أداة بحث ذكية في قواعد أكواد React تعتمد على اللغة الطبيعية، تدعم البحث عن الأكواد وتحليلها في مشاريع JS/TS

نظرة عامة على مشروع Wizi Code Search

Wizi Code Search هو أداة بحث عن التعليمات البرمجية مفتوحة المصدر مدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومصممة خصيصًا لفرق React الأمامية. يسمح هذا المشروع للمطورين باستخدام اللغة الطبيعية للبحث عن أجزاء معينة من التعليمات البرمجية في مستودعات تعليمات React البرمجية والعثور عليها، ويدعم مشاريع JavaScript و TypeScript.

• عنوان المشروع: https://github.com/wizi-ai/code-search

الميزات الأساسية

🔍 البحث باللغة الطبيعية

• يدعم استخدام أوصاف اللغة الطبيعية للبحث عن التعليمات البرمجية
• لا حاجة لتذكر أسماء الدوال أو أسماء المتغيرات المحددة
• فهم ذكي لنية بحث المطور

⚡ تحسين خاص لـ React

• مصمم ومحسن خصيصًا لمستودعات تعليمات React البرمجية
• يدعم JavaScript (JS) و TypeScript (TS)
• فهم بنية وأنماط مكونات React

🚀 نشر سريع

• نشر بنقرة واحدة على منصة Vercel
• الاستفادة من مستويات الخدمة المجانية الحالية
• إعداد واختبار سريع

البنية التقنية

حزمة التقنيات الأساسية

• النشر الأمامي: Vercel
• نموذج الذكاء الاصطناعي: OpenAI API
• قاعدة بيانات المتجهات: Pinecone
• فهرسة التعليمات البرمجية: GitHub API

كيف يعمل

1. فهرسة التعليمات البرمجية: الحصول على محتوى مستودع التعليمات البرمجية من خلال GitHub API
2. التحويل إلى متجهات: استخدام OpenAI لتحويل التعليمات البرمجية إلى تمثيل متجه
3. التخزين: تخزين المتجهات في قاعدة بيانات متجهات Pinecone
4. البحث: تحويل استعلام المستخدم إلى متجه وإجراء بحث عن التشابه
5. إرجاع النتائج: إرجاع أجزاء التعليمات البرمجية الأكثر صلة

دليل النشر

متطلبات البيئة

# مفاتيح API المطلوبة
GITHUB_TOKEN=your_github_personal_access_token
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key
PINECONE_BASE_URL=https://your-index.svc.region.pinecone.io

خطوات النشر

1. الحصول على رمز الوصول إلى GitHub

قم بزيارة GitHub Personal Access Tokens لإنشاء رمز وصول جديد.

2. الحصول على مفتاح OpenAI API

قم بزيارة OpenAI API Keys للحصول على مفتاح API.

3. تكوين Pinecone

• قم بزيارة وحدة تحكم Pinecone
• قم بإنشاء فهرس جديد، وقم بتكوينه على النحو التالي:

{
  "name": "wizi-ai-code-search",
  "dimensions": 1536,
  "metric": "cosine",
  "pod_type": "P1"
}

4. النشر إلى Vercel

• استنساخ المشروع إلى Vercel
• إضافة متغيرات البيئة المذكورة أعلاه
• تنفيذ النشر (عادة ما يكتمل في غضون دقيقتين)

تحليل التكلفة

التكاليف المقدرة

• مشروع React متوسط الحجم: متوسط تكلفة الفهرسة 1-2 دولار
• الاستفادة من الطبقة المجانية:
  • Vercel: استضافة مجانية
  • OpenAI: حصة مجانية
  • Pinecone: طبقة مجانية

سيناريوهات قابلة للتطبيق

• نموذج أولي سريع لمشاريع React الصغيرة والمتوسطة الحجم
• تجارب بحث عن التعليمات البرمجية للفريق
• تعلم ودراسة تقنيات البحث عن التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي

حالات الاستخدام

العمل اليومي للمطور

# مثال على استعلامات البحث
"عرض جميع المكونات التي تعالج تسجيل دخول المستخدم"
"العثور على التعليمات البرمجية لإدارة الحالة باستخدام Redux"
"البحث عن hooks التي تحتوي على استدعاءات API"

تعاون الفريق

• تعرف أعضاء الفريق الجدد بسرعة على قاعدة التعليمات البرمجية
• التعرف على أنماط التعليمات البرمجية عبر المشاريع
• إعادة هيكلة التعليمات البرمجية وتحليل التحسين

قيود المشروع

⚠️ تذكير هام

• غير جاهز للإنتاج: هذا قالب مشروع تجريبي
• حل الاستضافة الذاتية: تحتاج إلى التكوين والصيانة بنفسك
• اعتبارات التكلفة: قد تتكبد المشاريع الكبيرة تكاليف إضافية

القيود التقنية

• يدعم حاليًا نظام React البيئي فقط
• يعتمد على خدمات API الخارجية
• تعتمد جودة البحث على بنية قاعدة التعليمات البرمجية وجودة التعليقات التوضيحية

إمكانيات التوسع

التحسين التقني

• خيارات النشر المحلية
• قدرة محسنة على فهم التعليمات البرمجية
• مزامنة وتحديث التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي
• ترتيب أفضل لنتائج البحث

ملخص

يوفر Wizi Code Search حلاً مبتكرًا للبحث عن التعليمات البرمجية لفرق تطوير React. على الرغم من أنه لا يزال ذا طبيعة تجريبية، إلا أنه يوضح الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في مجال البحث عن التعليمات البرمجية. بالنسبة للفرق التي تتطلع إلى استكشاف تقنيات البحث الذكي عن التعليمات البرمجية، فهذه نقطة انطلاق ومورد تعليمي جيد.