End-Fehlern.
4. Multimodell-Optimierung::
   • Wechsel zu kostengünstigen Modellen (z. B. DeepSeek):

     \set-model deepseek-v3
     

   • Der Modellwechsel ohne Kontextverlust ist für langfristige Aufgaben geeignet.
5. Chat-Modus::
   • Zur Erkundung einer Codebasis oder zum Erlernen von Techniken. Beispiel:

     \chat 解释项目中的 OAuth 实现
     

   • Plandex liefert detaillierte Antworten mit Codebeispielen.

caveat

• API-SchlüsselOpenAI- und OpenRouter-Schlüssel müssen für den Cloud-Modus (mit eigenem Schlüssel) oder die lokale Bereitstellung eingerichtet werden.
• KostenmanagementKontext-Caching aktivieren (OpenAI und Anthropic werden standardmäßig unterstützt), kostengünstige Modelle auswählen und Kontext exakt laden, um Kosten zu reduzieren.
• Unterstützung der Gemeinschaft: Treten Sie Discord (https://discord.gg/plandex-ai) oder GitHub-Diskussionen (https://github.com/plandex-ai/plandex/discussions) bei, um Hilfe zu erhalten.

Anwendungsszenario

1. Pflege einer umfangreichen Code-Basis
   Da die Entwickler eine Codebasis von über 2 Millionen Token pflegen, indiziert Plandex schnell Projekte und erstellt Projektkarten. Benutzer können Module laden, neue Funktionen erstellen oder Fehler beheben, und Sandbox-Prüfungen gewährleisten die Codesicherheit.
2. Schnelles Prototyping für neue Projekte
   Wenn Startup-Teams Anwendungen entwickeln, plant Plandex REST-APIs, Datenbankmodelle und andere Funktionen. Der vollautomatische Modus beschleunigt das Prototyping, und die Zweigverwaltung unterstützt mehrere Architekturversuche.
3. Lernen über den gesamten Technologiestapel hinweg
   Wenn Entwickler eine neue Sprache wie Rust lernen, beantwortet der Chat-Modus von Plandex Fragen und generiert Beispielcode, um den Einstieg zu erleichtern.
4. Automatisierte Testerstellung
   Wenn Sie einem Projekt Tests hinzufügen, analysiert Plandex den Code und generiert Unit-Tests. Sandbox-Reviews stellen die Abdeckung sicher und automatisches Debugging behebt fehlgeschlagene Anwendungsfälle.

QA

1. Welche Programmiersprachen werden von Plandex unterstützt?
   Plandex verwendet Tree-Sitter-Unterstützung für mehr als 30 Sprachen, darunter Python, JavaScript, Go, Java, C++ und andere, sowie die Generierung von Projektkarten, um syntaktische Genauigkeit zu gewährleisten.
2. Wie kann ich die Kosten für die Nutzung senken?
   Aktivieren Sie das Kontext-Caching, wählen Sie ein kostengünstiges Modell (z. B. DeepSeek) und laden Sie Kontextdateien präzise, um den Token-Verbrauch zu reduzieren.
3. Ist es möglich, Plandex lokal auszuführen?
   Ja, Docker wird für die Bereitstellung lokaler Server unter Verwendung von OpenAI- und OpenRouter-Schlüsseln unterstützt, und die Daten werden zum Schutz der Privatsphäre nicht in die Cloud hochgeladen.
4. Wie unterscheidet sich Plandex von anderen KI-Codierungstools?
   Plandex ist auf große Projekte spezialisiert, unterstützt 2 Millionen Token-Kontexte, bietet eine Sandbox-Überprüfung und automatisiertes Debugging und übertrifft Tools, die nur Code-Vervollständigung bieten.