此活動涉及在我的開源專案 GENEREADME 中實施統計分析工具,以提高程式碼品質和一致性。
克萊布恩特拉
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基因自述文件
GENEREADME 是一個命令列工具,它接收原始碼檔案並產生 README.md 文件,該檔案利用 LLM 解釋文件中的程式碼。
貢獻
歡迎為 GENEREADME 做出貢獻!請查看 CONTRIBUTING.md 以取得有關設定環境、如何運作和測試該工具以及提交變更的指南。
GENEREADME
GENEREADME 是一個命令列工具,它接收文件、處理它並產生一個 README 文件,其中包含文件內容的解釋或文件。該工具利用 OpenAI 聊天完成來分析文件並產生內容。
用法
該工具目前支援 Groq 和 OpenRouter,預設使用 Groq。必須提供相應提供者的有效 API 金鑰。
透過建立 .env 檔案或在使用指令時透過 -a 或 --api-key 標誌來提供有效的 API 金鑰:
API_KEY=API_KEY or genereadme <files> -a API_KEY genereadme <files> --api-key API_KEY </files></files>
安裝依賴項:
npm install -g
使用現有範例檔案執行該工具或開始使用您自己的:
genereadme <files genereadme examples>…</files>
格式化程式
對於我的格式化程序,我選擇使用 Prettier。原因很簡單,我選擇這個是因為我之前只是使用過它的基本功能,並且我打算進一步了解它。
從技術上講,我已經將 IDE 設定為預設使用 prettier,因此我從一開始就已經擁有了格式化程式。然而,現在專案本身有了更漂亮的設置,這將允許貢獻者也使用格式化程序,使專案的程式碼在格式方面保持一致。
我只是在 .prettierrc 檔案中添加了關於如何格式化程式碼的規則,以及 .vscode/ 下的 settings.json 中的一些設置,用於保存格式等選項。
短絨
對於我的 linter,我選擇使用 ESLint。由於我使用的是 JavaScript,所以我使用了一種流行的 linter,我以前也有過使用它的經驗,但我自己並沒有真正設定過。因此,我選擇了 ESLinter。
設定 ESLinter 並不複雜。在 eslint.config.js 中進行簡單的安裝和設定規則就足以讓 linter 正常運作。但是,由於我同時使用格式化程式和 linter,因此我必須確保它們都能正常運作。其中基本上包括附加規則,以確保不會與 linter 和格式化程式發生任何衝突。
如何使用工具
這些工具在專案中的使用方式有很多種,我個人更喜歡這些特定的配置:format on save for prettier 和 run on type for eslint。這樣,linter 將始終在開發人員鍵入時檢查 linting 問題,然後格式化程式將在觸發儲存時自動格式化變更。
然而,對於本週的任務,我還添加了腳本以允許用戶透過 CLI 手動運行格式化程式和 linter。還實現了預提交掛鉤,以確保提交到儲存庫的任何程式碼都符合專案的格式和 linting 標準。透過添加這個鉤子,我可以在每次提交之前自動運行 Prettier 和 ESLint,儘早發現任何問題並保持貢獻之間的程式碼一致性。此設定有助於減少出現小格式問題的可能性,並提高參與專案的任何人的程式碼可讀性。
以上是格式化和 Linting 以保持一致性的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

從C/C 轉向JavaScript需要適應動態類型、垃圾回收和異步編程等特點。 1)C/C 是靜態類型語言,需手動管理內存,而JavaScript是動態類型,垃圾回收自動處理。 2)C/C 需編譯成機器碼,JavaScript則為解釋型語言。 3)JavaScript引入閉包、原型鍊和Promise等概念,增強了靈活性和異步編程能力。

不同JavaScript引擎在解析和執行JavaScript代碼時,效果會有所不同,因為每個引擎的實現原理和優化策略各有差異。 1.詞法分析:將源碼轉換為詞法單元。 2.語法分析:生成抽象語法樹。 3.優化和編譯:通過JIT編譯器生成機器碼。 4.執行:運行機器碼。 V8引擎通過即時編譯和隱藏類優化,SpiderMonkey使用類型推斷系統,導致在相同代碼上的性能表現不同。

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