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Plandex:支持超长上下文的开源AI编码助手

综合介绍

Plandex 是一个开源的终端 AI 编码助手,专为大型复杂软件项目设计。它能规划和执行多步骤任务,处理高达 200 万 token 的上下文,支持 30 多种编程语言。Plandex 提供沙盒环境,隔离 AI 生成的代码变更,开发者可审查后再应用,确保项目安全。它支持 OpenAI、Anthropic、Google 等多种模型,用户可灵活切换以优化性能和成本。Plandex 提供全自动模式和精细控制,适合从初学者到专业开发者。安装简单,支持 Git 集成和版本控制,适用于个人和团队开发。官方提供云托管和本地部署选项,满足不同需求。

Plandex:支持超长上下文的开源 AI 编码助手-1


 

功能列表

  • 大型项目管理:支持 200 万 token 上下文,索引目录可达 2000 万 token,适合超大代码库。
  • 多模型支持:集成 OpenAI、Anthropic、Google 等模型,允许切换以优化性能和成本。
  • 沙盒审查:AI 生成的代码变更存储在沙盒中,开发者可逐文件审查后应用,避免直接修改项目。
  • 自动化调试:自动检测和修复终端命令错误,支持构建、测试、部署,兼容浏览器应用调试(需 Chrome)。
  • 项目地图生成:通过 tree-sitter 快速生成项目地图,支持 30 多种语言,验证语法准确性。
  • 版本控制:支持分支管理,探索多种实现路径,集成 Git 自动生成提交信息。
  • 灵活自主性:提供全自动模式或逐步骤控制,适应不同任务复杂度和开发者偏好。
  • 上下文管理:通过终端精确加载文件或目录,自动更新上下文,确保模型获取最新代码。
  • REPL 交互模式:支持模糊自动补全的命令行交互,快速加载文件和执行任务。
  • 本地化部署:支持 Docker 部署本地服务器,保护数据隐私,适合自托管需求。
  • 聊天模式:项目感知的聊天功能,适合讨论代码、学习技术或规划任务。

 

使用帮助

安装流程

Plandex 提供简单安装方式,支持 Mac、Linux、FreeBSD 和 Windows(通过 WSL)。以下是详细步骤:

  1. 安装 CLI
    • 运行一键安装命令,无需额外依赖:
      curl -sL https://plandex.ai/install.sh | bash
      
    • 安装后,plandex 或 pdx 命令可用。
    • 验证安装:运行 plandex --version,检查版本号。
  2. 本地部署服务器(可选)
    • 需安装 Git、Docker 和 Docker Compose。
    • 克隆仓库并启动服务器:
      git clone https://github.com/plandex-ai/plandex.git
      cd plandex/app
      ./start_local.sh
      
    • 在新终端运行 plandex sign-in,选择“Local mode host”(默认 http://localhost:8099)。
    • 设置 API 密钥:
      export OPENROUTER_API_KEY=<your-openrouter-api-key>
      export OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>
      
  3. Windows 用户
    • 仅支持 WSL 环境,需在 WSL 终端运行命令,不支持 Windows CMD 或 PowerShell。
  4. 云托管选项
    • Plandex Cloud(集成模型):无需 API 密钥,支持多设备,包含每月 20 美元积分,适合快速上手。
    • Plandex Cloud(自带 API 密钥):使用 OpenAI 和 OpenRouter 密钥,适合已有账户用户。
    • 访问 https://app.plandex.ai/start 注册并开始使用。

使用方法

Plandex 通过终端命令操作,核心功能包括任务规划、代码生成、审查和调试。以下是详细流程:

初始化项目

  • 进入项目目录:
    cd your-project-dir
    
  • (可选)初始化 Git 仓库:
    git init
    
  • 启动 Plandex REPL:
    plandex
    

    或使用短命令:

    pdx
    

聊天模式

  • 默认进入聊天模式,适合讨论项目或学习代码库:
    \chat 探索现有代码库中的认证逻辑
    
  • Plandex 分析上下文并回答问题,开发者可逐步明确任务。

创建计划

  • 切换到 tell 模式创建计划:
    \tell 添加用户认证功能,包括登录和注册
    
  • Plandex 生成详细计划,列出步骤和所需文件,提示用户确认或调整。

加载上下文

  • 添加文件或目录到上下文:
    plandex load path/to/file
    plandex load path/to/directory
    
  • Plandex 自动更新上下文,确保模型使用最新代码。

审查变更

  • 查看 AI 生成的代码变更:
    plandex changes
    
  • 在终端 UI 中浏览差异,支持逐文件审查。接受变更:
    plandex apply
    
  • 拒绝后可手动修改并重新加载。

自动化调试

  • 执行终端命令(如构建或测试):
    plandex run npm test
    
  • 如果命令失败,Plandex 分析错误并生成修复建议。浏览器调试需 Chrome:
    plandex run --browser
    

版本控制

  • 创建分支尝试不同实现:
    plandex branch feature-auth
    
  • 回退到先前状态:
    plandex rewind
    
  • 提交变更到 Git:
    plandex commit
    
  • Plandex 自动生成提交信息。

切换模型

  • 更改模型以优化性能或成本:
    plandex --model gemini-exp
    
  • 或在 REPL 模式:
    \set-model deepseek-v3
    

特色功能操作

  1. 大型项目支持
    • Plandex 使用 tree-sitter 解析代码结构,生成项目地图。运行 plandex 自动索引项目,支持 Python、JavaScript、Go 等 30 多种语言。
    • 示例:处理 200 万 token 代码库时,Plandex 按需加载文件,减少 token 消耗。
  2. 沙盒审查
    • 变更存储在沙盒中,运行 plandex changes 查看差异。支持逐行审查,防止错误代码进入项目。
    • 示例:生成 50 个文件变更后,可在 UI 中逐一检查,确保逻辑和语法正确。
  3. 自动化调试
    • 运行测试命令时,Plandex 捕获错误并生成修复建议。例如:
      plandex run pytest
      
    • 浏览器调试支持 Chrome,自动分析前端错误。
  4. 多模型优化
    • 切换低成本模型(如 DeepSeek):
      \set-model deepseek-v3
      
    • 模型切换不丢失上下文,适合长期任务。
  5. 聊天模式
    • 用于探索代码库或学习技术。例如:
      \chat 解释项目中的 OAuth 实现
      
    • Plandex 提供详细解答,附带代码示例。

注意事项

  • API 密钥:云模式(自带密钥)或本地部署需设置 OpenAI 和 OpenRouter 密钥。
  • 成本管理:启用上下文缓存(默认支持 OpenAI 和 Anthropic),选择低成本模型,精确加载上下文以降低费用。
  • 社区支持:加入 Discord(https://discord.gg/plandex-ai)或 GitHub Discussions(https://github.com/plandex-ai/plandex/discussions)获取帮助。

 

应用场景

  1. 大型代码库维护
    开发者维护超 200 万 token 的代码库时,Plandex 快速索引项目,生成项目地图。用户可加载模块,生成新功能或修复 bug,沙盒审查确保代码安全。
  2. 新项目快速原型
    初创团队开发应用时,Plandex 规划 REST API、数据库模型等功能。全自动模式加速原型开发,分支管理支持多种架构尝试。
  3. 跨技术栈学习
    开发者学习新语言(如 Rust)时,Plandex 的聊天模式解答问题,生成示例代码,帮助快速上手。
  4. 自动化测试生成
    为项目添加测试时,Plandex 分析代码,生成单元测试。沙盒审查确保覆盖率,自动化调试修复失败用例。

 

QA

  1. Plandex 支持哪些编程语言?
    Plandex 使用 tree-sitter 支持 30 多种语言,包括 Python、JavaScript、Go、Java、C++ 等,项目地图生成确保语法准确。
  2. 如何降低使用成本?
    启用上下文缓存,选择低成本模型(如 DeepSeek),精确加载上下文文件以减少 token 消耗。
  3. 能否本地运行 Plandex?
    是的,支持 Docker 部署本地服务器,使用 OpenAI 和 OpenRouter 密钥,数据不上传云端,保护隐私。
  4. Plandex 与其他 AI 编码工具的区别?
    Plandex 专注大型项目,支持 200 万 token 上下文,提供沙盒审查和自动化调试,优于仅提供代码补全的工具。
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