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AI代码库问答引擎Folda-Scan

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 昨天 21:08 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

简介

什么是 Folda-Scan ?

Folda-Scan是一款革命性的智能项目问答工具, 完全在浏览器中本地运行 。它使用高级语义矢量化将您的代码库转变为对话伙伴,使代码理解和AI协作变得前所未有的简单和安全。其采用尖端的Web技术和AI算法构建,可为您提供流畅、高效和安全的本地代码交互体验。

主要亮点

  • ?️绝对隐私,本地运行:所有数据处理均在浏览器本地完成,代码永不离开您的计算机。
  • ?自然语言“聊”代码:像和同事聊天一样向代码库提问,精准获取答案。
  • ?深层语义理解:超越关键词,理解代码的真实意图和复杂逻辑。
  • ?信息秒级定位:模糊描述也能快速定位相关代码片段和文件。
  • ?LLM 协作加速器:一键生成上下文感知的Markdown,为AI助手(ChatGPT,Claude等)提供完美“食粮”。
  • ?Token 成本骤降:优化LLM交互,显著降低API调用成本和等待时间。
  • ?️智能配置生成:辅助生成Dockerfile等项目配置文件。
  • ?即时上手:清晰的项目运行指导,快速启动您的代码探索之旅。

工作原理

Folda-Scan的魔法源于其创新的语义向量化引擎

  1. 本地扫描与索引:安全扫描您选定的本地项目,通过语义分析将代码转化为高维向量,在浏览器本地构建知识索引。
  2. **智能自然语言处理 (NLP)**:理解您的自然语言提问,并将其同样向量化。
  3. 精准语义匹配:在向量空间中高效匹配问题与代码内容,提供最相关的答案。 这一切都在保障您数据隐私的前提下,在浏览器中高效完成。

应用场景

  • 代码理解与学习:适用于新开发者快速了解复杂代码库,提升学习效果。
  • 技术文档生成:便于开发者在与代码互动时,生成清晰的技术文档。
  • 多项目管理:适合需要同时处理多个项目的开发者,快速查找所需信息。
  • AI 辅助开发:为开发者提供强大的工具,优化与AI的协作,减少API调用成本。

Folda-Scan通过提供安全、高效的代码交互体验,帮助开发者更好地利用其代码资产。

如果不想自己安装,可以使用官方提供的演示站点( https://file.wen.bar )

构建镜像

如果你不想自己构建,可以跳过,直接阅读下一章节

Dockerfile没有采用多阶段构建,所以编译出来的镜像有点大

# 使用 Node.js 作为基础镜像 
FROMnode:18

# 设置工作目录
WORKDIR/usr/src/app

# 复制 package.json 和 package-lock.json
COPYpackage*.json ./

# 安装依赖
RUNnpm install
# serve 不是项目依赖,需要单独安装:
RUNnpm install serve

# 复制应用代码
COPY. .

# 构建应用
RUNnpm run build

# 暴露端口
EXPOSE3000

# 启动应用
# 使用 npx (如果 serve 未作为项目依赖安装,npx 会临时下载)
# CMD ["npx", "serve", "-s", "out", "-l", "3000"]
# 或者,如果 serve 是项目依赖 (通过 npm install 安装了)
CMD["./node_modules/.bin/serve","-s","out","-l","3000"]

构建镜像和容器运行的基本命令如下?

# 下载代码
gitclonehttps://github.com/oldjs/web-code-Agent.git

# 通过代理
gitclonehttps://gh-proxy.com/github.com/oldjs/web-code-agent.git

# 进入目录
cdweb-code-agent

# 构建镜像
docker build -t wbsu2003/web-code-agent:v1 .

# 运行容器
docker run -d \
--restart unless-stopped \
--name web-code-agent \
-p 3250:3000 \
wbsu2003/web-code-agent:v1

安装

在群晖上以 Docker 方式安装。

在注册表中搜索wbsu2003,可能要翻到第二页才能找到wbsu2003/web-code-agent,版本选择latest

端口

本地端口不冲突就行,不确定的话可以用命令查一下

# 查看端口占用
netstat -tunlp | grep 端口号
本地端口
容器端口
32503000

命令行安装

如果你熟悉命令行,可能用docker cli更快捷

# 运行容器
docker run -d \
--restart unless-stopped \
--name web-code-agent \
-p 3250:3000 \
wbsu2003/web-code-agent

也可以用docker-compose安装,将下面的内容保存为docker-compose.yml文件

version:'3'

services:
web-code-agent:
image:wbsu2003/web-code-agent
container_name:web-code-agent
restart:unless-stopped
ports:
-3250:3000

然后执行下面的命令

# 新建文件夹 folda-scan 和 子目录
mkdir -p /volume1/docker/folda-scan

# 进入 folda-scan 目录
cd/volume1/docker/folda-scan

# 将 docker-compose.yml 放入当前目录

# 一键启动
docker-compose up -d

运行

如果在浏览器中输入http://群晖IP:3250,虽然能看到主界面,但是会有警告提示

其实原因主要是文件系统访问(File System Access API)和Service Worker必须使用https协议,当然浏览器本身也很重要,FirefoxSafari可能不支持或部分支持

反向代理

实际访问地址为:https://code.laosu.tech

域名
局域网地址
备注
code.laosu.techhttp://192.168.0.197:3250Folda-Scan
的访问地址

npm中的设置

在浏览器中输入https://code.laosu.tech,这次不会再有警告了

基本用法

  1. 选择文件夹:授权浏览器访问您的本地代码项目。
  2. 等待索引Folda-Scan将在本地快速构建语义索引。
  3. 开始提问:用自然语言向您的代码库提问,探索其奥秘!

以本项目为例,输入用户名和仓库名之后,可以下载代码

当然前提是你能访问https://api.github.com

在本机解压之后,点选择文件夹导入项目代码

下载的报告是FS_Report_20250601_1146.txt这样的文件,包含了项目文件、文件夹、函数、方法以及它们之间的调用关系、可用于ChatGPTClaude

选择与代码对话

现在可以直接跟代码库对话了

稍等一会儿,你就会看到答案了

软件本身不需要设置大模型,但是从答案看,会向后端/云端(https://text.pollinations.ai/openai)发送对话信息

你可以将代码库当做知识库,这样就好理解了,虽然不会上传完整的代码,但是代码片段还是会的,这也是为什么会减少API调用费用的根本原因


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