Moatless Tools
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Moatless Tools
紹介 :
Moatless Toolsは個人的なプロジェクトであり、大規模言語モデル(LLM)を既存の大規模コードベースの編集にどのように使用するかについてのアイデアを試行する場です。本プロジェクトでは、プロンプトに適切なコンテキストを挿入し、レスポンスを処理するためのツールを構築することが、代理推論ソリューションに依存するよりもはるかに重要であると考えています。
ターゲットユーザー :
開発者やプログラミング愛好家、特にAI技術を用いたプログラミング支援に興味のある方を対象としています。Moatless Toolsは、コード編集と検索機能の自動化によって、作業効率を大幅に向上させることができます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 64.0K
使用シナリオ
開発者がMoatless Toolsを使用して、大規模プロジェクト内でコードを迅速に特定して修正します。
プログラミング愛好家がMoatless Toolsを使用して、AI技術によるプログラミング効率の向上方法を学習します。
教育機関がMoatless Toolsを教育ツールとして使用し、学生にAIを用いたプログラミング方法を教えます。
製品特徴
SWE-benchベンチマークを用いたアイデアの検証
代理ループに基づく有限状態機械によるコード検索と編集の実装
Llama Indexを用いたベクトルインデックスによる意味検索
コードの識別と、より小さなコード変更への要求の分解
検索/置換ブロックを用いたコード編集による誤変更のリスク軽減
Google Colabでの実行サポートによるテストと使用の容易化
使用チュートリアル
Moatless ToolsのGitHubページにアクセスし、リポジトリをクローンします。
README.mdファイルを読み、プロジェクトの概要と使用方法を確認します。
ガイドに従って、ローカルまたはGoogle ColabでMoatless Toolsを実行します。
Moatless Toolsの検索機能を使用して、編集するコードセクションを特定します。
編集機能を使用してコードを変更し、AIが提供する置換候補を確認します。
SWE-benchベンチマークを実行して、Moatless Toolsの効果を検証します。
フィードバックに基づいて、Moatless Toolsの設定と使用方法を調整します。
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