git bush中输错如何修改
gitnexus 纯浏览器端代码智能工具的功能架构一、代码理解与语义导航 gitnexus 的 首要功能层是对代码库的深度理 解与快速导航工具。在浏览器内基于 trigon sitter web assembly 解析器构建四十余种编程语言的抽象语法术，并在此基础上生成项目的完整符号缩影。 用户在本地打开代码库后，无需任何上传等待，即可获得与桌面集集成开发环境相仿的语义感知能力。定义跳转与引用查找 双标志。于任意函数、类变量或接口名称上使用快捷键可立即跳转至其定义位置至无论该定义位于当前文件还是深层 目录。反向操作同样支持，即从定义处列出所有引用该符号的位置，并以列表形式展示，点击即可切换调用层次关系。 对于选定的函数或方法工具，可计算完整的调用图，向上追溯调用方，向下展示被调用方。调用关系。已可展开的树形式图呈现，帮助开发者快速理解直行路径与模块藕 和程度。符号。大纲与悬停信息。当前文件的符号结构以大纲形式显示，在侧边栏，含该类方法属性及接口声明，点击即跳转 光标悬停于标识符时，浮动面板即刻显示该符号的类型。注解定义位置、摘要及关联文档。注视文件模糊搜索项目文件数，支持按文件名片段快速筛 选，渐入字体即可定位目标文件，大幅提升大型项目的切换效率。上述功能的数据源均为本地语法术语，内存缩影 响应延迟控制在数十毫秒以内，交互体验流畅无卡顿。二、本地人工智能增强 get nexus 在 纯浏览器环境中集成了离线可用的代码大语言模型， 推理过程完全依赖本地算力，无任何数据外传。模型经量化压缩后存处于 origin private file system， 通过 transformers js 运行时与 web gpu 后端执行推理型内代码补全编辑过程中，工具根据当前文件的语法、上下文与作用域内符号信息，自动生成灰色幽灵文本作为补全建议。 建议内容包含未写完的表达式函数、参数级完整语句块，按 tab 键采纳，继续输入则自动消失。 自然语言生成代码在注视中以自然语言描述需求，触发快捷键后，工具在注视下方生成对应代码，实现生成逻辑会适配当前文件的编程语言。于已有代码风格、代码解释与文档生成。 选中任意代码片段，可请求工具以自然语言解释其执行逻辑、边界条件及潜在 风险，同时支持为一键选中函数或类，生成标准格式的文档。注视内容包含参数类型、返回值、说明与使用。视力重构，建议对选中代码执行分析后，工具提供具体重构选项，如提取重负逻， 即为函数、简化嵌套条件优化、变量命名等。建议以差异对比形式呈现，用户可逐条采纳或全部应用。提交信息自动刊写。在查看代码差异时，工具分析变更涉及的符号类型与影响范围， 自动生成符合 conventional commits 规范的提交说明。所有人工智能功能运行于独立的 web worker。 现成股权与生成延迟在数百毫秒级别，不影响主现成编辑操作。 三、项目管理与协助支撑除面向代码内容的智能辅助外， get nexus 还提供围绕项目整体的管理工具，助利开发者从宏观视角把握代码结构。依赖关系图谱 工具解析文件间的导入与引用关系。生成模块依赖图，图中清晰标注各节点的上下游关系，并以颜色区分、循环依赖与未被使用的引用，为架构优化提供直观依据。 本地版本对比，直接读取项目目录下的 get 版本库信息，支持在工具内浏览文件变更、历史对比任意两次提交之间的差异。 差异式图采用并排高亮模式，新增删除与修改区域一目了然。锁影快照与恢复 可将当前项目的完整语义、锁影文件摘要及用户配置打包为单一档案文件，该档案可在其他设备的 git nexus 中直接打开，迅速恢复至相同工作上下文， 无需重新解析项目文件。多标签页状态同步同时打开多个 git nexus 标签页，访问同一代码 库时缩影缓存最近打开文件列表即位保存的编辑状态，通过 broadcast channel 自动同步，保证跨页面体验一致。隐私边界保障，上述所有功能执行期间代码内容路径、符号缩影及人工智能推理过程均 不离开浏览器沙箱。工具不包含任何遥测、上报或数据收集、逻辑网络请求面板中无任何外发流量。四、辅助功能与效率工具 除核心功能外， get nexus 还内置多项辅助工具，覆盖日常开发的边缘需求、权威检测与符号搜索， 侧边栏提供局搜索入口，即可对代码注视字母串及标识符进行权威关键词 解锁。也可基于语义缩引对项目内全部符号进行模糊搜索，搜索结果按文件分组并高亮命中位置符号搜索同时附带类型标注。代码格式化与编辑增强 集成基于 web assembly 的 pre tier 格式化核心，支持主流语言的即时格式化。缩进风格与引号规则，可配置编辑器。还提供括号自动闭合、多光标边及批量注视切换及缩进引导线等增强 功能与一级语法高亮高亮渲染，依据抽象语法数节点类型精确着色，避免正则表达式方案中常见的 字体串内关键字误着色问题。主题系统支持亮色与暗色模式，并允许导出自定义配色方案。本地静态检查，利用语法术进行基础规则检查，包括未 使用变量标记不可达代码检测及作用域内重复声明问题以波浪线标注于编辑器内，点击可查看说明并跳转。片段与模板管理， 用户可将常用代码块保存为片段绑定触发词后通过 tab 快 速展开项目级模板，用于快速生成组建骨架或模块出，使结构减少重复建入 图表与报告导出调用层次图与依赖关系图可导出位，使量图或位图格式便于嵌入文档。工具还支持生成项目结构、摘要、报告输出、文件统计、符号数量及复杂度分布等 原信息。以上功能共同构成 get nexus 的 完整能力集合，从底层语法感知到上层智能生成，从单文件编辑到跨项目写作工具，严格 格守代码，不离开本地的隐私承诺，未开发者提供了无需后端、不依赖网络的即呈开发环境替代方案。
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06:12查看AI文稿AI文稿这一期视频亮哥教你们怎么下载安装 cloud code， 把亮哥昨天踩过的坑跟大家说一下，让你们少走点弯路。第一步，如果你是 windows 系统，你得先下载安装 get， 这个是官方网址，选择 windows 叉六十四，下载完成了之后 就来到了第二步，第二步是下载安装了 code 的 本质，在这里面你们就容易遇到第一个坑， 当你用官方命令行去下载安装的时候会报错，你把这一行命令输入到这个终端窗口，按回车的话， 大部分的电脑会报错，会出现红色，为什么呢？因为 iso 公司的话，它是默认不支持中国用户的，除非你方强使用 vpn。 所以 说这里面我们就想到了第二个方法， 用这一行 mini 按个实测过，这一行 mini 复制粘贴到你的终端运行的话，是能够成功下载的。 你是 windows 系统的话，就用上面这行 mini， 你 是 macos linux 系统的话就用下面。大家要注意截图，这两用豆包截图，让它提取内容就行了。如果你的网络好，差不多一分钟左右就能下载完成，网络不好的话，半个小时以内也能够完成了。 如果你不知道你是否下载好了，你在你的终端输入这行命令 call 杠 v， 看它有没有显示 call 的 版本号，我这边显示是二点一 点幺二九，说明它下载的是这个版本已经下载完成了，跟检验 open call 一 样的，你 open call 是 否下载完成，你也可以输入 open call 杠 v， 这第二步就完成了， 那么就来到了三步。第三步，你得给你的 cologold 的 配置 apikey， 它的配置方法其实跟 open cologold 一 样，也需要把这个模型的 apikey 配置进去，也得把八四 u r 配置进去， 和模型 id 也配置进去。很多人他在启动的时候就报错了，因为 cologold 的 默认是用 cologold 公司的模型，就是 isokey 公司的模型。 大家知道阿斯公司推出的模型就是 cloud opens 四个六，这个模型它已经不支持 open cloud 了，当然它也不支持中国的用户， 至于中国的用户，你想去到他们的官网去申请。用这个模型很麻烦，要么你可以翻墙你走代理，要么你就在第三方平台去申请。 像大家知道的第三方平台很多，优云智算，还有轨迹流动，还有我的视频里面给你们介绍的 u o a i 点 z n e 这个平台它也是支持的。还有最关键的一点就是 angelic 公司的模型非常贵，有可能你让克拉的扣给你做一件事情， 可能你几美元就不见了。像这个平台，它支持的克拉的扣的 iphone 十四干六， 还有 g p t 五点五，最近刚出来的 kimi 二点六，还有 mini max， deepsea， 这些都支持大家去申请。这些平台它都提供了这三部分，八十 u r a p i k 和模型 id。 当你要到这三部分的数据之后， 就把它填到这个引号里面，你看我这里面填的是 u c 的 八十九啊，中间这行填你的 apikey， 这是模型 id。 同样的，大家看到这里的时候 暂停一下，让豆包把这几行文字复制粘贴到你的终端，他就把你想要用的模型配置到你的卡尔扣的里面了。 大家也可以在评论区里面让我把这几行迷你给到你，这个时候你再启动你的 cloud code， 就 能够正常运行了。我试一下给大家看。这下面这一行是模式思考模式 啊， shift 加 tip 可以 切换，这是另外一种，这又是第三种，这一种是默认的，我问他，看他能不能正常回复啊，你看，从这上面可以看到，我用的是 dbc v 四 pro 模型， 在网络上很多主播他们推荐的另一种配置模型的方法就是你下载这个 cc switch， 这上面选选这个 cloud code 的， 这是 cloud code 的 图标，再点右上角这个加号， 也能够给 cloud code 的 配置模型。人配置模型也很多，你看这边支持优云智算第三方平台，这个是规则流动，还有一些国外的一些公司的大模型， 国产模型也有很多，质朴 kimi deepsea， 你 选择 deepsea， 在 这下面填这个 apikey， 把你的 apikey 粘贴到这里，它这个八十 u r 的 地址其实已经给你填好了，你选择好了之后 点添加就配置成功了，配置成功了之后就会在这个界面显示出来，你只要点起用就行了， 你要要要用哪个模型，你就点起用。这是两种配置 apik 的 方法，我教大家的这个配置 apik 的 方法就是它比较简单，不用动脑筋， 把这行这几行命令复制粘贴到你的终端窗口，按回车就行了， 它就配置到你的 cloud code 里面。讲到这里的话，基本上你的 cloud code 就 配置完成了。如果说很多人做不了这个终端这个界面，想要它美观一点，你就 下载一个 cs， cs 它是一个集成器，你所有的 ai 工具，所有的智能体都能够集成到应用里面，它的画面要稍微美观一点，我把这个 cloud code 结合了，这个 cs 操作也要方便一些。好的， 今天的视频就讲到这里，关注亮哥，每天给你分享一个干货内容，大家有什么不懂的可以在评论区留言，我看到了基本上都会回复。
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04:30查看AI文稿AI文稿在我们使用 cloud code 的 时候，如何在底部实时显示这个状态栏的信息呢？今天给大家详细说一下。就是第一行，它主要是大模型的名称，然后当前的时间点。 effort low 指的是推理努力程度， thinking 就是 当前是否思考模式，这个是 cloud code 的 当前的版本号。 然后第二行指的是当前的工作目录。第三行，这个 c t x 就是 context， 就 上下文的信息，百分之十七就是当前已已经使用的上下文的占比，百分之八十三是剩余的。这个 size 就 指当前呃上下文窗口的总的数量，然后 in 和 out， in 就是 总的输入的量和 out 是 总的输出的量，就是 大模型从你这个绘画窗口所有的输出就 total， total in， total out。 第四行 in and out 其实就指的是单次的 它的输入输出，单单单次印是十二 k， 然后输出只有九个，就像我刚刚说的，你好，你问有什么我可以帮你的吗？其实这就是九个投屏的量，然后 crt 和 r d 我 给大家列在这了。 crt 就 指的是 cash creation， input tokens 就是 写入缓存的投屏的数量，然后 k 呃 r t 就是 指从缓存读取的投屏数量，都是 api 响应的。对，然后这里面的信息它是实时变化的，我给大家演示一下，如果我们想切换 model 的 话，当前是 k 二点六，我把它换成智普的五点一， 这样就会实时的变化，然后 effort 也是实时变化的。对， effort 当前是 low， 把它调成 medium， 这样就会变成 medium。 对， 然后呃当前的输入输出，这是本，这是当次调用的嘛，所以我就用 kliya 来试一下 kliya 清空，清空之后这样应该是 你看 kliya 之后，它这样就会变成零和百分之一百，就当前的上下文只有百分之零和百分之一，呃，剩余的是百分之百，如果输入你好之后 刚有点卡住了，输入你好之后，它第四行就会有本次绘画的输入，输出嘛，所以第四行就会展示，呃，就会实时展示出来 in out， z， r t 和 r d。 对， 这就是这个我觉得是比较好用的，因为我们在使用模型的时候，其实上下文越多的时候，有很多研究人就是发现，当我们的 token 数量超过百分之三十到四十的时候，其实大模型就会出现，呃，语音信息不清啊，或者幻觉一些之类东西就会丢失掉，关键信息就会出现这种信息的缺失的问题。 然后，呃，这个怎么安装？我给大家也写成了一个，整理成了一个文档，也可以看一下。就是这边它是 stencil， 因为这个东西它本来就是为了适配 glotcode 的 官方的，所以我们本地安装适配的时候其实是会有点问题的。 然后这边采集点也给大家记录了，就是直接拉你状态，状态来的话，它就在终端底部的信息条嘛，它可以显示模型的名称，时间，这些上下文的使用率， api 的 用量等等。但我们最主要的其实就是上下文窗口的使用率，剩余空间以及 api 的 令牌，输入，输出缓存，数据限制等等。然后核心的字顿都是列在这了。对， 可以看一下它的字顿啊，它有绘画 id， 它当前的工作，工作的目录 current workspace， 呃， direct to directory， 然后这个是成本啊，是否使用思考模式脱离努力程度啊？包括这个累计输出，呃，累计输入 窗口的上限，然后这个有几个问题给大家，就是确认一下，就上下文窗口这边为什么始终是两百 k 呢？就是因为它这个是 cloud code 的 默认值，但第三方模型实际显示可能不同。但，呃， 之前他这边是为了适配 cloud code 的 官方的模型 versus， 但是像我们我买的是火山引擎的 coding plan， 他 就不会实时的变化。对，他这边就两百 k， 其实就是 比较不准确的，包括他这个刚刚这个百分比的计算，其实就是 in out 除以这个他这个标的这个两百 k， 所以 这边比如十二除以这个十二加三十六除以两百 k， 大 概是百分之十七的样子，所以他这边百分之十七。但我们主要是看第四行，就是当前输入了多少，输出了多少呢？就单词绘画 这样，其实对我们就帮助就比较比较大了。然后速率限制的话，它也是仅限于格拉库的 ai， 就 你这也是我当前在 这个使用模型过程中的一些体验啊，就是我们在适配一些，呃，比如国外的一些东西的时候，其实我们要很清楚的理解它的自身，才能明明白如何更好的落地化帮助我们使用，而不是只有这样一个形式。但是我目前比较清楚了，这些自身就可以让它调整一版自己使用的这个东西，也可以跟我这不一样。 对，然后这些颜色的代码啊，这些坑点我已经给大家踩过坑了，大家直接呃在我们这些借鉴其实就可就可以了。像它中文路径，它显示乱码，因为有的文件夹里如果是中文的话，它会显示乱码方块，它这个脚本就会显示不出来，就是脚本就会失效，就显示不出来，比如这个字顿的位置。搞错呀， 它不是顶层子盾，它是这个 context window 内部的这个子盾其实就是，呃，就 context window 它是顶层子盾，但底下还有一个，还有一些嵌套的子盾这种这种坑已经帮它大家踩过了，大家配置的时候注意一下就可以了。
3211马斯洛AI智能体
05:36查看AI文稿AI文稿我们今天介绍一下 github， 它的一个交互的 ai agent 叫做 github token， 它的一个主要作用，第一个主要就是代码补全， 第二个呢就是这是积累，就比如说它提供了一个点 github skills 的 一个 目录，这个目录里面可以去存放，比如说 copilot dmd 或者是 cloud dmd。 因为现在 cloud code 或者说 github copilot 它们使用的方式是比较类似的，所以它们 至少对于口 pad 来说，它会去兼容 color code， 它的一个目录的框架，比如说我这边不是点 github， 我 这边是一个点 cloud。 那 当我们打开 github 口 pad， 一 般使用 vs code 的 插件打开以后，你在对话框里面去输入，比如说反斜杠 skill， 它就会去显示这些。在比如说这是我的工程目录，工程目录的第一题是点 cloud， 下面是 skills， 那 你这边去敲这个反斜杠 skills， 它这边就会显示它在打开这个对话框的时候就已经预加载了这个 skills 的 里面的，比如说各种各样的你你之前做过的保存下来的知识。比如说一般 skills 里面有一些，比如说我们举个例子，比如说你有一些代码质量优化的一个 cloud md， 里面会记录了它做了哪些事情，分布怎么做，以及触发这个 skills 的 关键词是什么， 或者说你有一些头文件的检查也是类似的。或者说你还有一些，比如说让它先生成一个全新芯片 part 的 一个配置都可以放在这个 skills 下面，这是一个，我们再介绍一下 一个叫做反斜杠 instruction， 这里面对应点 cloud 里面就是它的路由一个目录，对于点 github， 它就是点 github 路径下的 instruction， instruction 在 这几目录下面主要记录的，比如说我们大概举个例子是 c 的 一些编码规范，比如说你用大头分、小头分，以及你这边函数命名需要用破折号，以及你每个模块它的一个命名规则都可以放在这里面。 或者说你可以放一些比如 git hub， 或者 git 提交的一些命名规范，比如说你要包含 jk 的 id， 包含你的功能的描述，然后包含你的一个它是比如说类型，你是一个新功能还是一个 bug， 这些都需要加以描述。 那这边你敲一个返回和 instruction 就 会去显示，你在打开就是 compile 这个对话插件的时候，它已经加载了这些功能。为什么说这两个是用来做知识积累的？因为你每一次其实 skill 这个比较好理解， 比如说你这边跟 copilot 交互完，它这边有这些就是能力，你可以把这些能力记下来，方便你下次去调用，因为这些东西其实是比较通用的，可能你每一次 在代码里面，你都可以去使用它，保证你的一个代码质量。其实下面这个 rules 也是一样的，它能保证，比如说你要求可靠地去生成新的代码，那它就会去遵守你这边 rules 里面的规则，包括你提交的时候，它会去遵守你的 get 提交的一些规范。再聊一个上下文的问题，因为现在对于它会你的 token 的 消耗，你的上下文可能尽量少会比较好。 另外一个就是魔性的注意力，比如说我的一个上下文是两百 k 或者是一百八十 k， 那 其实他其实八十 k 以内 是他注意力比较高的时候，也就是说他的智商比较高的时候，这个时候其实你会给他东西质量越高，他给你反馈越好， 你这边后面如果下降慢慢变多，他整个其实智力会下降，这是一个点。那第二个就是我们去权衡，你这边东西喂的太多不行，喂的太少也不行，如果太少他这边有的背景是太少，提出的建议就没有什么可以参考的，所以需要去权衡这两个。 我们上面教的这些 skills， 包括 instruction， 它这些是会做一些预加载，就是加载到它的上下文里面，当你问的时候，它会直接就是触发关键词去使用这些 skills 或者是 instruction。 基于这个再提一下，我们也可以去选定特定的文件， 第一个比如说你去告诉这个路径。另外一种就是我们可以在打开的文件里面，它一般会有一个去加载这个文件，我们去点击加号。 还有一种就是我们可以在这个打开的文件里面去选择特定的行号，那这个有它的对话框里面会有显示这个文件的这几行已经被加的，我们选中这几行就可以了。 这是关于 github cloud coopilot， 它的一个就是大概的介绍， 整个还是要去配合我们在上讲介绍的 cloud code 这些 ai agent 它的一个使用的方式去加以运用。那关于 it hub code palette， 那 么就要到这里。
11peter
00:57查看AI文稿AI文稿昨天我刷 guitar 排行榜的时候，第一名是个叫 superpowers 的 项目，十九点二万颗星，今天又涨了快两千。我当时就想，什么东西值十九万星？点进去一看，是一个 ai 编码 agent 的 技能框架，翻译成人话就是 gcloud、 codex 这些 ai 编码工具，装上一套工作流系统。最让我非常觉得有意思的是它的核心理念，你启动代理之后，它不会冲上去直接写代码，而是先问你，你到底想干什么。等你把这个想法说清楚了，出个设计文档，让你确认你点头了，它才干开始干活。 而且它内置的子代理协助模式，几个 agent 各干各的活，互相审查代码，据说能自己跑几个小时不跑偏。安装也很简单，一行命令就完事， codex、 cloud code 都可以用。说实话，十九万星是真的牛，感兴趣的话可以去 github 去搜一下。
191奇点大猩猩Weekly
