ByteBuddy

简体中文

English

简体中文

English

深色模式

开发数据深度解析 ​

ByteBuddy 的开发数据系统负责管理代码上下文、项目信息和开发历史,为 AI 辅助开发提供精准的数据支持。

数据类型 ​

代码上下文数据 ​

文件内容 ​

当前编辑的文件和相关文件:

  • 当前文件: 正在编辑的文件
  • 导入文件: 被导入的依赖文件
  • 相关文件: 同一模块的文件
  • 测试文件: 对应的测试文件

代码结构 ​

代码的结构化信息:

  • AST: 抽象语法树
  • 符号表: 变量、函数、类定义
  • 调用图: 函数调用关系
  • 依赖图: 模块依赖关系

项目元数据 ​

项目配置 ​

yaml
# config.yaml 中的项目信息配置
models:
  - name: "project-aware-assistant"
    provider: "openai"
    model: "gpt-4"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles: ["chat"]
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.7
      maxTokens: 4000

项目信息包括:

  • 项目类型: Web、移动、后端等
  • 技术栈: 使用的框架和库
  • 编码规范: 代码风格和标准
  • 目录结构: 项目组织方式

依赖管理 ​

依赖信息来源:

  • package.json: Node.js 项目
  • requirements.txt: Python 项目
  • pom.xml: Maven 项目
  • go.mod: Go 项目
  • Cargo.toml: Rust 项目

开发历史 ​

Git 历史 ​

yaml
models:
  - name: "git-aware-assistant"
    provider: "anthropic"
    model: "claude-3-sonnet"
    apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    roles: ["chat"]
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.5
      maxTokens: 4000

Git 数据包括:

  • 提交历史: 代码变更记录
  • 分支信息: 开发分支结构
  • 标签信息: 版本标记
  • 差异对比: 代码变更对比

文件历史 ​

单个文件的变更历史:

  • 修改记录: 历次修改内容
  • 作者信息: 修改者信息
  • 时间戳: 修改时间
  • 修改原因: 提交消息

数据收集 ​

自动收集 ​

ByteBuddy 自动收集以下数据:

编辑器事件 ​

  • 文件打开: 记录打开的文件
  • 光标位置: 当前编辑位置
  • 选中内容: 用户选中的代码
  • 编辑操作: 插入、删除、修改

项目扫描 ​

  • 文件索引: 构建文件索引
  • 依赖分析: 分析项目依赖
  • 结构分析: 解析项目结构

手动配置 ​

项目规范配置 ​

yaml
# 在 config.yaml 中配置项目规范
models:
  - name: "standard-aware-assistant"
    provider: "openai"
    model: "gpt-4"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles: ["chat", "edit"]
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.5
      maxTokens: 4000

可配置的规范:

  • 命名约定: 变量、函数命名规则
  • 代码风格: 缩进、括号等样式
  • 注释规范: 注释格式和内容要求
  • 文档要求: 文档编写标准

数据处理 ​

上下文构建 ​

智能上下文选择 ​

yaml
models:
  - name: "context-aware-model"
    provider: "anthropic"
    model: "claude-3-sonnet"
    apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    roles: ["chat"]
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.6
      maxTokens: 8000

上下文选择策略:

  • 相关性评分: 计算文件相关性
  • 优先级排序: 按重要性排序
  • 大小限制: 控制上下文总量
  • 动态调整: 根据任务调整

上下文压缩 ​

压缩技术:

  • 摘要生成: 提取关键信息
  • 去重: 移除重复内容
  • 优先级过滤: 只保留重要信息
  • 层次化: 分层组织上下文

数据索引 ​

向量索引 ​

yaml
models:
  # 嵌入模型用于索引
  - name: "embedding-index"
    provider: "openai"
    model: "text-embedding-3-large"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles: ["embed"]

  # 聊天模型使用索引数据
  - name: "indexed-chat"
    provider: "openai"
    model: "gpt-4"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles: ["chat"]
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.7
      maxTokens: 4000

索引策略:

  • 代码块索引: 索引函数、类等
  • 文档索引: 索引注释和文档
  • 依赖索引: 索引导入和依赖
  • 实时更新: 文件变更时更新索引

符号索引 ​

符号类型:

  • 函数: 函数定义和调用
  • 类: 类定义和继承
  • 变量: 变量声明和使用
  • 类型: 类型定义和引用

数据使用 ​

RAG (检索增强生成) ​

yaml
models:
  # 嵌入模型
  - name: "rag-embeddings"
    provider: "openai"
    model: "text-embedding-3-large"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles: ["embed"]

  # 重排序模型
  - name: "rag-rerank"
    provider: "cohere"
    model: "rerank-english-v3.0"
    apiKey: "${COHERE_API_KEY}"
    roles: ["rerank"]

  # 生成模型
  - name: "rag-generation"
    provider: "openai"
    model: "gpt-4"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles: ["chat"]
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.7
      maxTokens: 4000

RAG 工作流:

  1. 查询嵌入: 将用户问题向量化
  2. 相似搜索: 检索相关代码和文档
  3. 结果重排: 优化检索结果顺序
  4. 上下文增强: 将检索结果添加到上下文
  5. 生成回答: 基于增强上下文生成答案

代码搜索 ​

语义搜索 ​

yaml
models:
  - name: "semantic-search"
    provider: "openai"
    model: "text-embedding-3-large"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles: ["embed"]

搜索能力:

  • 自然语言查询: 用自然语言描述需求
  • 代码片段搜索: 查找相似代码
  • 功能搜索: 按功能查找代码
  • 跨项目搜索: 在多个项目中搜索

精确搜索 ​

传统搜索方式:

  • 文本匹配: 精确文本搜索
  • 正则表达式: 模式匹配
  • 符号查找: 按符号名查找
  • 引用查找: 查找符号引用

数据安全 ​

隐私保护 ​

配置隐私保护:

  • 本地处理: 优先使用本地模型
  • 数据过滤: 过滤敏感信息
  • 加密传输: 使用 HTTPS/TLS
  • 访问控制: 限制数据访问

本地模型配置 ​

yaml
models:
  # 使用本地模型保护隐私
  - name: "private-assistant"
    provider: "ollama"
    model: "llama2"
    apiBase: "http://localhost:11434"
    roles: ["chat"]
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.7
      maxTokens: 2000

本地模型优势:

  • 完全隐私: 数据不离开本地
  • 无网络依赖: 离线工作
  • 成本节约: 无 API 调用费用
  • 自主控制: 完全控制数据

最佳实践 ​

1. 数据组织 ​

  • 保持项目结构清晰
  • 使用有意义的命名
  • 添加充分的注释和文档
  • 维护更新的 README

2. 上下文管理 ​

  • 定期清理无关文件
  • 优化文件大小
  • 合理组织依赖
  • 使用 .gitignore 排除无关文件

3. 性能优化 ​

  • 启用增量索引
  • 使用高效的数据结构
  • 实施缓存策略
  • 限制上下文大小

4. 安全考虑 ​

  • 使用本地模型处理敏感数据
  • 配置数据过滤规则
  • 定期审查数据访问
  • 遵守数据保护法规

环境变量配置 ​

bash
# ~/.bashrc 或 ~/.zshrc
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"
export COHERE_API_KEY="your-cohere-api-key"

通过有效管理开发数据,ByteBuddy 能够提供更准确、更相关的 AI 辅助,显著提升开发效率。

Copyright © 2025 ByteBuddy