ByteBuddy

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ByteBuddy 功能概览 ​

ByteBuddy 是高度可配置的AI编程助手，可以适应您的特定开发工作流程、偏好和需求。本节涵盖 ByteBuddy 的核心功能和配置选项。

配置选项 ​

核心配置 ​

ByteBuddy 可以通过以下方式配置：

  1. 配置文件

    • 项目根目录中的 config.yaml
    • ~/.bytebuddy/config.yaml 中的全局配置

  2. IDE 集成

    • VS Code 设置
    • JetBrains 偏好设置

配置结构 ​

典型的 ByteBuddy 配置包括：

yaml
# config.yaml
name: My ByteBuddy Config
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: "gpt-4"
    provider: "openai"
    model: "gpt-4"
    apiKey: "${OPENAI_API_KEY}"
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply

  - name: "claude-3"
    provider: "anthropic"
    model: "claude-3-sonnet"
    apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    roles:
      - chat
      - autocomplete

context:
  - provider: "codebase"
  - provider: "diff"
  - provider: "docs"
  - provider: "terminal"

rules:
  - "始终包含类型注解"
  - "遵循现有代码风格"
  - name: "comment-complex"
    rule: "为复杂逻辑添加注释"
    description: "为超过5行的复杂函数添加注释"

mcpServers:
  - name: "filesystem"
    command: "npx"
    args: ["@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/project"]

关键自定义领域 ​

1. AI 模型和提供商 ​

支持多种 AI 模型和服务提供商：

  • 主流模型：GPT-4、Claude、Gemini 等
  • 本地模型：Ollama、LM Studio、LLaMA.cpp
  • 自定义提供商：创建您自己的模型提供商
  • 模型角色：为不同模型分配特定角色

2. 上下文提供者 ​

控制 AI 访问的信息范围：

  • 代码库上下文：包含相关文件和目录
  • 差异上下文：显示当前更改
  • 文档上下文：包含文档和资料
  • 终端上下文：访问终端输出
  • 文件夹上下文：浏览文件结构
  • URL 上下文：获取网页内容
  • 数据库上下文：查询数据库（通过 MCP）

3. 规则系统 ​

指导 AI 的行为模式：

  • 字符串规则：简单的规则定义
  • 对象规则：带名称和描述的规则
  • 文件匹配：基于文件类型和路径的规则
  • 可调用规则：用户可以主动触发的规则

5. MCP 服务器集成 ​

通过 MCP 协议扩展功能：

  • 文件系统工具：文件读写和管理
  • 浏览器自动化：使用 Playwright
  • 数据库工具：各种数据库连接
  • Git 工具：版本控制操作
  • 自定义 MCP 服务器：创建自己的扩展

开始自定义 ​

基本自定义 ​

  1. 在项目中创建配置文件：

    bash
    touch config.yaml

  2. 添加您的第一个模型：

    yaml
    models:
  - name: "gpt-4"
    provider: "openai"
    model: "gpt-4"
    apiKey: "your-api-key-here"
    roles:
      - chat

  3. 添加上下文提供者：

    yaml
    context:
  - provider: "codebase"
  - provider: "diff"

  4. 验证您的配置： 检查配置文件的语法和有效性。

高级自定义 ​

随着您为 ByteBuddy 的熟悉，您可以：

  • 配置多个模型：为不同任务分配不同的模型
  • 设置模型角色：chat、edit、apply、autocomplete 等
  • 配置规则系统：设置编码标准和约定
  • 集成 MCP 服务器：扩展功能范围
  • 自定义上下文提供者：控制 AI 的信息访问范围

最佳实践 ​

1. 安全性 ​

  • 使用环境变量存储敏感数据
  • 仔细审查模型权限
  • 验证外部工具输入
  • 保护数据库和SSH连接凭据

2. 性能 ​

  • 为您的模型优化上下文窗口
  • 为不同任务使用适当的模型
  • 缓存频繁使用的上下文
  • 监控令牌使用情况

3. 团队协作 ​

  • 通过版本控制共享配置
  • 记录您的自定义内容
  • 使用标准命名约定
  • 在不同环境中测试配置

4. 维护 ​

  • 保持配置更新
  • 定期审查模型性能
  • 监控 API 使用和成本
  • 备份重要配置

团队配置示例 ​

yaml
# 团队共享配置
name: Team Standard Config
version: 1.0.0
schema: v1

models:
  - name: "team-model"
    provider: "openai"
    model: "gpt-4"
    apiKey: "${TEAM_API_KEY}"
    roles:
      - chat
      - edit

rules:
  - "遵循团队编码规范"
  - name: "documentation"
    rule: "包含适当的文档注释"
    description: "为所有公共函数添加 JSDoc 注释"
  - name: "test-coverage"
    rule: "确保测试覆盖率不低于 80%"
    globs: ["**/*.ts", "**/*.js"]

context:
  - provider: "codebase"
  - provider: "docs"
  - provider: "diff"

常见配置模式 ​

1. 环境特定配置 ​

yaml
# 开发环境
models:
  - name: "gpt-3.5-turbo"
    provider: "openai"

# 生产环境
models:
  - name: "gpt-4"
    provider: "openai"

2. 语言特定设置 ​

yaml
# Python 项目
context:
  - provider: "codebase"
    params:
      dirs: ["src", "tests"]
      fileRegex: "\\.py$"

# JavaScript 项目
context:
  - provider: "codebase"
    params:
      dirs: ["src", "lib"]
      fileRegex: "\\.(js|ts|jsx|tsx)$"

rules:
  - "遵循 PEP 8 风格指南"
  - "包含类型提示"
  - "为所有函数编写文档字符串"

3. 团队配置 ​

yaml
# 共享团队配置
models:
  - name: "team-gpt-4"
    provider: "openai"
    apiKey: "\${{ secrets.TEAM_API_KEY }}"

rules:
  - "使用公司编码标准"
  - "包含安全考虑"
  - "记录 API 更改"

开始自定义 ByteBuddy 以满足您的确切需求并释放其全部潜力！

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