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我一直在终端和 ChatGPT / Claude / Gemini 之间切换以获取代码帮助。于是我构建了 llmswap 4.1.1 来解决这个问题。
现在我只需输入：llmswap generate "我需要的命令"
以下是一些节省数小时的真实示例：
网站紧急情况 - 需要调试压缩日志：
llmswap generate "在 gzipped nginx 日志中查找错误"
得到的结果是：zgrep -i "error\|fail" /var/log/nginx/*.gz | head -50
那个大家都在谷歌搜索的正则表达式：
llmswap generate "从日志文件中提取所有 IP 地址"
得到的结果是：grep -oE '([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}' access.log | sort | uniq -c
复杂的配置？没问题：
llmswap generate "用于 Prometheus Grafana 监控的 docker compose" > stack.yml
生成了 80 行生产就绪的 YAML。
杀手级功能 - 在 vim 内部工作：
:r !llmswap generate "MongoDB 创建具有读/写权限的用户"
得到的结果是：db.createUser({user:"appuser",pwd:"password",roles:[{role:"readWrite",db:"myapp"}]})
代码出现在光标处。无需浏览器，无需复制粘贴。
支持 8 个提供商（OpenAI、Claude、Gemini、Groq、IBM Watson、Ollama 等）。可以使用您已有的 API 密钥，无需额外订阅。
GitHub: [https://github.com/sreenathmmenon/llmswap](https://github.com/sreenathmmenon/llmswap)
PyPI: [https://pypi.org/project/llmswap/](https://pypi.org/project/llmswap/)
嗨，HN！
我们是 Akshay 和 Jake。我们开发了一个名为 Haystack 的工具，旨在使拉取请求的阅读变得更加简单明了。
Haystack 的功能：
- 构建清晰的叙述。Haystack 中的变更不仅仅是无序的差异，而是以逻辑顺序展开，每个变更都有用通俗、准确的语言进行解释。
- 将注意力集中在重要的地方。常规的代码修改和重构被放入易于浏览的部分，这样你可以将时间花在设计和正确性上。
- 提供完整的跨文件上下文。每个新增或更改的函数/变量在代码库中都有追踪，展示它在超出当前差异的地方是如何被使用的。
这里有一个快速演示： [https://youtu.be/w5Lq5wBUS-I](https://youtu.be/w5Lq5wBUS-I)
如果你想试用一下，请访问 haystackeditor.com/review！我们设置了一些演示 PR，即使你之前从未见过这些代码库，也应该能够理解和审查！
我们曾在大公司工作，审查非平凡的拉取请求就像是在阅读一本页码乱序的书。我们需要在文件之间跳转和滚动，试图拼凑出作者的意图，然后才能开始审查。而作为作者，我们也花时间重构自己的提交，只为了让它们更易读。
人工智能让这一切变得更加复杂。如今，拉取请求中包含作者自己都不完全理解的代码并不罕见！
因此，我们构建了 Haystack，帮助审查者减少解读代码的时间，更多地专注于提供有意义的反馈。我们很想听听它是否能满足你的需求！
我们是如何走到这一步的：
Haystack 最初是（又一个）VS Code 的分支，我们在其中实验如何在画布上可视化代码变更。起初，这是一种很好的方式来展示代码片段如何协同工作。但客户开始将整个代码库展示出来，以便理解。这时我们意识到更深层次的问题：理解一个代码库是困难的，工程师需要更好的方式快速理解不熟悉的代码。
随着我们不断构建，另一个洞察浮现出来：随着人工智能融入工作流程，工程师并不总是需要掌握代码库的每一个角落就能发布功能。但在代码审查中，深度和持续的上下文仍然很重要，特别是为了区分需要审查的重要内容与常规的修改和后续变更。
因此，我们进行了转变。我们将所学的知识与工程师紧密合作，精炼这个想法。我们从简单的代码分析开始（使用语言服务器、tree-sitter 等），展示变更之间的关系。然后我们加入了人工智能来解释和组织这些变更，并追踪数据在拉取请求中的流动。最后，我们通过赋能 AI 代理使用静态分析将两者结合在一起。一步步地，这就成了今天我们展示的 Haystack。
我们很想听听你的想法、反馈或建议！
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