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maccarone

Python代码的AI辅助管理工具

Maccarone是一个Python工具,允许开发者将代码特定部分交由AI管理。它通过注释指定需AI填充的代码块,支持VS Code扩展和命令行使用。该工具利用GPT-4自动生成和更新代码,提高编程效率。Maccarone为Python项目开发提供了AI辅助编程方式,适用于多种开发场景。使用Maccarone需要OpenAI API密钥,每次预处理源文件时会产生API调用费用。费用与完成代码的大小成正比,小型源模块的处理成本约为0.01-0.10美元。

Maccarone:Python中的AI管理代码块 ⏪⏩

PyPI版本

Maccarone让您可以将Python程序的部分内容委托给AI所有权。

以下是它在VS Code扩展中的样子:

screencap-20230629

示例

您可能会编写如下代码:

def main(path: str):
    #<<filenames = path下的文件名列表>>

    for fn in filenames:
        #<<size = fn的字节大小>>

        print(fn, size)

#<<使用argparse并调用main>>

然后Maccarone会填充您委托的部分:

def main(path: str):
    #<<filenames = path下的文件名列表;不包括目录>>
    import os
    filenames = [f for f in os.listdir(path) if os.path.isfile(os.path.join(path, f))]
    #<</>>

    for fn in filenames:
        #<<size = fn的字节大小>>
        size = os.path.getsize(os.path.join(path, fn))
        #<</>>
        print(fn, size)

#<<使用argparse并调用main>>
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("path", type=str)
args = parser.parse_args()
main(args.path)
#<</>>

在您的代码中进行更改,比如向main添加一个extension参数,Maccarone会保持其部分更新:

def main(path: str, extension: str | None = None):
    #<<filenames = path下的文件名列表;不包括目录>>
    …
    if extension:
        filenames = [f for f in filenames if f.endswith(extension)]
    #<</>>
    …

#<<使用argparse并调用main>>
…
parser.add_argument("--extension", type=str, default=None)
args = parser.parse_args()
main(args.path, args.extension)
#<</>>

快速入门

先决条件

  • Python 3.8+
  • 具有GPT-4访问权限的OpenAI API密钥(export OPENAI_API_KEY

简易模式 - VS Code扩展

简易模式是来自VS Code市场的免费扩展。

在VS Code中安装它,然后就完成了(如果您具备上述先决条件)。

其他选项 - 命令行

如果您不使用VS Code,您仍可以直接从PyPI安装Maccarone:

  • pip install maccarone

然后运行maccarone以生成代码并更新您的源文件:

$ maccarone --rewrite examples/file_sizes.py

使用注意事项

在目录上运行maccarone

Maccarone可以重写目录中的所有文件:

$ maccarone --rewrite --suffix .py examples/

请小心!您可能应该只在版本控制下的文件上运行此命令。

相关工作

常见问题

它需要我的OpenAI API密钥吗?

Maccarone提示GPT-4编写代码。它将使用您的密钥进行OpenAI API调用,OpenAI将向您收费

每次Maccarone预处理源文件的新版本时,都会进行API调用。

消耗的令牌数量与您完成的代码大小成正比。您无法提前准确预测该数量。预处理一个小型源模块可能会花费$0.01–0.10。

什么能防止我的程序在每次预处理运行后表现不同?

您对GPT-4的信心强度。

非英语语言怎么办?

它们可能会工作,但可能性比英语低。

"maccarone"是什么意思?

https://en.wikipedia.org/wiki/Macaronic_language

这个项目还在活跃开发吗?

是也不是。它是为了评估特定风格的LLM辅助编程而创建的。对于该目的而言,它感觉功能已经完备。

然而,欢迎提交PR和错误报告,未来可能会有维护版本发布。

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