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我过去经常需要在终端和 ChatGPT/Claude/Gemini 之间切换，以便获得代码方面的帮助。为了解决这个问题，我构建了 llmswap 4.1.1。 现在我只需要输入：llmswap generate "我需要的命令" 以下是一些可以节省数小时的实际例子： 网站紧急情况 - 需要调试压缩日志： llmswap generate "搜索gzip压缩的nginx日志中的错误" 得到：zgrep -i "error\|fail" /var/log/nginx/*.gz | head -50 每个人都会在谷歌上搜索的正则表达式： llmswap generate "从日志文件中提取所有IP地址" 得到：grep -oE '([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}' access.log | sort | uniq -c 复杂的配置？没问题： llmswap generate "用于Prometheus Grafana监控的docker compose" > stack.yml 80行生产就绪的YAML代码。 杀手级功能 - 在Vim内部工作： :r !llmswap generate "MongoDB创建具有读/写访问权限的用户" 得到：db.createUser({user:"appuser",pwd:"password",roles:[{role:"readWrite",db:"myapp"}]}) 代码出现在光标处。无需浏览器。无需复制粘贴。 支持8个提供商（OpenAI、Claude、Gemini、Groq、IBM Watson、Ollama等）。使用您已有的任何API密钥。无需额外订阅。 GitHub: [https://github.com/sreenathmmenon/llmswap](https://github.com/sreenathmmenon/llmswap) PyPI: [https://pypi.org/project/llmswap/](https://pypi.org/project/llmswap/)

大家好，HN！ 我们是 Akshay 和 Jake。我们一起开发了一个名为 Haystack 的工具，旨在让阅读 Pull Request 变得更简单。 Haystack 的功能： -- 构建清晰的叙述。Haystack 中的更改不仅仅是无序的 diff。相反，它们以逻辑顺序展开，每个更改都配有简洁明了的解释。 -- 重点关注关键内容。例行公事的底层工作和重构被归入可快速浏览的部分，这样您就可以将时间花在设计和正确性上。 -- 提供完整的跨文件上下文。每个新的或已更改的函数/变量都会在整个代码库中被追踪，显示其在即时 diff 之外的使用方式。 这是一个快速演示：[https://youtu.be/w5Lq5wBUS-I](https://youtu.be/w5Lq5wBUS-I) 如果您想试用一下，请访问 haystackeditor.com/review！我们设置了一些演示 PR，即使您以前从未见过这些代码库，也应该能够理解和审查它们！ 我们过去曾在大型公司工作，在那里审查非琐碎的 Pull Request 感觉就像阅读一本乱序的书。我们会在文件之间跳来跳去，尝试拼凑作者的意图，然后才能开始审查。而且，作为作者，我们会花时间重构我们自己的提交，只是为了让它们更易读。 人工智能让这变得更加棘手。如今，一个 Pull Request 包含作者自己也无法完全理解的代码的情况并不少见！ 因此，我们构建了 Haystack，以帮助审查者减少解开代码的时间，并将更多时间用于提供有意义的反馈。我们很乐意听取您对它是否能为您解决问题的意见！ 我们是如何走到这一步的： Haystack 最初是一个（又一个）VS Code 分支，我们在其中尝试在画布上可视化代码更改。起初，这是一种展示代码片段如何协同工作的好方法。但客户开始布局他们的整个代码库，只是为了理解它。那时我们意识到更深层的问题：理解代码库很困难，工程师需要更好的方法来快速理解不熟悉的代码。 随着我们不断构建，另一个见解出现了：随着人工智能融入工作流程，工程师并不总是需要掌握代码库的每个角落才能交付功能。但在代码审查中，深度和持续的上下文仍然很重要，尤其要区分需要审查的内容与底层工作和后续更改。 所以我们进行了转型。我们吸取了经验教训，并与工程师密切合作，完善了这个想法。我们从简单的代码分析开始（使用语言服务器、tree-sitter 等），以显示更改之间的关系。然后我们添加了人工智能来解释和组织这些更改，并追踪数据如何在 Pull Request 中移动。最后，我们通过授权人工智能代理使用静态分析将两者融合在一起。一步一步地，这成为了我们今天展示的 Haystack。 我们很乐意听取您的想法、反馈或建议！

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