Potpie AI : un assistant d'ingénierie IA pour créer rapidement des bases de code propriétaires

Introduction générale

Potpie AI est une plateforme open source destinée à fournir aux développeurs des assistants d'ingénierie IA personnalisés. Elle permet aux agents d'IA de comprendre en profondeur la structure et la logique du code en construisant un graphe de connaissances de la base de code, automatisant ainsi des tâches telles que le débogage, les tests et la génération de code. Les utilisateurs peuvent rapidement créer des agents exclusifs à l'aide de simples invites afin de les intégrer dans les processus de développement existants. La plateforme prend en charge plusieurs langages de programmation et convient aussi bien aux développeurs individuels qu'aux équipes d'entreprise. Potpie AI fournit des plug-ins VS Code et des interfaces API pour faciliter l'utilisation. Sa nature open source permet aux utilisateurs d'explorer et de développer librement, et la communauté active convient aux programmeurs qui recherchent un développement efficace.

Liste des fonctions

• Graphique de connaissances de CodebaseLe logiciel d'analyse du code : analyse automatiquement la base de code, génère un graphe de connaissances et capture les logiques complexes telles que les appels de fonction et les dépendances.
• Agents d'IA personnalisésLes agents d'intelligence artificielle : créer des agents d'intelligence artificielle exclusifs pour gérer des tâches d'ingénierie spécifiques à l'aide de simples mots d'incitation.
• débogage automatiqueLes tâches sont multiples : analyser les traces de piles pour identifier rapidement la cause première des problèmes et fournir des solutions.
• Génération de cas de testIl s'agit de générer des tests unitaires et des codes de tests d'intégration couvrant les scénarios de pointe et les principaux processus.
• Examen du codeLes tâches sont les suivantes : analyser les changements de code, identifier les API concernées et suggérer des optimisations.
• Conception de bas niveauLes fonctions de l'équipe sont les suivantes : élaborer des plans de mise en œuvre détaillés et des documents de conception pour les nouvelles fonctionnalités.
• génération de codesLes tâches sont multiples : générer un nouveau code ou optimiser le code existant, selon les besoins.
• Guide du débutantLes questions et réponses permettent aux nouveaux développeurs de se familiariser rapidement avec la base de code.
• Prise en charge de plusieurs modèlesPrise en charge d'OpenAI, de Gemini, de Claude et d'autres grands modèles, commutation flexible.
• Intégration du code VSAppeler des agents d'intelligence artificielle directement dans l'éditeur via un plugin.

Utiliser l'aide

Installation et configuration

Potpie AI est disponible en version open source et en version hébergée pour répondre à différents besoins. Vous trouverez ci-dessous les étapes détaillées de l'utilisation de la version open source :

1. Visiter le site officiel: Ouvrir https://potpie.ai/Cliquez sur le bouton "Get Started".
2. Clonage de la base de code: à partir des dépôts GitHub https://github.com/potpie-ai/potpie Téléchargez le code source. Exécutez la commande suivante :

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

3. Installation des dépendancesLancez : Allez dans le répertoire du projet et installez les dépendances nécessaires (support de l'environnement Python). Exécutez :

   cd potpie
   pip install -r requirements.txt
   

4. Environnement de configurationConfigurer la clé API : Configurer la clé API conformément à la documentation (par exemple, OpenAI ou d'autres modèles). Editer config.yaml remplir la clé :

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

5. Installation du plug-in VS CodePour cela, il faut rechercher "Potpie AI" dans le VS Code Marketplace et cliquer sur "Installer". Adresse du plugin :marketplace.visualstudio.com/items?itemName=PotpieAI.
6. Démarrage des servicesLe service local est exécuté avec la commande suivante :

   python app.py
   

   Une fois le service démarré, le plugin VS Code se connecte automatiquement à l'agent local.

Utilisation des fonctions principales

Création d'agents d'intelligence artificielle personnalisés

1. Ouvrez VS Code et allez dans le panneau du plugin Potpie AI.
2. Cliquez sur "Créer un agent" et saisissez l'invite. Par exemple :

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

3. Le plugin analyse automatiquement la base de code, génère une carte de connaissances et déploie l'agent.
4. Saisissez une tâche dans l'interface du plugin, par exemple "Generate tests for utils.py", et l'agent vous renverra le code de test.

débogage automatique

1. Ouvrez le fichier de rapport d'erreur dans VS Code et copiez la trace de la pile.
2. Sélectionnez "Debugging Agent" dans le plugin Potpie et collez la trace de la pile.
3. L'agent analysera l'erreur, énumérera les causes possibles et les mesures à prendre pour la résoudre. Exemple :

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

Génération de cas de test

1. Sélectionnez "Agent de test unitaire" ou "Agent de test d'intégration".
2. Spécifiez le fichier ou la fonction cible, par exemple "Générer des tests d'intégration pour le module auth".
3. L'agent génère un code de test contenant des scénarios de bord et des flux majeurs dans un format conforme à pytest ou à d'autres cadres :

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

Révision et optimisation du code

1. Sélectionnez "Code Changes Agent" dans le plug-in.
2. Engager des modifications de code (par exemple, Git commits).
3. L'agent analyse les changements, identifie les API ou les modules concernés et propose des optimisations. Exemple :

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

Guide du débutant

1. Sélectionnez "Codebase Q&A Agent".
2. Saisissez des questions telles que "Comment mettre en place ce projet ?" ou "Que fait process_data ?".
3. Les agents renvoient des réponses détaillées basées sur le graphe de connaissances afin d'aider les nouveaux développeurs à se mettre rapidement à niveau.

Fonction en vedette Fonctionnement

Requête de graphe de connaissances

Au cœur de Potpie AI se trouve le graphe de connaissances de la base de code. Les développeurs peuvent interroger la structure du code en langage naturel :

1. Entrez une requête dans le plugin, telle que "Show dependencies of data_processor.py".
2. L'agent renvoie des cartes visuelles ou des descriptions textuelles montrant les relations d'appel entre les fichiers.

Commutation multi-modèle

1. existent config.yaml Modifier les paramètres du modèle dans, par exemple :

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

2. Redémarrez le service et l'agent fonctionnera avec le nouveau modèle, adapté à l'optimisation des coûts ou des performances.

mise en garde

• Sélection du modèleLa version open source nécessite l'auto-configuration de la clé API du grand modèle, et la version hébergée fournit le modèle par défaut.
• Taille de la base du codeLes bases de code importantes peuvent nécessiter plus de mémoire et il est recommandé de les exécuter sur des serveurs haut de gamme.
• Soutien communautaire: Rejoignez la communauté Discord de Potpie AI (discord.com/invite/potpie-ai), obtenez une aide en temps réel.

scénario d'application

1. Débogage rapide de codes complexes
   Alors que les développeurs s'efforcent de localiser les problèmes à l'aide de traces de piles complexes lors de la maintenance de systèmes existants, l'agent de débogage de Potpie AI analyse la logique du code à l'aide du Knowledge Graph afin d'identifier rapidement la cause première des erreurs et d'économiser du temps de débogage.
2. Développement de tests automatisés
   Potpie AI génère automatiquement des codes de tests unitaires et d'intégration, garantissant la qualité du code et réduisant le travail manuel.
3. L'accueil des nouveaux développeurs
   Lorsque de nouveaux arrivants rejoignent un projet, il peut être difficile de se familiariser avec une base de code inconnue. L'agent Q&A de Potpie AI fournit un guide détaillé pour configurer le projet et expliquer ses fonctionnalités afin d'aider les nouveaux arrivants à se familiariser rapidement avec le projet.
4. Révision et optimisation du code
   Avant de valider le code, les développeurs doivent évaluer l'impact des changements. potpie AI analyse les changements de code, identifie les problèmes potentiels et propose des optimisations pour garantir la robustesse du code.

QA

1. Potpie AI prend-il en charge tous les langages de programmation ?
   Oui, Potpie AI prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Python, JavaScript, TypeScript, etc. Il analyse les structures de code à l'aide d'un graphe de connaissances pour la base de code de n'importe quel langage.
2. Quelle est la différence entre une version open source et une version hébergée ?
   La version open source est gratuite et nécessite l'auto-configuration de l'environnement et des clés API du modèle, ce qui convient aux utilisateurs ayant des compétences techniques. La version hébergée fournit des services prêts à l'emploi et convient à un déploiement rapide.
3. Comment assurer la sécurité de mon agent ?
   La version open source fonctionne localement et les données ne sont pas téléchargées dans le nuage pour garantir la confidentialité. La version hébergée suit des protocoles stricts de protection des données et les utilisateurs peuvent choisir un modèle auto-hébergé.
4. Ai-je besoin d'une expérience en programmation pour l'utiliser ?
   La création d'un agent nécessite des compétences de base en matière d'écriture d'invites, mais le plugin VS Code offre une interface intuitive qui réduit la barrière à l'utilisation. La documentation et le soutien de la communauté sont également adaptés aux novices.