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Codai是一个AI代码助手，旨在通过基于会话的命令行界面（CLI）帮助开发者高效管理日常任务，例如添加新特性、重构和进行详细的代码审查。Codai的突出之处在于它对项目的整个上下文有深刻理解，能够分析你的代码库并根据你的上下文建议改进或新的代码。这个由AI驱动的工具支持多个大型语言模型（LLM），包括GPT - 4o、GPT - 4、Ollama等。此外，我正在致力于添加Vscode和JetBrains插件以在用户界面（UI）中与其他集成开发环境（IDE）集成。https://github.com/meysamhadeli/codai

讨论总结

本次讨论围绕Codai这一AI代码助手展开。话题涵盖Codai的工作原理，如是否只是RAG、如何理解项目上下文等，还涉及与其他产品如sourcegraph codi、aider的比较，以及用户对其功能范围的疑问，如能否创建整个文件等，在对Codai功能探讨的同时也提到了其他产品存在的问题，整体氛围既有积极期待也有质疑。

主要观点

  1. 👍 对Codai是否只是RAG表示疑问。
    • 支持理由：根据其功能描述，看起来可能只是RAG，需要进一步确认如何理解项目上下文。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Codai通过RAG和总结上下文两种方式让AI理解项目上下文。
    • 正方观点：详细解释了RAG发送相关部分上下文，总结上下文是创建代码摘要发送给AI的工作方式。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为应让Codai编写函数的标准技术规范而非进行总结。
    • 支持理由：规范编写有助于更好地理解函数相关内容。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 函数原型与函数规范存在区别。
    • 解释：在关于函数规范编写的讨论中，被提及并作为不同概念区分开来。
  5. 😎 总结上下文时使用树解析器（tree sitter）提取函数相关信息。
    • 解释：在阐述Codai总结上下文方式时被提到。

金句与有趣评论

  1. “😂 Special_System_6627: I see it’s just a RAG. How are you able to make it understand the full project context?”
    • 亮点：率先对Codai的核心功能提出疑问，开启相关讨论。
  2. “🤔 Expensive - Apricot - 25: Instead of summarizations, you should have it write standard technical specifications for each function.”
    • 亮点：提出关于Codai功能改进方向的思考。
  3. “👀 privacyplsreddit: You used to be able to ask it exploratory questions what about your code base and itd answer with minimal hallucinations and generally the correct answer.”
    • 亮点：通过对比指出sourcegraph codi以前的优势。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极的情感，如对Codai编写语言感兴趣、表达正面态度等，也有质疑和不满的情感，如对sourcegraph codi的不满以及对Codai工作原理的疑问等。主要分歧点在于Codai的功能设计方面，如是否应编写函数规范而非总结等。可能的原因是不同用户的需求和使用场景不同，以及对代码助手功能期望的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Codai与其他类似产品（如aider）的详细比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Codai在功能改进上能满足用户需求，如按照建议编写函数规范等，可能会对代码开发效率提升等相关领域产生积极影响。

详细内容：

标题：Codai：理解项目全背景的终端 AI 代码助手引发热议

最近，一款名为 Codai 的 AI 代码助手在 Reddit 上引起了广泛关注。原帖介绍了 Codai 作为一款旨在通过基于会话的 CLI 帮助开发者高效管理日常任务的工具，如添加新功能、重构和进行详细的代码审查等，其突出特点是对项目整体背景的深度理解，并支持多种 LLM 模型。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

在讨论中，主要观点包括： 有人质疑“如何让它理解完整的项目背景？”；有人提出“应该让它为每个函数编写标准技术规范，如输入/输出和前置/后置条件”；有人通过研究发现“微调更准确，RAG 在生成一致、本地化代码等语法任务上效果较差，填充中间性能在特定代码库中表现更好、结果更准确”。

还有用户分享了个人经历：“使用 SourceGraph Cody 时，以前能得到有用的回答，现在却充斥着幻觉和通用的无用回复。整个开发团队使用其高级版 Vscode 扩展 7 个月后，因实用性大不如前而放弃，转用 Claude 与项目结合。”

也有有趣的观点，如“超级有趣，它是用 Go 写的，很期待尝试”；还有人询问“这是能创建整个文件还是只能对选中的多行进行操作？”得到回复“既可以创建整个文件，也能对文件的一部分进行添加或修改，比如向某个类添加新函数或重构特定函数等”。

有人问道“在 GIF 中，常见的 LLM 开场白是否会包含在回复中？”得到答复“可以避免”。

核心争议点在于 Codai 与其他类似工具如 freptile 或 SourceGraph Cody 的竞争优势，以及其在处理全代码库搜索和理解方面的实际效果。

总体而言，关于 Codai 的讨论丰富多样，大家对其性能、功能和应用前景有着不同的看法和期待。你对这款新的 AI 代码助手又有怎样的想法呢？https://github.com/meysamhadeli/codai