Refact.ai: quelloffener KI-Programmierassistent zur Verbesserung der Effizienz beim Schreiben von Code

Refact.ai ist ein Open-Source-KI-Programmierassistent für Entwickler, der die wichtigsten IDEs wie Visual Studio Code und JetBrains unterstützt. Er verbessert die Programmierproduktivität durch intelligente Code-Vervollständigung, Code-Refactoring und natürlichsprachliche Interaktionen erheblich. refact.ai verwendet fortschrittliche Sprachmodelle wie Qwen2.5-Coder und unterstützt eine breite Palette von Open- und Closed-Source-Modellen. refact.ai verwendet fortschrittliche Sprachmodelle wie Qwen2.5-Coder und unterstützt eine breite Palette von Open- und Closed-Source-Modellen. Die Benutzer können zwischen Cloud-Diensten und lokaler Bereitstellung wählen, um den Datenschutz und die Datensicherheit zu gewährleisten. Refact.ai eignet sich sowohl für einzelne Entwickler als auch für Unternehmensteams und unterstützt mehr als 25 Programmiersprachen, darunter Python, JavaScript und Java. Die Hauptstärken von Refact.ai liegen in der Kontextwahrnehmung und der nahtlosen Integration mit Tools wie GitHub und Datenbanken, wodurch es sich für die schnelle Entwicklung, das Debugging und die Codeoptimierung eignet.

Funktionsliste

• Intelligente Code-Vervollständigung: Prognostiziert und generiert Codeschnipsel, wie Funktionen oder Klassen, in Echtzeit auf der Grundlage des Code-Kontextes.
• Code-Refactoring: Optimierung der Codestruktur, Verbesserung der Lesbarkeit und Leistung, Unterstützung mehrerer Programmiersprachen.
• Codegenerierung in natürlicher Sprache: Generieren Sie Code durch Beschreibung von Anforderungen mit Unterstützung für unscharfe Eingaben und Rechtschreibfehler.
• Integrierter IDE-Chat: Führen Sie den Dialog mit der KI direkt in der IDE, ohne das Fenster zu wechseln, und erhalten Sie Code-Vorschläge.
• Lokale Bereitstellung: Unterstützt das Selbst-Hosting, schützt den Datenschutz des Codes und eignet sich für Sicherheitsanforderungen auf Unternehmensebene.
• Integration externer Tools: Nahtlose Verbindung mit GitHub, PostgreSQL, Docker und anderen, um mehrstufige Aufgaben zu automatisieren.
• Automatisierung der Codeüberprüfung: Analyse des Codes, Fehlerbehebung und Optimierungsempfehlungen.
• Code-Erklärung: Analysieren Sie unbekannten Code schnell und erstellen Sie detaillierte Erklärungen.
• Unterstützung mehrerer Sprachmodelle: Benutzer können Modelle wie Claude, GPT-4o usw. über BYOK (Bring Your Own Key) verwenden.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Um Refact.ai zu verwenden, müssen Benutzer das Plugin zunächst in der IDE installieren oder die selbst gehostete Version bereitstellen. Im Folgenden finden Sie die detaillierten Schritte:

Installation von Visual Studio Code

1. Öffnen Sie VS Code und gehen Sie zum Marktplatz für Erweiterungen.
2. nach etw. Ausschau halten Refact.aifinden Sie die offizielle Erweiterung.
3. Klicken Sie auf "Installieren" und warten Sie, bis die Erweiterung fertig geladen ist.
4. Nach der Installation loggen Sie sich in Ihr Refact.ai-Konto ein oder konfigurieren Sie einen API-Schlüssel (BYOK wird unterstützt, z.B. OpenAI oder Claude).
5. Klicken Sie in der Seitenleiste von VS Code auf das Refact.ai-Symbol, um die Seite Einstellungen aufzurufen und die Code-Vervollständigung und Chat-Funktionen zu konfigurieren.

JetBrains-Installation

1. Öffnen Sie eine JetBrains-IDE (z. B. IntelliJ IDEA oder PyCharm).
2. Gehen Sie zum Marktplatz "Plug-ins" und suchen Sie nach Refact.ai.
3. Klicken Sie auf "Installieren" und starten Sie die IDE neu, um die Einrichtung abzuschließen.
4. Suchen Sie Refact.ai in der Symbolleiste, binden Sie ein Konto oder geben Sie einen API-Schlüssel ein.
5. Optional können Sie den Cloud-Modus aktivieren oder eine Verbindung zu einem lokalen Server herstellen.

Lokale Bereitstellung (Geschäftskunden)

1. Stellen Sie sicher, dass Docker auf Ihrem System installiert ist, siehe <CONTRIBUTING.md> Dokumentation.
2. Aus dem GitHub-Repository (https://github.com/smallcloudai/refact) Laden Sie das vorkompilierte Docker-Image herunter.
3. Befehl ausführen:

   docker pull smallcloudai/refact
   docker run -p 8008:8008 smallcloudai/refact
   

4. Interviews http://localhost:8008Die Konfiguration der Web-Benutzeroberfläche ist abgeschlossen.
5. Konfigurieren Sie die lokale Serveradresse in der IDE, um sicherzustellen, dass die Daten nicht exportiert werden.

Funktion Betriebsanleitung

Intelligente Code-Vervollständigung

Die Code-Vervollständigungsfunktion von Refact.ai basiert auf dem Qwen2.5-Coder-Modell, kombiniert mit der RAG-Technologie (Retrieval Augmented Generation). Während der Benutzer Code schreibt, analysiert die KI die aktuelle Datei und den Projektkontext, um in Echtzeit Codeschnipsel vorzuschlagen. Geben Sie zum Beispiel ein def calculate_sumRefact.ai wird den Funktionskörper vorhersagen und den vollständigen Code generieren. Aktionsschritte:

1. Öffnen Sie die Codedatei in der IDE.
2. Beginnen Sie mit der Eingabe des Codes, und die ergänzenden Vorschläge werden automatisch eingeblendet.
3. drücken. Tab Akzeptieren Sie den Vorschlag, oder wählen Sie mit der Maus eine andere Option aus.
4. Wenn Sie die komplementäre Genauigkeit anpassen müssen, können Sie in den Einstellungen ein leistungsstärkeres Modell (z. B. GPT-4o) auswählen.

Code-Refactoring

Refact.ai optimiert langatmigen oder ineffizienten Code. Verwendung:

1. Wählen Sie das zu optimierende Code-Snippet aus.
2. Geben Sie im Refact.ai-Panel in der IDE-Seitenleiste /shorter vielleicht /refactor Befehl.
3. Die KI generiert saubereren Code und stellt ihn als Differenzvergleich (diff) dar.
4. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Übernehmen", um den optimierten Code durch den ursprünglichen Code zu ersetzen.

in natürlicher Sprache generierter Code (NLG)

Benutzer können Code generieren, indem sie die Anforderungen in natürlicher Sprache beschreiben. Sie möchten zum Beispiel eine Python-Webanwendung erstellen:

1. Geben Sie im Refact.ai-Chatfenster ein: "Erstellen Sie eine Flask-Anwendung, die die Anmeldung und Registrierung von Benutzern unterstützt."
2. Die KI generiert das komplette Codegerüst, einschließlich Routing, Datenbankverbindungen und HTML-Vorlagen.
3. Kopieren Sie den Code in das Projekt, oder klicken Sie auf "Übernehmen", um ihn direkt einzufügen.
4. Unterstützt unscharfe Eingaben, wie z.B. "Erstellen einer GUI-Schnittstelle", KI wird automatisch analysiert und Code generiert.

Integrierter IDE-Chat

Die Chat-Funktion von Refact.ai ermöglicht es Benutzern, Fragen direkt in der IDE zu stellen. Zum Beispiel:

1. Wählen Sie das Codeschnipsel, um das Chat-Fenster zu öffnen.
2. Geben Sie eine Frage ein wie "Wie kann dieser Code auf Leistung optimiert werden?". .
3. Die KI liefert detaillierte Antworten und schlägt kontextabhängige Änderungen vor.
4. Die Nutzer können die Empfehlungen direkt anwenden oder den Dialog fortsetzen, um die Lösung anzupassen.

Lokaler Einsatz und Datenschutz

Für Unternehmensanwender ist die lokale Bereitstellung eine zentrale Funktion. Nach der Bereitstellung werden die Codedaten nicht in die Cloud hochgeladen. Benutzer können in der Web-UI Dateizugriffsrechte festlegen, um sicherzustellen, dass KI nicht auf sensiblen Code zugreifen kann. Arbeitsschritte:

1. Melden Sie sich bei der Web-UI des lokalen Servers an.
2. Geben Sie in den Datenschutzeinstellungen die Projektordner an, auf die AI zugreifen darf.
3. Testen Sie die AI-Funktion, um sicherzustellen, dass nur die angegebenen Dateien verarbeitet werden.

Integration externer Werkzeuge

Refact.ai kann sich mit GitHub, Datenbanken und CI/CD-Pipelines verbinden. Verbinden Sie sich zum Beispiel mit GitHub:

1. Binden Sie ein GitHub-Konto in Ihren Refact.ai-Einstellungen.
2. Gewähren Sie Refact.ai Zugriff auf das Ziel-Repository.
3. KI kann den Code des Repositorys automatisch analysieren und Patch-Vorschläge generieren oder Aufgaben wie "Rechtschreibfehler in der README korrigieren" ausführen.

caveat

• Gewährleistung der Netzwerkstabilität für ein optimales Cloud-Erlebnis.
• Für lokale Bereitstellungen sind mindestens 16 GB RAM und eine 4-Kern-CPU erforderlich.
• Aktualisieren Sie das Plugin regelmäßig, um die neuesten Modelle zu unterstützen.

Anwendungsszenario

1. Schnelles Prototyping
   Refact.ai hilft Entwicklern bei der schnellen Erstellung von Anwendungsprototypen. Wenn zum Beispiel ein UX-Team eine IoT-Cloud-App benötigt, kann Refact.ai 99,9% Code in 30 Minuten generieren und so Wochen an Entwicklungszeit sparen.
2. Code-Debugging und -Optimierung
   Refact.ai ermöglicht es Entwicklern, komplexen Code zu analysieren, Fehler zu lokalisieren und die Leistung zu optimieren. Nach der Verbindung mit einer MySQL-Datenbank kann KI beispielsweise ein Problem mit einem WordPress-Plugin in weniger als 30 Minuten beheben.
3. Unternehmenscode Datenschutz
   Geschäftsanwender können sensiblen Code mit einer lokalen Implementierung schützen, die für die Finanz- oder Gesundheitsbranche geeignet ist, um sicherzustellen, dass keine Daten nach außen dringen.
4. Unterstützung für neue Entwickler
   Zero-Basic-Entwickler können schnell Webanwendungen oder GUI-Schnittstellen mit Codegenerierung in natürlicher Sprache erstellen und so die Lernkurve verkürzen.

QA

1. Ist Refact.ai kostenlos?
   Refact.ai bietet kostenlose Code-Vervollständigung und Basisfunktionen, wobei Premium-Funktionen für Münzen ab 5 $ erhältlich sind. Premium-Funktionen erfordern den Kauf von Münzen, die bei 5 $ beginnen, wobei 1 $ 1.000 Münzen entspricht. Geschäftskunden können sich für eine lokale Bereitstellung entscheiden, sind aber für ihre eigenen Serverkosten verantwortlich.
2. Wie gewährleisten Sie den Schutz des Codes?
   Refact.ai unterstützt die lokale Bereitstellung, der Code wird nicht in die Cloud hochgeladen. Benutzer können den KI-Zugriff auf bestimmte Dateien über die Web-UI einschränken, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
3. Welche Programmiersprachen werden unterstützt?
   Refact.ai unterstützt mehr als 25 Sprachen, darunter Python, JavaScript, Java, C++, Rust, PHP und andere, für eine breite Palette von Entwicklungsszenarien.
4. Wie wählt man ein Sprachmodell aus?
   Benutzer können Claude, GPT-4o oder andere Modelle über die BYOK-Funktion auswählen oder das Standardmodell Qwen2.5-Coder verwenden.