El proyecto de Pocketflow es un marco LLM de 100 líneas que permite rastrear los repositorios de GitHub y crear una base de conocimientos a partir del código. Esto se logra mediante la análisis de bases de código completas para identificar abstracciones centrales y cómo interactúan, y transformar código complejo en tutoriales para principiantes con visualizaciones claras.
Este proyecto utiliza inteligencia artificial para analizar el código y generar el tutorial. Esto significa que el tutorial estará generado de manera automática, sin la necesidad de intervención humana. Sin embargo, es importante revisar el tutorial generado para asegurarse de que sea preciso y completo.
Empezar a utilizar el proyecto
Para empezar a utilizar este proyecto, es necesario clonar el repositorio y instalar las dependencias necesarias. Esto se puede hacer mediante el comando pip install -r requisitos.txt. Luego, es necesario configurar el LLM en el archivo utils/call_llm.py proporcionando las credenciales necesarias. De forma predeterminada, se puede utilizar la clave AI Studio con este cliente para Gemini Pro 2.5.
Una vez configurado el LLM, se puede verificar que esté funcionando correctamente ejecutando el script utilidades de Python/call_llm.py. Luego, se puede generar un tutorial completo de codebase ejecutando el script principal main.py. Este script permite analizar un repositorio de GitHub o un directorio local, y generar un tutorial en el idioma especificado.
Por ejemplo, para analizar un repositorio de GitHub y generar un tutorial en inglés, se puede ejecutar el comando python main.py --repo https://github.com/username/repo --include "*.py" "*.js" --excluir "pruebas/*" --tamaño máximo 50000. De manera similar, para analizar un directorio local y generar un tutorial en chino, se puede ejecutar el comando python main.py --dir /ruta/a/tu/codebase --include "*.py" --excluir "*test*" --language "Chino".
El script main.py acepta varios parámetros, incluyendo la URL del repositorio de GitHub o la ruta del directorio local, el nombre del proyecto, el token de GitHub, el directorio de salida, los archivos para incluir y excluir, el tamaño máximo de archivo y el idioma del tutorial generado. Estos parámetros se pueden especificar mediante opciones de línea de comandos, como -n o --name para el nombre del proyecto, -t o --token para el token de GitHub, y -o o --output para el directorio de salida.
Lo chulo del sistema, es que genera el tutorial en tu idioma
Una vez que se ha generado el tutorial, se puede encontrar en el directorio de salida especificado, que por defecto es ./exit. El tutorial estará en el idioma especificado y contendrá visualizaciones claras del código y su estructura. Esto puede ser especialmente útil para principiantes que están tratando de entender un nuevo código base, o para desarrolladores que necesitan documentar su código de manera efectiva.
Para más información sobre este proyecto, puedes consultar el Tutorial de desarrollo de YouTube y el Tutorial de publicación de subpila. También se puedes encontrar más información en la página principal de noticias sobre hackers alcanzadas, que ha recibido más de 800 up-votes. Allí se pueden encontrar resultados de ejemplo de repositorios populares de GitHub, que demuestran la efectividad de este proyecto en la generación de tutoriales de código de manera automática.
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