AutoPodAutoPod

Plandex: Suuremahuliste hoidlate autonoomne refaktoreerimine ja vÀljalaskehaldus

‱10 min lugemist
Plandex: Suuremahuliste hoidlate autonoomne refaktoreerimine ja vÀljalaskehaldus

Plandex: Suurte koodibaaside autonoomne refaktoreerimine ja vÀljalaskehaldus

Plandex on avatud lĂ€htekoodiga AI-pĂ”hine kodeerimisassistent, mis on loodud kĂ€sitlema suuri, reaalseid programmeerimisĂŒlesandeid, mis hĂ”lmavad paljusid faile. See kasutab kaasaegseid keelemudeleid (LLM-e) mitmeastmeliste muudatuste planeerimiseks, rakendamiseks ja kontrollimiseks. Erinevalt lihtsatest tekstivĂ€ljade automaatse tĂ€itmise tööriistadest loob Plandex „plaani liivakasti”: see genereerib kĂ”ik pakutud muudatused eraldi ruumi (vaadatav plandex diff kaudu) ja rakendab need teie projektile alles siis, kui te need selgesĂ”naliselt kinnitate (kasutades plandex apply) (www.noze.it). See planeeri-siis-rakenda lĂ€henemine tĂ€hendab, et saate funktsioone ĂŒmber nimetada, mooduleid eraldada vĂ”i koodi refaktoreerida kĂŒmnete failide ulatuses, jĂ€ttes oma hoidla rikkumata olekusse (www.noze.it). NĂ€iteks ĂŒks Ă”petus mĂ€rgib, et Plandex suudab funktsiooni nime migreerida ĂŒle 40 faili, ilma et pool tegevusest salvestataks kettale enne, kui kĂ”ik sammud on korrektsed (www.noze.it) (www.noze.it).

Sisemiselt indekseerib Plandex suuri koodibaase kasutades tree-sitter parserid. See suudab otse laadida kuni 2 miljonit mĂ€rki koodikonteksti (umbes 100K faili kohta) ja isegi kĂ€sitleda 20 miljonit mĂ€rki vĂ”i rohkem, luues kiire projekti kaardi (github.com). See tĂ€hendab, et Plandex suudab iga sammu jaoks pĂ€ringuid teha ja uuendada ainult suure hoidla asjakohaseid osi. See kasutab ka nutikat konteksti vahemĂ€llu salvestamist tehisintellekti kutsete vahel, et vĂ€hendada kulusid ja latentsust (github.com) (github.com). Praktikas ei saada Plandex kunagi kogu teie koodibaasi mudelile korraga; selle asemel laadite te selgesĂ”naliselt failid vĂ”i kataloogid, mida see vajab. See hoiab LLM-i keskendununa ja vĂ€ldib selle ĂŒlekoormamist ebaolulise koodiga.

Plaani-tÀitmise töövoog mitme faili muudatuste jaoks

Plandexi pÔhitöövoog on jÀrgmine:

  1. Loo uus plaan (vĂ”i REPL-sessioon). Oma projektikataloogis kĂ€ivita plandex new (vĂ”i lihtsalt plandex REPL-i kĂ€ivitamiseks). Plandex avab interaktiivse viiba vĂ”i sessiooni, mis on seotud „plaaniga“.
  2. Laadi projekti kontekst. Ütle Plandexile, millised failid vĂ”i kaustad on asjakohased, nt plandex load src/**/*.py tests/**/*.py. See ehitab vĂ”i uuendab projekti kaardi, nii et AI teab teie koodi struktuuri.
  3. Anna AI-le ĂŒlesanne (kĂ€sk). Kasuta plandex tell "sinu juhised", et kirjeldada refaktoreerimist vĂ”i funktsiooni. NĂ€iteks: „Nimeta kĂ”ik avalikud funktsioonid ĂŒmber camelCase'ist snake_case'iks lĂ€bi src/libX/ ja tests/, sĂ€ilitades aegunud aliased.“ Mudel pakub seejĂ€rel muudatusi.
  4. Vaata muudatused ĂŒle (diff). Plandex koondab soovitatud muudatused eraldi liivakasti. Saate neid vaadata plandex diff vĂ”i plandex diff <failinimi> abil, et nĂ€ha Git-sarnast erinevust. Samuti saate vaadata iga muudatuse samm-sammult logi (plandex log). Kui konkreetne samm on vale, saate tagasi pöörduda (nt plandex rewind <samm>), parandades ainult probleemse osa, sĂ€ilitades samal ajal varem heaks kiidetud muudatused (www.noze.it) (docs.plandex.ai).
  5. Rakenda tööpuule. Kui olete rahul, kÀivitage plandex apply, et kirjutada kÔik heakskiidetud muudatused oma kohalikesse failidesse. Plandexi versioonihaldatud plaan tagab, et te ei riku kunagi koodi osaliselt muudatuste jÀrjestamisel.

Kogu selle protsessi jooksul kasutab Plandex oma plaani-tĂ€itmise tsĂŒklit: see mitte ainult ei planeeri koodimuudatusi, vaid genereerib ka kĂ”ik vajalikud kĂ€sud (pakettide installimine, kompileerimine/testimine) skripti (_apply.sh) (docs.plandex.ai). NĂ€iteks pĂ€rast muudatuste rakendamist vĂ”ib see kĂ€ivitada teie testikomplekti vĂ”i kompileerimisprotsessi. Kui operatsioon ebaĂ”nnestub, saab Plandex tagasi pöörduda ja vea automaatselt siluda: see annab veateate mudelile tagasi ja proovib genereerida parandusi, korrates seda seni, kuni see Ă”nnestub vĂ”i on saavutatud maksimaalne katsete arv (docs.plandex.ai). See tĂ€hendab, et Plandex suudab reaalajas tuvastada lihtsaid vigu vĂ”i trĂŒkivigu, sarnaselt paariprogrammeerijaga, kes pakub parandusi.

Vaikimisi on Plandex kĂ€skude tĂ€itmisel ettevaatlik: see kĂ€ivitab ainult kĂ€ske, mida olete selgesĂ”naliselt palunud vĂ”i mis on rangelt vajalikud (nt testide kĂ€ivitamine pĂ€rast muudatust). Saate seda juhtida seadetega nagu plandex set-config can-exec false, et kĂ€skude tĂ€itmine tĂ€ielikult keelata, vĂ”i kasutades erinevaid autonoomia tasemeid (docs.plandex.ai). KĂ”ige turvalisemal tasemel kĂŒsib Plandex teie luba enne mis tahes kĂ€su kĂ€ivitamist. See paindlikkus tagab, et saate plaani turvalisel viisil, samm-sammult korrata.

Testide kohalik kÀivitamine ja tÔmbepÀringute avamine

Kui Plandex on teie muudatused kohapeal rakendanud, kordavad jÀrgmised sammud tavalist arendusprotsessi:

  • KĂ€ivita testid/kompileeri kohapeal. PĂ€rast plandex apply kĂ€ivitamist peaksite kĂ€ivitama oma testikomplekti (nĂ€iteks pytest vĂ”i npm test), et veenduda, et kĂ”ik lĂ€bib. Kuna Plandex kogus muudatusi ja vĂ”imaldas teil neid eelvaadata, peaks teil olema vĂ€hem ĂŒllatusi. Kui testid ikkagi ebaĂ”nnestuvad, on teil kaks vĂ”imalust: parandada jĂ€relejÀÀnud probleemid kĂ€sitsi vĂ”i kasutada plandex debug 'pytest', et lubada AI-l proovida automaatseid parandusi (docs.plandex.ai). Praktikas kĂ€ivitavad paljud meeskonnad pĂ€rast Plandexi rakendamist tĂ€ieliku testikomplekti ja vĂ”ivad kasutada automaatset silumist mugava sammuna.

  • Kinnita oma muudatused. Kui testid on kohapeal rohelised, kasuta git add ja git commit. Plandex vĂ”ib isegi pakkuda kinnitusteate, kui seda kasutada koos plandex tell -a -c "task" (linuxcommandlibrary.com), vĂ”i vĂ”ite kirjutada oma. (LinuxCommandLibrary mĂ€rgib, et plandex tell -a -c rakendab ja kinnitab muudatused teie eest.) Veenduge, et kĂ”ik jÀÀvad funktsiooni- vĂ”i refaktoreerimisharule – Ă€rge kinnitage otse main-i.

  • TĂ”mba ja ava PR. TĂ”mba oma haru oma koodimajutusteenusesse (GitHub, GitLab jne) ja ava tĂ”mbepĂ€ring (PR). Paljud meeskonnad kasutavad tööriistu nagu GitHub CLI (gh pr create) vĂ”i veebiliideseid. PR on koht, kus kolleegid saavad erinevuse ĂŒle vaadata nagu iga koodimuudatuse puhul. Kuna Plandex hoidis muudatusi atomaarsetena ja samm-sammult, on erinevus selge ja lihtsamini ĂŒlevaadatav. Automaatsed CI testid peaksid PR-is kĂ€ivituma.

  • Ühenda ja juuruta. Kui PR on heaks kiidetud ja kĂ”ik CI kontrollid lĂ€bivad, ĂŒhenda see oma main/trunk harusse. NĂŒĂŒd on muudatused valmis vĂ€ljalaskeks. Tootmisse juurutamiseks kasuta tĂŒĂŒpilist lavastus-/arendus-/tootmistoru. VĂ”ite esmalt tĂ”mmata lavastuskeskkonda (GitHub Actionsi vĂ”i oma CD-tööriista kaudu), kontrollida kĂ€itumist ja seejĂ€rel jĂ€rk-jĂ€rgult tootmisse vĂ€lja anda.

Seda töövoogu kasutusele vĂ”ttes saavad isegi AI-kodeerimistööriistadega uued arendajad jĂ€rgida tuttavaid Giti tavasid. Oluline erinevus on see, et Plandex tegi mitmefailise refaktoreerimise teie eest. Te vaatate ikkagi iga muudatuse ĂŒle, kĂ€ivitate tavalised testid ja kasutate tĂ”mbepĂ€ringuid. Sisuliselt annab Plandex raske planeerimis- ja toimetamistöö AI-le, kuid jĂ€tab lĂ”pliku kontrolli (rakenda vs. lĂŒkka tagasi) teile.

JÀrk-jÀrguline juurutamine ja kahju ulatuse kontroll

Refaktoreeritud koodi juurutamisel on mĂ”istlik piirata vĂ”imaliku probleemi kahju ulatust. See tĂ€hendab sageli funktsiooni lippude vĂ”i kanaarilind-vĂ€ljalasete kasutamist. NĂ€iteks, kui Plandex aitas lisada uue funktsiooni vĂ”i muuta kĂ€itumist, vĂ”iksite selle peita lĂŒliti taha ja lubada selle esmalt kasutajate alamhulgale.

Tööstuse parimad tavad soovitavad uusi muudatusi jĂ€rk-jĂ€rgult juurutada (launchdarkly.com). NĂ€iteks kasutage ringjuurutust: juurutage esmalt sisemistele vĂ”i lavastuskeskkonna kasutajatele, seejĂ€rel vĂ€ikesele protsendile tegelikest kasutajatest ja tĂ€ielikult vĂ€ljastage alles siis, kui funktsioon osutub stabiilseks (launchdarkly.com). Kui tuvastate probleeme (testi vead, veapiigid), saate kiiresti tagasi pöörduda vĂ”i funktsiooni vĂ€lja lĂŒlitada – piirates oluliselt kahju ulatust. Nagu LaunchDarkly mĂ€rgib, „piiravad hoolikalt planeeritud vĂ€ljalasked kahju ulatust, kui midagi juurutamise ajal valesti lĂ€heb” (launchdarkly.com).

LĂŒhidalt, kĂ€sitletage Plandexi genereeritud muudatusi nagu iga teist koodiuuendust: juurutage need lippude taha vĂ”i testsegmenti enne, kui need jĂ”uavad 100%-ni kasutajatest. Kasutage vĂ”imalusel jĂ€lgimist ja automatiseeritud tagasipöördumise reegleid. See lĂ€henemine hoiab teid turvaliselt isegi siis, kui AI-pĂ”hisel muudatusel on ettenĂ€gematu viga.

Toimivuse ĂŒlevaade keeruliste refaktoreerimiste jaoks

Plandex on vĂ”imas, kuid suurte mitme failiga ĂŒlesannete kĂ€sitlemine vĂ”ib LLM-i kasutamise tĂ”ttu kaasa tuua kulusid ja latentsust: iga samm nĂ”uab mudelikĂ”nesid. Referentsjuhend mĂ€rgib, et „50 faili ĂŒhes plaanis tĂ€hendab palju mudelikĂ”nesid”, seega peaksite jĂ€lgima kulutusi ja vĂ”imalusel jagama suure refaktoreerimise vĂ€iksemateks plaanideks (www.noze.it) (www.noze.it). Konteksti vahemĂ€llu salvestamine aitab: Plandex mĂ€letab juba laaditud koodi, nii et see ei saada sama sisu tarbetult uuesti. Siiski, iga kord, kui Plandex peab koodi kohta arutlema, kasutab see mĂ€rke (mis vĂ”ivad API kulusid kaasa tuua) ja aega LLM-i vastuse ootamiseks.

Praktikas vĂ”ib ĂŒks Plandexi sessioon vĂ”tta sekundeid iga LLM-kĂ”ne kohta. Keerulised plaanid (paljude iteratsioonide vĂ”i silumisringidega) vĂ”ivad kesta minuteid. Selle haldamiseks:

  • JĂ€lgi mĂ€rgi kasutust ja aega. Kui plaan on aeglane vĂ”i kallis, kaaluge selle osadeks jaotamist. Korduvate muudatuste (nt kĂŒmnete sarnaste funktsioonide ĂŒmbernimetamine) puhul vĂ”iks koodi osadele uuesti kasutada odavamat avatud lĂ€htekoodiga mudelit (nt CodeLlama).
  • Kasuta kohalikke mudeleid, kui privaatsus vĂ”i hind on probleemiks. Plandex töötab avatud lĂ€htekoodiga LLM-ide kohalike juurutustega. See vĂ€ldib vĂ”rgu latentsust ja mĂ€rgi tasusid. Samuti lahendab see tundlike koodistsenaariumide probleeme (vt jĂ€rgmine jaotis).
  • Luba vahemĂ€llu salvestamine ja pakki mitu sammu loogiliselt. Plandex salvestab automaatselt konteksti OpenAI/Anthropic/Google'i kĂ”nede jaoks vahemĂ€llu (github.com). Peaksite siiski pakkuma plandex load kĂ€sus ainult vajalikud failid, et mitte raisata konteksti ebaolulisele koodile.

Vigade parandamiseks on Plandexi iteratiivne silumisfunktsioon mĂ€rkimisvÀÀrne. (docs.plandex.ai) Kui testid vĂ”i kompileerimine ebaĂ”nnestuvad, saab Plandex kĂ€ivitada kĂ€su mitu korda uuesti, saates iga kord vealogid AI-le tagasi ja rakendades esialgselt soovitatud parandusi. Paljudel juhtudel saab see automaatselt parandada trĂŒki- vĂ”i sĂŒntaksivigu ilma kĂ€sitsi sekkumiseta. Muidugi vĂ”ivad ebaolulised vead vajada inimtegevust, kuid see sisseehitatud tsĂŒkkel sÀÀstab sageli aega silumisel.

Turvalisuse ja valitsemise parimad tavad

Plandexi (vÔi mis tahes AI-agendi) kasutamisel koodibaasis jÀrgige standardseid DevOpsi ohutustavasid:

  • Volitused ja saladused: Ära kunagi koodi sisse saladusi kĂ”vakoodi. Plandex suudab laadida konteksti vĂ€lisesse LLM-i, seega peaksite vĂ€ltima API vĂ”tmete, paroolide vĂ”i privaatsete URL-ide paigutamist oma koodi vĂ”i viipadesse (www.noze.it). Kasutage selle asemel keskkonnamuutujaid vĂ”i saladuste haldamise tööriistu (nt krĂŒpteeritud varahoidlad, GitHub Secrets) ja hoidke neid koodist eemal. GitHubi parimad tavad rĂ”hutavad samuti kunagi saladusi mitte kinnitada ja rakendada vĂ€him privileegide printsiipi kĂ”ikidele vĂ”tmetele (docs.github.com) (docs.github.com). Kui teie projekt on vĂ€ga tundlik, kaaluge Plandexi majutamist turvalises sisesĂŒsteemis ja kasutage ainult kohalikke mudeleid (nii et andmed ei lahku kunagi teie vĂ”rgust) (www.noze.it).

  • Auditseeritavus ja versioonihaldus: KĂ”ik Plandexi muudatused on enne teie hoidlasse jĂ”udmist versioonihaldatud (docs.plandex.ai). Igal plaanil on oma ajaloo logi (plandex log), ja kĂ”ik erinevused saab enne rakendamist ĂŒle vaadata. See pakub selget auditjĂ€lge: nĂ€ete tĂ€pselt, milliseid muudatusi AI pakkus, millal ja kes need rakendas. Kui teie organisatsioon vajab tĂ€iendavat jĂ€lgitavuse kihti, nĂ”udke, et iga Plandexi muudatus kiidetaks heaks koodi ĂŒlevaatuse kaudu PR-is (kus CI tagab testide lĂ€bimise igal sammul). Asjaolu, et Plandex pakub kinnitusteateid ja saab isegi haru plaane eksperimenteerimiseks, tĂ€hendab ka, et iga idee on sĂŒstemaatiliselt salvestatud (github.com) (linuxcommandlibrary.com).

  • VĂ€him privileegid ja ohutud reĆŸiimid: Piirake Plandexi privileege samamoodi nagu mis tahes automatiseeritud tööriista puhul. NĂ€iteks tehke Plandexi tööd mitte-tootmisharu peal. Plandexis endas saate keelata kĂ€skude automaatse tĂ€itmise (set-config can-exec false) vĂ”i vĂ€lja lĂŒlitada tĂ€ielikud automaatse rakendamise reĆŸiimid. Nagu dokumendid hoiatavad, vĂ”ivad funktsioonid nagu tĂ€ielik automaatreĆŸiim teha palju muudatusi ilma viipa esitamata (docs.plandex.ai), seega kasutage neid ainult siis, kui olete valmis. Tavalises kasutuses vaadake iga erinevus ĂŒle enne rakendamist. Samuti veenduge, et teie Giti keskkond on puhas (puuduvad kinnitamata muudatused) enne Plandexi kĂ€ivitamist, nii et saate vajadusel hĂ”lpsasti tagasi pöörduda (docs.plandex.ai).

  • Kahju ulatuse kontrollid: Nagu eespool arutatud, kasutage halbade tagajĂ€rgede piiramiseks funktsiooni lippe ja jĂ€rkjĂ€rgulist juurutamist. Kui Plandex muudab mitut mikroteenust vĂ”i hoidlat, juurutage samm-sammult ja jĂ€lgige iga teenust. Siin kehtib funktsiooni lippude parimate tavade loosung: alustage vĂ€ikeselt ja peatage juurutamine, kui mÔÔdikud vĂ”i testid ebaĂ”nnestuvad (launchdarkly.com).

KokkuvÔte

Plandex toob AI planeerimise ja koodi genereerimise suuremahulisse refaktoreerimisse ja vĂ€ljalaskehaldusesse. See sĂ€rab siis, kui teil on vaja teha laialdasi muudatusi paljudes failides vĂ”i teenustes, sÀÀstes korduva kĂ€sitsi redigeerimise vaeva. Arendajad (ka need, kes on AI tööriistadega uued) saavad Plandexi kasutada tuttava töövoo jĂ€rgi: luua plaan, juhendada AI-d, kontrollida erinevusi, rakendada muudatusi, kĂ€ivitada testid ja seejĂ€rel kasutada standardseid Giti/PR-tavasid ĂŒhendamiseks ja juurutamiseks.

See lĂ€henemine on eriti kasulik konsultantidele, suurtele meeskonnaprojektidele vĂ”i vanadele koodibaasidele, kus muudatused peavad olema turvalised, ĂŒle vaadatud ja auditeeritavad. Alustamiseks on ĂŒks praktiline jĂ€rgmine samm installida Plandex ja proovida seda vĂ€ikesel funktsioonil vĂ”i refaktoreerimisel testihoidlas. NĂ€iteks jĂ€rgige Ă”petuse stsenaariumi: kloonige nĂ€idisprojekt, kĂ€ivitage plandex, laadige paar faili ja paluge AI-l teha muudatus (nagu funktsiooni ĂŒmbernimetamine vĂ”i testide lisamine). Plandexi interaktiivsed viibad juhendavad teid ja nĂ€ete liivakastis tehtud muudatusi ja sammude logi. See praktiline eksperiment aitab teil tööriista kĂ€itumist usaldada ja nĂ€ha, kuidas see teie tavapĂ€rase kodeerimisprotsessiga sobib.

Sealt edasi integreerige see jĂ€rk-jĂ€rgult reaalsesse töösse: alustage alati eraldi harust, kaitske saladusi ja jĂ€lgige kulusid. Pikemas perspektiivis muudab Plandexi tĂ€ieliku autonoomia vĂ”i peeneteralise kontrolli segu selle sobivaks nii AI-huvilistele algajatele kui ka kogenud DevOpsi meeskondadele. Eespool kirjeldatud plaani-tĂ€itmise tsĂŒklite, konteksti indekseerimise ja ohutute juurutustavade hoolika kasutamisega saab teie meeskond kasutada AI-d isegi kĂ”ige keerulisemate refaktoreerimiste ja vĂ€ljalasete haldamiseks enesekindlalt.

Seotud artiklid

Meeldib see sisu?

Telli meie uudiskiri, et saada vĂ€rskeid sisuturunduse ĂŒlevaateid ja kasvujuhendeid.

See artikkel on mÔeldud ainult informatiivsel eesmÀrgil. Sisu ja strateegiad vÔivad varieeruda sÔltuvalt teie vajadustest.
Plandex: Suuremahuliste hoidlate autonoomne refaktoreerimine ja vÀljalaskehaldus | AutoPod