这个仓库包含了LLMs Code，一个命令行AI工作流工具，它可以连接到你的工具，理解你的代码，并加速你的工作流程。

使用LLMs Code，你可以：

• 查询和编辑大型代码库，支持超过1M token的上下文窗口。
• 从PDF或草图生成新应用，使用多模态能力。
• 自动化操作任务，如查询拉取请求或处理复杂的rebase。
• 使用工具和MCP服务器连接新功能。
• 使用多种顶级大语言模型，包括OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列和Google的Gemini系列。

1. 前提条件： 确保你安装了Node.js 20版本或更高版本。

2. 运行CLI： 在终端中执行以下命令：

   npx https://github.com/WilliamWang1721/LLMs-Code

   或者安装它：

   npm install -g llms-code
   llms-code

3. 选择颜色主题

4. 认证： 根据提示，使用你的API密钥进行认证。

现在你可以使用LLMs Code了！

LLMs Code支持多种大语言模型，你可以通过配置文件来设置：

1. 创建配置文件 ~/.llms-code/config.yaml：

# 界面语言，可选 'en' 或 'zh-CN'
language: zh-CN

# 默认使用的模型
default_model: gpt-4o

# 可用模型配置
models:
  - name: gpt-4o
    provider: openai
    api_key: env:OPENAI_API_KEY
    
  - name: claude-3-opus
    provider: anthropic
    api_key: env:ANTHROPIC_API_KEY
    
  - name: gemini-1.5-pro
    provider: gemini
    api_key: env:GEMINI_API_KEY

2. 设置环境变量：

export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_API_KEY"

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

3. 启动LLMs Code，它会自动使用配置文件中设置的默认模型：

```bash
llms-code

4. 你也可以在命令行中指定要使用的模型：

llms-code chat "你好" -m claude-3-opus

## 示例

一旦CLI运行起来，你可以开始从shell中与LLMs Code交互。

你可以从一个新目录开始一个项目：

```sh
cd new-project/
llms-code
> 帮我写一个Discord机器人，它可以使用我提供的FAQ.md文件回答问题

或者处理现有项目：

git clone https://github.com/WilliamWang1721/LLMs-Code
cd LLMs-Code
llms-code
> 给我一个昨天所有更改的摘要

• 了解如何贡献或从源代码构建。
• 探索可用的**CLI命令**。
• 如果遇到任何问题，请查看**故障排除指南**。
• 有关更全面的文档，请参阅完整文档。
• 查看一些常见任务以获取更多灵感。

如果你遇到问题，请查看故障排除指南。

首先cd进入现有或新克隆的仓库，然后运行llms-code。

> 描述这个系统架构的主要部分。

> 有哪些安全机制？

> 为GitHub issue #123实现一个初稿。

> 帮我将这个代码库迁移到最新版本的Java。从计划开始。

使用MCP服务器将本地系统工具与企业协作套件集成。

> 为我制作一个幻灯片，显示过去7天的git历史，按功能和团队成员分组。

> 为墙面显示器制作一个全屏Web应用，显示我们最多交互的GitHub问题。

> 将此目录中的所有图像转换为png，并使用exif数据中的日期重命名它们。

> 按支出月份组织我的PDF发票。

请查看卸载指南了解卸载说明。

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