Potpie AI: un asistente de ingeniería de IA para crear rápidamente bases de código propias

Introducción general

Potpie AI es una plataforma de código abierto centrada en proporcionar a los desarrolladores asistentes de ingeniería de IA personalizados. Permite a los agentes de IA comprender en profundidad la estructura y la lógica del código mediante la construcción de un gráfico de conocimiento de la base de código, automatizando tareas como la depuración, las pruebas y la generación de código. Los usuarios pueden crear rápidamente agentes exclusivos con instrucciones sencillas para integrarlos en los procesos de desarrollo existentes. La plataforma es compatible con múltiples lenguajes de programación y es adecuada tanto para desarrolladores individuales como para equipos de empresa.Potpie AI proporciona plug-ins de VS Code e interfaces API para facilitar el funcionamiento. Su naturaleza de código abierto permite a los usuarios explorar y ampliar libremente, y la activa comunidad es adecuada para programadores que persiguen un desarrollo eficiente.

Lista de funciones

• Gráfico de conocimientos Codebase: Analiza automáticamente la base de código, genera un grafo de conocimiento y captura la lógica compleja, como las llamadas a funciones y las dependencias.
• Agentes de IA personalizadosCreación de agentes de IA exclusivos que se encargan de tareas de ingeniería específicas con palabras sencillas.
• depuración automáticaAnalizar las trazas de pila para determinar rápidamente la causa de los problemas y aportar soluciones.
• Generación de casos de pruebaGeneración de código de pruebas unitarias y de integración que cubra los escenarios límite y los procesos principales.
• Revisión del códigoAnalizar los cambios de código, identificar las API afectadas y sugerir optimizaciones.
• Diseño de bajo nivelGeneración de planes de aplicación detallados y documentos de diseño para nuevas funciones.
• generación de códigoGeneración de código nuevo u optimización del código existente según sea necesario.
• Guía para principiantesAyuda a los nuevos desarrolladores a familiarizarse rápidamente con el código base mediante un agente de preguntas y respuestas.
• Compatibilidad con varios modelosSoporta OpenAI, Gemini, Claude y otros grandes modelos, conmutación flexible.
• Integración de VS Code: Llama a los agentes de IA directamente en el editor a través del plugin.

Utilizar la ayuda

Instalación y configuración

Potpie AI está disponible tanto en versión de código abierto como en versión alojada para adaptarse a diferentes necesidades. A continuación se detallan los pasos para utilizar la versión de código abierto:

1. Visite el sitio web oficial: Abierto https://potpie.ai/Haga clic en el botón "Empezar".
2. Clonación del código base: desde los repositorios de GitHub https://github.com/potpie-ai/potpie Descargue el código fuente. Ejecute el siguiente comando:

   git clone https://github.com/potpie-ai/potpie.git
   

3. Instalación de dependencias: Vaya al directorio del proyecto e instale las dependencias necesarias (soporte del entorno Python). Ejecutar:

   cd potpie
   pip install -r requirements.txt
   

4. Entorno de configuraciónConfigure la clave API de acuerdo con la documentación (por ejemplo, OpenAI u otros modelos). Editar config.yaml introduzca la clave:

   llm:
   provider: openai
   api_key: your-api-key
   

5. Instalación del complemento VS CodePlugin: Busque "Potpie AI" en VS Code Marketplace y haga clic en instalar. Dirección del plugin:marketplace.visualstudio.com/items?itemName=PotpieAI.
6. Inicio de los serviciosEjecute el servicio local con el siguiente comando:

   python app.py
   

   Una vez iniciado el servicio, el plugin VS Code se conecta automáticamente al agente local.

Utilización de las funciones principales

Creación de agentes de IA personalizados

1. Abra VS Code y vaya al panel del plugin Potpie AI.
2. Haga clic en "Crear agente" e introduzca la solicitud. Por ejemplo

   Create an agent to analyze my Python codebase and generate unit tests for all functions.
   

3. El complemento analiza automáticamente el código base, genera un mapa de conocimientos y despliega el agente.
4. Introduzca una tarea en la interfaz del plugin, por ejemplo "Generar pruebas para utils.py", y el agente le devolverá el código de la prueba.

depuración automática

1. Abra el archivo de informe de errores en VS Code y copie el seguimiento de pila.
2. Seleccione "Debugging Agent" en el plugin Potpie y pegue el stack trace.
3. El agente analizará el error, enumerará las posibles causas y los pasos para solucionarlo. Ejemplo:

   Error: NullPointerException in main.py:45
   Suggestion: Check if variable 'user' is initialized before calling user.getId().
   

Generación de casos de prueba

1. Seleccione "Agente de pruebas unitarias" o "Agente de pruebas de integración".
2. Especifique el archivo o la función de destino, como "Generar pruebas de integración para el módulo auth".
3. El agente genera código de prueba que contiene escenarios de borde y flujos principales en un formato que se ajusta a pytest u otros marcos:

   def test_auth_login():
   assert login("user", "pass") == True
   

Revisión y optimización del código

1. Seleccione "Agente de cambios de código" en el complemento.
2. Confirmar cambios en el código (por ejemplo, confirmaciones Git).
3. El agente analiza los cambios, identifica las API o módulos afectados y sugiere optimizaciones. Ejemplo:

   Change in api.py may break downstream service. Suggest adding fallback logic.
   

Guía para principiantes

1. Seleccione "Codebase Q&A Agent".
2. Introduzca preguntas como "¿Cómo configurar este proyecto?" o "¿Qué hace process_data?".
3. Los agentes devolverán respuestas detalladas basadas en el gráfico de conocimientos para ayudar a los nuevos desarrolladores a ponerse al día rápidamente.

Función destacada Operación

Consulta del grafo de conocimiento

El núcleo de Potpie AI es el grafo de conocimiento del código base. Los desarrolladores pueden consultar la estructura del código en lenguaje natural:

1. Introduce una consulta en el plugin, como "Mostrar dependencias de data_processor.py".
2. El agente devuelve mapas visuales o descripciones textuales que muestran las relaciones de llamada entre ficheros.

Conmutación multimodelo

1. existe config.yaml Cambia la configuración del modelo en, por ejemplo:

   llm:
   provider: claude
   api_key: your-claude-key
   

2. Reinicie el servicio y el agente funcionará con el nuevo modelo, adecuado para optimizar el coste o el rendimiento.

advertencia

• Selección de modelos: La versión de código abierto requiere la autoconfiguración de la clave API del modelo grande, y la versión alojada proporciona el modelo por defecto.
• Tamaño base del códigoBases de código: Las bases de código grandes pueden requerir más memoria y se recomienda ejecutarlas en servidores de gama alta.
• Apoyo comunitarioÚnete a la comunidad Discord de Potpie AI (discord.com/invite/potpie-ai), obtén ayuda en tiempo real.

escenario de aplicación

1. Depuración rápida de código complejo
   Como los desarrolladores luchan por localizar los problemas con complejas trazas de pila cuando mantienen sistemas heredados, el agente de depuración de Potpie AI analiza la lógica del código a través del Knowledge Graph para identificar rápidamente la causa raíz de los errores y ahorrar tiempo de depuración.
2. Desarrollo de pruebas automatizadas
   Los equipos necesitan escribir casos de prueba para las nuevas funciones, pero escribirlos manualmente lleva mucho tiempo.Potpie AI genera automáticamente código de prueba unitario y de integración, garantizando la calidad del código y reduciendo el trabajo manual.
3. Incorporación de nuevos desarrolladores
   Cuando los recién llegados se unen a un proyecto, puede ser difícil ponerse al día con una base de código desconocida, y el agente de preguntas y respuestas de Potpie AI proporciona una guía detallada para configurar el proyecto y explicar sus características para ayudar a los recién llegados a ponerse al día rápidamente.
4. Revisión y optimización del código
   potpie AI analiza los cambios de código, identifica posibles problemas y sugiere optimizaciones para garantizar la solidez del código.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Es Potpie AI compatible con todos los lenguajes de programación?
   Sí, Potpie AI soporta múltiples lenguajes de programación, incluyendo Python, JavaScript, TypeScript y más. Analiza estructuras de código a través de un grafo de conocimiento para la base de código de cualquier lenguaje.
2. ¿Cuál es la diferencia entre una versión de código abierto y una versión alojada?
   La versión de código abierto es gratuita y requiere la autoconfiguración del entorno y las claves API del modelo, por lo que es adecuada para usuarios con conocimientos técnicos. La versión alojada ofrece servicios listos para usar y es adecuada para un despliegue rápido.
3. ¿Cómo puedo garantizar la seguridad de mi agente?
   La versión de código abierto se ejecuta localmente y los datos no se suben a la nube para garantizar la privacidad. La versión alojada sigue estrictos protocolos de protección de datos y los usuarios pueden optar por un modelo autoalojado.
4. ¿Necesito experiencia en programación para utilizarlo?
   La creación de un agente requiere conocimientos básicos de escritura rápida, pero el plugin VS Code ofrece una interfaz intuitiva que reduce la barrera de uso. La documentación y el apoyo de la comunidad también son adecuados para los novatos.