PearAI Chinesisch-Tutorials, praktische Abkürzungen zur Erklärung des Befehls

⚙️PearAI Kernfunktionen

• CMD+I – 内联代码编辑：PearAI 会对您当前的文件进行修改并显示差异。
• CMD+L – 新建聊天（如果您选择了代码，也会将其添加到聊天中）。
• CMD+SHIFT+L – 追加到当前聊天。
• Adressensymbol (@) Befehl
  • @filename/foldername(math.) Gattung@docs – 添加文件、文件夹或文档。您还可以通过滚动到页面底部并点击“Add Docs”来选择添加您自己的文档链接。
  • Einfuhr @codebase Die relevantesten Snippets in der Codebasis können automatisch abgerufen werden. Lesen Sie hier mehr über Indizierung und Abruf. Sie können auch drücken CMD/CTRL+ENTER Verwenden Sie direkt den Codebase-Kontext.
  • Einfuhr @code Verweist auf bestimmte Funktionen oder Klassen im gesamten Projekt.
  • Einfuhr @terminal Zitat aus dem IDE-Terminal.
  • Einfuhr @diff Verweist auf alle in Ihrem aktuellen Zweig vorgenommenen Änderungen. Dies ist nützlich, wenn Sie zusammenfassen möchten, was Sie vor dem Commit getan haben, oder wenn Sie eine allgemeine Überprüfung wünschen.
  • Einfuhr @problems Nennen Sie das Problem im aktuellen Dokument.
• Slash-Befehl (Rechnen)
  • /commit – 为您当前的所有更改生成提交消息。
  • /cmd – 生成一个 CLI 命令并直接粘贴到终端中。
  • /edit - ausnutzen CMD+L vielleicht CMD+SHIFT+L(Windows-Benutzer sind CTRL) Bringen Sie den Code in den Chat und fügen Sie /edit um Codeänderungen mit Diffs zu erzeugen.
  • /comment - und /edit Funktioniert ähnlich, fügt aber Kommentare zum Code hinzu.
  • /test - und /edit Funktioniert ähnlich, erzeugt aber Unit-Tests für markierten oder mitgelieferten Code.

Schnelles Terminal-Debugging: Verwenden Sie CMD+SHIFT+R Fügen Sie dem Chat den endgültigen Terminaltext hinzu.

• Benutzerdefinierte Slash-BefehleEs gibt zwei Möglichkeiten, eigene Slash-Befehle hinzuzufügen:
  1. Hinweise in natürlicher Sprache:Sie können dies tun, indem Sie eine Anfrage an config.json benutzerdefinierte Slash-Befehle hinzufügen, indem Sie der Eigenschaft customCommands in der Datei
     • name: Verwendung /name Der Name des aufzurufenden Befehls.
     • descriptionBeschreibung: Eine kurze Beschreibung dessen, was im Dropdown-Menü angezeigt wird.
     • promptTemplated Prompts, die an das Large Language Model (LLM) gesendet werden.

     Ideal für die häufige Wiederverwendung von Hinweisen. Erstellen Sie z. B. einen Befehl, um Ihren Code mit vordefinierten Hinweisen auf Fehler zu prüfen.

  2. Benutzerdefinierte Funktionen:Um eine benutzerdefinierte Funktion für den Befehl slash zu erstellen, verwenden Sie die config.ts statt config.json. Wird die neue SlashCommand Objekte werden in den slashCommands geben Sie "name" (zum Aufrufen des Befehls), "description" (zur Anzeige im Dropdown-Menü) und "run" (ein asynchroner Generator (eine asynchrone Generatorfunktion, die einen String erzeugt, der in der Benutzeroberfläche angezeigt wird). Fortgeschrittenere Funktionen, wie z. B. die Generierung von Commit-Nachrichten auf der Grundlage von Codeänderungen, können durch das Schreiben von benutzerdefiniertem TypeScript-Code erreicht werden.~/.pearai/config.ts

     export function modifyConfig(config: Config): Config {  
     config.slashCommands?.push({    
     name: "commit",    
     description: "Write a commit message",    
     run: async function* (sdk) {      
     const diff = await sdk.ide.getDiff();      
     for await (const message of sdk.llm.streamComplete(        
     `${diff}\n\nWrite a commit message for the above changes. Use no more than 20 tokens to give a brief description in the imperative mood (e.g. 'Add feature' not 'Added feature'):`,        
     {          
     maxTokens: 20,        
     },      
     )) {        
     yield message;      
     }    
     },  
     });  
     return config;
     }
     

     Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, leistungsstarke und wiederverwendbare benutzerdefinierte Befehle zu erstellen, um spezifische Workflow-Anforderungen zu erfüllen.

     Wenn Sie die PearAI Die automatische Vervollständigung von Tabulatoren ist ebenfalls verfügbar, siehe nächster Abschnitt.

🗃️ “@” 命令

Wie zu verwenden ​

@ Befehl bietet zusätzliche Kontextinformationen (z.B. Zusatzinformationen), die in Ihre Prompts eingefügt werden können, um dem Large Language Model (LLM) ein besseres Verständnis Ihrer Arbeitsumgebung zu vermitteln. Um diesen Befehl zu verwenden, geben Sie in PearAI Chat @dann wird eine Dropdown-Liste mit Kontextoptionen angezeigt. Jeder Kontextanbieter ist ein Plugin, mit dem Sie eine zusätzliche Information angeben können.

Sie haben beispielsweise Probleme bei der lokalen Ausführung einer Anwendung, bei der im Terminal eine große Anzahl von Fehlern auftritt. Sie können die @terminal Enthält die Fehlerprotokolle und verwendet weiterhin die @files Zitat package.jsonPearAI vereinfacht den Debugging-Prozess, indem es Ihnen den kompletten Kontext an einem Ort zur Verfügung stellt.

Integrierter Kontextanbieter (BCP) ​

PearAI wird bereits mit einigen nützlichen Kontextanbietern ausgeliefert. Wenn Sie Kontextanbieter entfernen oder hinzufügen möchten, können Sie dies in der config.json (in Form eines Nominalausdrucks) contextProviders Liste, um Änderungen vorzunehmen.

@Files ​

Ermöglicht es Ihnen, eine Datei als Kontext anzugeben.

{  "contextProviders": [    {      "name": "files"    }  ]}

@Codebase ​

Ermöglicht es Ihnen, die Codebasis als Kontext zu verwenden. Bitte beachten Sie, dass dies je nach Größe der Codebasis eine erhebliche Menge an Credits verbrauchen kann.

{  "contextProviders": [    {      "name": "codebase"    }  ]}

@Code ​

Ermöglicht Ihnen die Angabe von Funktionen/Klassen.

{  "contextProviders": [    {      "name": "code"    }  ]}

@Docs ​

Ermöglicht es Ihnen, eine Dokumentenseite als Kontext anzugeben.

{  "contextProviders": [    {      "name": "docs"    }  ]}

@Git Diff ​

Zeigt alle Änderungen in Ihrem aktuellen Zweig im Verhältnis zum Master-Zweig als Kontext an. Verwenden Sie diese Funktion, um einen Überblick über Ihre aktuelle Arbeit zu erhalten oder um Code zu überprüfen.

{  "contextProviders": [    {      "name": "diff"    }  ]}

@Terminal ​

Fügt den Inhalt des aktuellen Terminals als Kontext hinzu.

{  "contextProviders": [    {      "name": "terminal"    }  ]}

@Problems ​

Fügen Sie eine Ausgabe aus Ihrer aktuellen Datei als Kontext hinzu.

{  "contextProviders": [    {      "name": "problems"    }  ]}

@Folder ​

Verweist auf den gesamten Inhalt des angegebenen Ordners als Kontext.

{  "contextProviders": [    {      "name": "folder"    }  ]}

@Directory Structure ​

Stellt die Verzeichnisstruktur des Projekts als Kontext zur Verfügung. Sie können diesen Kontext verwenden, um LLM über alle Änderungen, die Sie am Katalog vorgenommen haben, zu informieren.

{  "contextProviders": [    {      "name": "directory"    }  ]}

🆕 Hinzufügen eines neuen Modells

Zusätzlich zu den in PearAI eingebauten Modellen können Sie Ihre eigenen Modelle/API-Schlüssel hinzufügen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen.

1. Öffnen Sie den Abschnitt Modell hinzufügen in PearAI.
2. Wählen Sie "Sonstiges".
3. Wählen Sie dann alle Modelle aus, die Sie hinzufügen möchten.
4. Folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Einrichtung abzuschließen.

Achtung!

• Zusätzliche Modellkonfigurationen finden Sie in PearAIs config.json Suchen Sie in der Datei (CMD/CTRL+SHIFT+P > Open config.json).
• Bei Azure OpenAI ist das Feld "Engine" der Name Ihrer Bereitstellung.

⏩ Wichtige Abkürzungen

Diese Tastenkombinationen können erneut gedrückt werden, um in den vorherigen Zustand zu wechseln.

Alle Verknüpfungen können von PearAI aus eingesehen werden, indem man die Befehlstafel öffnet CMD/CTRL+SHIFT+P → Keyboard shortcuts.

✅ Automatische Vervollständigung von Tabulatoren

PearAI unterstützt die automatische Vervollständigung von Tabulatortasten, die vorhersagt und vorschlägt, was als nächstes eingegeben werden soll, während Sie Code schreiben. Hier erfahren Sie, wie Sie es einrichten:

Anleitung zur Einrichtung ​

Supermaven Es ist derzeit eine der schnellsten und besten Code-Autovervollständigungs-KIs auf dem Markt und wird mit einer großzügigen kostenlosen Nutzungserlaubnis geliefert. Installieren Sie Supermaven einfach als Erweiterung zu PearAI.

Wir entwickeln derzeit unser eigenes Modell zur automatischen Vervollständigung von Code, also bleiben Sie dran!

alternativ ​

1. Einstellung der CodestralWir empfehlen die Verwendung von CodestralDies ist das führende Modell zur Code-Vervollständigung (oder FIM - Fill In Middle) und ist Open Source! Sie müssen beginnen mit Mistral API Holen Sie sich einen Codestral-API-Schlüssel.
2. Hinzufügen zur config.json-Datei von PearAI将以下内容添加到您的 config.json 文件中（将 “YOUR_API_KEY” 替换为您的实际 API 密钥）：

   "tabAutocompleteModel": {  "title": "Codestral",  "provider": "mistral",  "model": "codestral-latest",  "apiKey": "YOUR_API_KEY"}
   

3. Beschleunigen Sie die Entwicklung mit der Autovervollständigung!

🚀 Kosten der Nutzung im Vergleich zu den verfügbaren Modellen

Wie hoch sind die Kosten für die Nutzung? (nur PearAI-Server) ​

Die Kosten für die Verwendung von PearAI werden in Punkten berechnet. Die Menge der verbrauchten Punkte hängt von der Größe der Eingabeaufforderungen, der Größe der Ausgabeantworten, dem verwendeten Modell und dem KI-Tool (z. B. PearAI Chat, PearAI Search, PearAI Creator usw.) ab.

Als Vorteil für Frühanwender erhalten aktuelle Abonnenten einen Frühbucherpreis - das heißt, Sie behalten diese Sonderkonditionen für immer. Für eine Abonnementgebühr von nur $15 pro Monat erhalten Sie mehr Nutzung und ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis, als wenn Sie die gleiche Menge an API-Credits direkt bei einem großen Sprachmodellierungsanbieter kaufen würden.

Beachten Sie, dass längere Nachrichten und größere Dateien mehr Guthaben verbrauchen. Ebenso gehen bei langen Gesprächen die Credits schneller zur Neige, da jede vorherige Nachricht als Kontext gesendet wird. Es wird empfohlen, häufig neue Dialoge zu beginnen. Wenn Sie Ihre Aufforderungen genauer formulieren, sparen Sie nicht nur mehr Credits, sondern erhalten auch genauere Ergebnisse, da die KI weniger irrelevante Daten verarbeitet.

Wenn Sie ein Abonnent sind und Ihr monatliches Guthaben erreicht haben, können Sie Ihr Guthaben ganz einfach im Dashboard aufladen, ohne dass es verfällt.

Wie kann ich den Nutzen von PearAI maximieren? ​

Hier sind einige Tipps, die Ihnen helfen, PearAI effizienter zu nutzen:

• Einen neuen Dialog beginnenÖffnen Sie eine neue Konversation, wenn Sie zu einem neuen Thema wechseln oder eine nicht verwandte Frage haben. Dies hilft, die Konversationsverwaltung zu organisieren und die Effizienz der Nutzung zu optimieren.
• Vermeiden Sie doppelte UploadsDateien, die in der gleichen Konversation hochgeladen wurden, müssen nicht erneut hochgeladen werden; PearAI merkt sich Ihre früheren Uploads.
• Relevanten Kontext bereitstellenObwohl PearAI Zugriff auf Ihre gesamte Codebasis hat, erhalten Sie die besten Ergebnisse, wenn Sie nur die Dateien bereitstellen, die für die Anfrage direkt relevant sind. Dies hilft PearAI, sich auf die wichtigsten Informationen zu konzentrieren und genauere und nützlichere Antworten zu geben.

Wir verstehen, dass Nutzungseinschränkungen manchmal verwirrend sein können. Wir arbeiten ständig daran, PearAI zu verbessern und die bestmögliche Erfahrung mit AI zu bieten. Wenn Sie Fragen oder Probleme haben, können Sie uns gerne kontaktieren unter E-Mail Kontaktieren Sie uns oder treten Sie unserem Diskord.

brauchbares Modell ​

PearAI-Server ​

• Claude 3.5 Das letzte Sonett
• Claude 3.5 Haiku (unbegrenzt, schaltet automatisch um, wenn der Nutzer das monatliche Kreditlimit erreicht)
• GPT-4o zuletzt
• OpenAI o1-mini
• OpenAI o1-Vorschau
• Zwillinge 1.5 Profi

Bringen Sie Ihren eigenen API-Schlüssel oder lokale ​

• Claude
• OpenAI
• Google Zwillinge
• Azure OpenAI
• Mistral
• Ollama
• Cohere
• Groq
• DeepSeek
• TogetherAI
• LM-Studio
• lamafile
• Replizieren Sie
• lama.cpp
• WatsonX
• Andere OpenAI-kompatible APIs

💻 Codebase-Kontexte

PearAI indiziert Ihre Codebasis, so dass es später automatisch den relevantesten Kontext aus dem gesamten Arbeitsbereich extrahieren kann. Dies geschieht durch eine Kombination aus Einbettungssuche und Stichwortsuche. Standardmäßig werden alle Einbettungen mit dem all-MiniLM-L6-v2 lokal berechnet und in der ~/.pearai/index.

目前，代码库检索功能可通过 “codebase” 和 “folder” 上下文提供程序使用。您可以在输入框中键入 @codebase vielleicht @folderund stellen Sie dann die Frage. Der Inhalt des Eingabefeldes wird mit der Einbettung im Rest der Codebasis (oder des Ordners) verglichen, um die relevanten Dateien zu identifizieren.

Hier sind einige gängige Anwendungsszenarien:

• Stellen Sie erweiterte Fragen zur Codebasis
  • “如何为服务器添加一个新的端点？”
  • “我们是否在任何地方使用了 VS Code 的 CodeLens 功能？”
  • “是否已经有代码可以将 HTML 转换为 markdown？”
• Generierung von Code unter Verwendung vorhandener Beispiele als Referenz
  • “生成一个带日期选择器的新的 Reagieren Sie 组件，使用现有组件的相同模式”
  • “为该项目使用 Python 的 argparse 编写一个 CLI 应用程序草稿”
  • “在 bar Klasse, die die foo Methode, nach anderen baz 子类中的模式”
• ausnutzen @folder Stellen Sie Fragen zu bestimmten Ordnern, um die Wahrscheinlichkeit von relevanten Ergebnissen zu erhöhen.
  • “这个文件夹的主要用途是什么？”
  • “我们是如何使用 VS Code 的 CodeLens API 的？”
  • oder eines der oben genannten Beispiele, aber ersetzen Sie die @codebase Ersetzen durch @folder

Hier sind einige Szenarien, die nicht geeignet sind:

• Das große Sprachmodell muss sich die Codebasis derJede Datei
  • “找出所有调用了 foo 函数的地方”
  • “检查我们的代码库并找出所有拼写错误”
• rekonstruieren.
  • “为 bar 函数添加一个新的参数并更新用法”

Dateien bei der Indizierung ignorieren

PearAI folgt .gitignore Dateien, um festzustellen, welche Dateien nicht indiziert werden sollen.

Wenn Sie die von PearAI indizierten Dateien ansehen möchten, werden die Metadaten in der Datei ~/.pearai/index/index.sqlite. Sie können etwas verwenden wie DB Browser für SQLite um diese Datei im Verzeichnis tag_catalog Tabelle.

Wenn Sie eine Aktualisierung des Indexes erzwingen müssen, können Sie die cmd/ctrl + shift + p + “Reload Window” 重新加载 VS Code 窗口，或者按聊天面板左下角的索引按钮。

📋 Häufige Verwendungsszenarien

Leicht verständliche Codeschnipsel

• cmd+L(MacOS) / ctrl+L(Windows)

Verwenden der Tabulatortaste zur automatischen Vervollständigung von Codevorschlägen

• tab(MacOS) / tab(Windows)

Refactoring von Funktionen beim Schreiben von Code

• cmd+I(MacOS) / ctrl+I(Windows)

Stellen Sie eine Frage zur Codebasis

• @codebase(MacOS) / @codebase(Windows)

Dokumente schnell als Kontexte verwenden

• @docs(MacOS) / @docs(Windows)

Verwenden Sie den Schrägstrich-Befehl, um eine Operation einzuleiten

• /edit(MacOS) / /edit(Windows)

Hinzufügen von Klassen, Dateien usw. zu einem Kontext

• @files(MacOS) / @files(Windows)

Unmittelbares Verständnis von Terminalfehlern

• cmd+shift+R(MacOS) / ctrl+shift+R(Windows)

Mac-Benutzer: Laden Sie die Entwicklungsversion von PearAI herunter. ​

Um PearAI im Entwicklungsmodus zu betreiben, müssen Sie eine unsignierte Version der Anwendung herunterladen, da die signierte Version nicht im Debug-Modus läuft.

Laden Sie die PearAI-Entwicklungsversion hier herunter