neural
v0.1.0
chatgpt vim 플러그인, Openai Neovim 플러그인 등 훨씬 더! 신경은 다양한 머신 러닝 도구를 통합하여 AI가 VIM/Neovim에서 코드를 쓰도록 할 수 있습니다.
:Neural write a story:NeuralExplain비동기 스트리밍으로 번개 빠른 코드 생성 및 완료를 경험하십시오.
모든 종류의 텍스트 문서를 편집하십시오. Python Docstrings를 생성하고 의견 철자/문법 실수를 수정하고 아이디어를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 시작하려면 OpenAi의 예제를 참조하십시오.
다음 플러그인이 설치되면 신경이이를 감지하고 더 나은 경험을 위해 사용하기 시작합니다.
일반적인 방식으로 런타임 경로에 신경을 추가하십시오.
읽는 데 어려움이 있다면 :help neural . 다음을 시도하십시오.
packloadall | silent ! helptags ALL packload : git clone --depth 1 https://github.com/dense-analysis/neural.git ~ /.vim/pack/git-plugins/start/neuralpackload : git clone --depth 1 https://github.com/dense-analysis/neural.git ~ /.local/share/nvim/site/pack/git-plugins/start/neuralpackload : git clone --depth 1 https://github.com/dense-analysis/neural.git ~ /vimfiles/pack/git-plugins/start/neuralPlug ' dense-analysis/neural '
Plug ' muniftanjim/nui.nvim '
Plug ' elpiloto/significant.nvim ' Plugin ' dense-analysis/neural ' 신경이 상호 작용할 수 있도록 타사 기계 학습 도구를 구성해야합니다. OpenAI는 Neural의 기본 데이터 소스이며 구성하기 가장 쉬운 것 중 하나입니다.
OpenAI API 키를 얻어야합니다. 키가 있으면 VIM 스크립트 또는 LUA 구성에 관계없이 해당 키를 사용하도록 신경을 구성하십시오.
" Configure Neural like so in Vimscript
let g: neural = {
' source ' : {
' openai ' : {
' api_key ' : $OPENAI_API_KEY ,
},
},
} -- Configure Neural like so in Lua
require ( ' neural ' ). setup ({
source = {
openai = {
api_key = vim . env . OPENAI_API_KEY ,
},
},
}) 타이핑을 시도해보십시오 :Neural say hello 하고 모든 것이 잘 진행되면 기계 학습 도구가 현재 버퍼에서 "안녕하세요"라고 말할 것입니다. 유형 :help neural .
:NeuralExplain 시각적으로 선택하고 :NeuralExplain 을 실행하여 코드 나 텍스트를 설명하도록 신경을 요청할 수 있습니다. <Plug>(neural_explain) 로 시각적 범위를 설명하기위한 사용자 정의 키 바인드를 만들 수도 있습니다.
신경은 비밀번호 나 비밀이 포함 된 것처럼 보이는 라인을 편집하려는 기본 시도를 할 것입니다. autoload/neural/redact.vim 을 읽어이 코드를 감사 할 수 있습니다
:NeuralStop NeuralStop 명령으로 신경이 작동하는 것을 막을 수 있습니다. <Cc> (ctrl+c)의 다른 키 바인드가 일반 모드로 정의되지 않으면 신경은 해당 키 조합을 입력 할 때 기본적으로 정지 명령을 실행합니다. g:neural.set_default_keybinds 모든 거짓 값으로 설정하여 기본 키 바인드를 비활성화 할 수 있습니다. <Plug>(neural_stop) 에 매핑하여 신경을 중지하기 위해 키 바인드를 설정할 수 있습니다.
신경은 Anexon에 의해 만들어졌으며 조밀 한 분석 팀에 의해 유지됩니다.
다음 개인에게 특별한 감사를드립니다.
기계 학습 모델을 쿼리하기 위해 모든 입력 데이터가 타사 서버로 전송됩니다.
변압기 아키텍처를 기반으로 한 언어 생성 모델은 요약, 언어 번역 및 인간과 같은 텍스트 생성과 같은 다양한 자연어 작업에서 강력한 성능을 보여주었습니다.
Open AI의 Codex 모델은 코드 생성 작업을 위해 미세 조정되었으며 입력 순서의 특정 부분에 중점을 두어주의 메커니즘을 사용하여 프로그래밍 언어의 패턴과 구조를 생성 할 수 있습니다.
결과 출력은 일반적으로 구문 적으로 유효하지만 정확성에 대해 신중하게 평가해야합니다. ALE와 같은 라인 도구를 사용하여 코드가 정확성을 확인하십시오.
신경은 MIT 라이센스에 따라 릴리스됩니다. 자세한 내용은 라이센스를 참조하십시오.
