项目介绍：RepoChat-200k
RepoChat-200k 是一个创新的工具，旨在通过使用 Claude 的 20 万字上下文窗口，让用户能够高效地与 GitHub 仓库进行互动。这个项目特别之处在于它避免了传统的 "RAG"（Retrieval-Augmented Generation）模型，而是直接利用丰富的上下文。
项目背景
RepoChat-200k 的开发主要是为了让程序员可以更加轻松地与代码库互动，将更多的精力放在编写代码而非查找 API 文档上。通过将完整的例子和代码片段输入 Claude 模型，这个工具可以成为用户的强大辅助，而不仅仅是一个自动化任务的代理。
功能亮点
1. 即时写代码
这个工具让用户不必苦苦记忆复杂的 API 和函数调用方式。只需将相关组件和文档包含在上下文中，Claude 模型即可帮助你生成需要的代码。
2. 文件自由选择
用户可以从 GitHub 下载或克隆仓库，然后自由选择需要的文件，无需繁琐的复制粘贴操作。你可以在不使用 RAG 的情况下，决定哪些文件对当前的查询有用。
3. 灵活的用例
无论是前端开发、代理程序编写，还是图形展示，RepoChat-200k 都可以根据选择的文件和文件夹，提供相应的帮助和建议。
4. 丰富的功能设置
- 仓库下载：用户可以提供 GitHub 仓库的 URL，程序会自动下载和分析这些仓库。
- 文件和文件夹选择：可以选择需要的文件和文件夹进行输入。
- 编程语言过滤：用户可以通过编程语言过滤文件内容，以专注于代码库的特定部分。
- 令牌限制：设置令牌限制，以控制发送给模型的信息量。
- 聊天界面：通过聊天风格的界面与模型互动，提问或者要求基于仓库内容生成代码。
- 流 式输出：模型的响应以流式显示，为用户提供实时反馈。
使用方式
- 环境设置：运行
pip install -r requirements.txt来设置环境。 - 创建 .env 文件：创建
.env文件并添加你的 OpenRouter 和/或 OpenAI API 密钥。 - 运行应用程序：使用 Streamlit 运行
app.py脚本，开始使用应用程序。 - 操作指南：根据软件指导，下载 GitHub 仓库，选择文件和文件夹，并与 LLM 进行交流。
配置选项
用户可以根据需求调整模型的行为，例如选择 LLM 模型、控制模型响应的"创造性"程度，以及设置系统提示符等。所有这些选项都可以在 Streamlit 应用程序的侧边栏中配置。
社区贡献
欢迎社区成员通过提交问题或拉取请求，参与到 RepoChat-200k 项目的建设中。这个项目的代码托管在 GitHub 上，并且采用 MIT 许可证开放。
通过使用 RepoChat-200k 项目，用户可以更高效地探索和使用 GitHub 代码仓库，把更多的时间和精力投入到实际的代码编写和项目开发中去。
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