基于大型语言模型(LLM)开发的自动化代码库文档管理系统
RepoAgent是一个基于大型语言模型(LLM)开发的自动化代码库文档管理 系统。它能够实时监测Git仓库的更新,自动解析代码结构并生成相应的文档,极大减少了手动编写文档的需求,有效提高了开发效率和项目可维护性。
在计算机编程的领域中,项目文档的详细说明至关重要。每个Python文件的详尽解释为理解、维护和提升代码库的能力奠定了基础。这些文档提供了代码的必要背景和理由,使现有和未来的开发者能够更容易地理解软件的目的、功能和结构。对于小团队来说,这种工作往往因为缺乏专职人员而变得十分困难。然而,随着大语言模型(LLMs)如GPT的引入,AI能够接管大部分文档编写工作,极大地减少了人工的负担。
RepoAgent的目标是创建一个智能文档助手,帮助人们阅读和理解代码库,并生成文档,最终提升效率,节省时间。
用户可以直接通过pip安装repoagent
包:
pip install repoagent
如果希望参与贡献或者设置开发环境:首先,需要安装PDM,并克隆RepoAgent库,接着使用PDM初始化虚拟环境并安装依赖。
在配置RepoAgent前,请确保OpenAI的API已在命令行中作为环境变量配置:
export OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY # 在Linux/Mac上 set OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY # 在Windows上 $Env:OPENAI_API_KEY = "YOUR_API_KEY" # 在Windows的PowerShell上
使用repoagent configure
命令进行运行参数的修改,包括项目路径、文档文件夹名称、线程数量、文档语言等。
在RepoAgent的根目录,使用以下命令生成或更新文档:
repoagent run
该命令支持多种可选标志参数,可以覆盖配置中的默认值,比如选择模型、设置生成温度、请求超时时间等。
首次为目标仓库生成文档时,RepoAgent会自动创建一个存储全局结构信息的JSON文件,以及一个用于存储文档的Markdown_Docs文件夹。
RepoAgent还提供了一些实用命令,比如清除缓存、打印解析的仓库结构、以及检测代码变动所需更新的文档等。
RepoAgent未来计划增加自动生成README.md、多编程语言支持以及本地模型支持等功能。
RepoAgent已经被多个项目采用,其中包括MiniCPM、ChatDev、XAgent以及EasyRL4Rec等项目。
如果您在科研工作中使用了RepoAgent,请按如下方式引用:
@misc{luo2024repoagent, title={RepoAgent: An LLM-Powered Open-Source Framework for Repository-level Code Documentation Generation}, author={Qinyu Luo and Yining Ye and Shihao Liang et al.}, year={2024}, eprint={2402.16667}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }
通过使用RepoAgent,用户不仅可以提高自身的工作效率,也能更好地与团队合作,同时也期待用户能在更多科学的自动化技术写作上有所探索和贡献。
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