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如何使用VimLM进行对话式代码优化？具体操作流程是什么？

2025-09-05

1.4 K

VimLM的对话式编程功能通过以下工作流实现：

初始请求：在普通模式（Ctrl-l整行）或可视模式（选中代码后Ctrl-l）触发初始代码生成
迭代优化：使用Ctrl-j键继续当前对话线程，可进行多次自然语言交互
变更应用：通过Ctrl-p将AI生成的代码插入到目标位置

典型应用场景示例：

语法转换：选中旧代码后请求”转换为Python 3.10语法”
性能优化：对某函数提出”改用向量化计算优化”的需求
错误修复：用自然语言描述异常现象获取修复建议

高级技巧：

使用!followup命令可在新会话中延续之前的对话上下文
通过!continue 5000参数控制生成长度（5000token）
结合!include引入API文档等外部知识

这种交互模式让代码演进过程更符合人类思维习惯，大幅提升重构效率。

本答案来源于文章《VimLM：本地LLM驱动的Vim编程助手，安全离线的智能编程》

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