RepoGPT: KI-gestützter GitHub-Assistent
RepoGPT ist ein Open-Source-Assistent mit KI-Unterstützung, der die Art und Weise revolutioniert, wie Entwickler mit ihren GitHub-Repositories interagieren. Durch die Nutzung natürlicher Sprachverarbeitung vereinfacht es die Erkundung und Verwaltung der Codebasis und liefert intelligente Erkenntnisse, um die Entwicklung effizienter und intuitiver zu gestalten.
Inhaltsverzeichnis
- Merkmale
- Demo
- Erste Schritte
- Voraussetzungen
- Installationsanleitung
- Verwendung
- Roadmap
- Mitwirken
- Lizenz
Merkmale
- KI-gesteuerte Repo-Interaktion – Chatten Sie mit Ihren Repositories in natürlicher Sprache, um Erkenntnisse zu gewinnen, Dokumentation zu erstellen oder Codevorschläge zu erhalten.
- Optimierte Repo-Verwaltung – Importieren, Auflisten und Löschen von Repositorys mühelos innerhalb der Anwendung.
- PostgreSQL + pgvector-Integration – Entwickelt für effiziente KI-gestützte Datenverarbeitung und -speicherung.
- Einfache Einrichtung – Mit minimaler Konfiguration in wenigen Minuten einsatzbereit.
Demo?
Hier ist ein Blick auf RepoGPT in Aktion:
Chatten Sie mit Ihrem GitHub-Repository:
Repositorys verwalten:
Erste Schritte
Befolgen Sie diese Anweisungen, um eine Kopie von RepoGPT zu Entwicklungs- und Testzwecken auf Ihrem lokalen Computer zum Laufen zu bringen.
Voraussetzungen
Stellen Sie vor dem Start sicher, dass Folgendes installiert ist:
- Node.js (v18 oder höher)
- pnpm (bevorzugter Paketmanager)
- Docker (zur Datenbankeinrichtung)
- PostgreSQL mit der pgvector-Erweiterung
- OpenAI-API-Schlüssel (für KI-Funktionalitäten)
Installationsanleitung?
1. Klonen Sie das Repository
git clone https://github.com/mbarinov/repogpt.git
cd repogpt
2. Abhängigkeiten installieren
3. Richten Sie PostgreSQL mit pgvector ein
Um KI-Funktionen zu nutzen, verwendet RepoGPT PostgreSQL mit der pgvector-Erweiterung. Verwenden Sie Docker, um die Datenbank einzurichten:
docker run -d
--name pgvector
-e POSTGRES_USER=postgres
-e POSTGRES_PASSWORD=yourpassword
-e POSTGRES_DB=repogpt
-p 5432:5432
ankane/pgvector
4. Konfigurieren Sie Umgebungsvariablen
Erstellen Sie eine .env
Datei im Projektstammverzeichnis und legen Sie die folgenden Variablen fest:
DATABASE_URL = postgresql://postgres:yourpassword@localhost:5432/repogpt
5. Initialisieren Sie das Datenbankschema
Verwenden Sie Prisma, um das erforderliche Datenbankschema zu übertragen:
6. Erstellen und starten Sie die Anwendung
Führen Sie Folgendes aus, um die App zu erstellen und zu starten:
7. Greifen Sie auf die Anwendung zu
Sobald die App ausgeführt wird, ist sie unter http://localhost:3000 verfügbar. Sie können jetzt mit der Verwaltung und Interaktion mit Ihren Repositories über RepoGPT beginnen.
Verwendung
Importieren Sie Ihr erstes Repository
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um ein Repository zu importieren:
- Legen Sie den OpenAI-API-Schlüssel und das Github-Zugriffstoken fest. http://localhost:3000/settings
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Repositorys“ . http://localhost:3000/repositories
- Geben Sie die Repository-URL und den Namen des Repository-Zweigs ein und klicken Sie auf die Schaltfläche „Importieren“ .
- Das Repository wird in wenigen Minuten importiert und steht für die Interaktion zur Verfügung.
Interagieren Sie mit Ihrem Repository
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Chat“ , um eine Unterhaltung mit Ihrer Codebasis zu beginnen.
- Stellen Sie Fragen wie „Wie wird die Authentifizierung implementiert?“ oder „Alle Endpunkte in der API auflisten.“
Roadmap ?️
Mitwirken?
Wir lieben Beiträge! Bitte schauen Sie sich unseren Beitragsleitfaden an, um loszulegen.
Unterstützung ?
- Probleme – Sie können gerne ein Problem eröffnen, wenn Sie auf Probleme stoßen.
- Diskussionen – Nehmen Sie an unseren GitHub-Diskussionen teil, um Fragen zu stellen und Community-Unterstützung zu erhalten.
- E-Mail – Für weitere Anfragen kontaktieren Sie uns unter [[email protected]].
Lizenz
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.
Hergestellt mit ❤️ von Max Barinov
Schlüsselwörter
KI-gestützter GitHub-Assistent, Repo-Management in natürlicher Sprache, Open Source, Entwicklertools, maschinelles Lernen, Codebasis-Exploration, pgvector, PostgreSQL, OpenAI.