Lokalisierung von Code mit der Multi-File-Suchfunktion von Nia AI
Wenn es um große Codebasen mit Tausenden von Dateien geht, sind herkömmliche Einzeldatei-Suchmethoden ineffizient. Nia AI kann dieses Problem durch die Deep-Code-Indizierung effektiv lösen, die einzelnen Schritte sind wie folgt:
- Registrieren Sie sich zunächst für ein Nia-Konto und erhalten Sie einen API-Schlüssel (besuchen Sie trynia.ai, um die Registrierung abzuschließen)
- Verwenden Sie die API, um die Zielcodebasis zu indizieren, Beispielanforderung:
import requests
url = "https://api.trynia.ai/v2/repositories"
payload = {"repository": "microsoft/vscode", "branch": "main"}
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) - Sobald die Indizierung abgeschlossen ist, geben Sie eine natürlichsprachliche Abfrage in das Dashboard oder die IDE (z. B. VS Code) ein, z. B. "Find user authentication implementation".
- Nia gibt die relevanten Dateipfade und Codeschnipsel für dateiübergreifende Assoziationen zurück und unterstützt das Anklicken, um zu einer bestimmten Stelle zu springen
Hinweis: Die anfängliche Indizierung großer Codebasen kann 10-15 Minuten dauern, daher wird eine angemessene Planungszeit empfohlen. Bei Microservice-Architekturen kann die Indizierung in Modulen erfolgen, um die Effizienz zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelNia: Intelligente Tools helfen Entwicklern beim Verstehen und Verwalten von Code-BasenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der schwierigen Implementierung von Positionierungsfunktionen in großen Codebasen lösen?
