auto-coder 3.0.51

AutoCoder: AutoCoder

Auto-Coder (powered by Byzer-LLM)

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安装

方法一：使用 pip 安装（推荐）

# 创建虚拟环境（推荐）
conda create --name autocoder python=3.10.11
conda activate autocoder

# 或者使用 venv
python -m venv autocoder
source autocoder/bin/activate  # Linux/macOS
# autocoder\Scripts\activate  # Windows

# 安装 auto-coder
pip install -U auto-coder

方法二：从源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/allwefantasy/auto-coder.git
cd auto-coder

# 创建虚拟环境
conda create --name autocoder python=3.10.11
conda activate autocoder

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装项目
pip install -e .

系统要求

• Python 3.10, 3.11 或 3.12
• 操作系统：Windows、macOS、Linux
• 内存：建议 4GB 以上
• 磁盘空间：建议 2GB 以上

验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证安装是否成功：

# 检查版本
auto-coder --version

# 启动聊天模式
auto-coder.chat

# 运行单次命令
auto-coder.run -p "Hello, Auto-Coder!"

使用指南

1. 聊天模式（推荐新手使用）

# 启动交互式聊天界面
auto-coder.chat

聊天模式提供友好的交互界面，支持：

• 实时对话
• 代码生成和修改
• 文件操作
• 项目管理

2. 命令行模式

单次运行模式

# 基本用法
auto-coder.run -p "编写一个计算斐波那契数列的函数"

# 从管道读取输入
echo "解释这段代码的功能" | auto-coder.run -p

# 指定输出格式
auto-coder.run -p "生成一个 Hello World 函数" --output-format json

# 使用详细输出
auto-coder.run -p "创建一个简单的网页" --verbose

会话模式

# 继续最近的对话
auto-coder.run --continue

# 恢复特定会话
auto-coder.run --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

高级选项

# 限制对话轮数
auto-coder.run -p "优化这个算法" --max-turns 5

# 指定系统提示
auto-coder.run -p "写代码" --system-prompt "你是一个专业的Python开发者"

# 限制可用工具
auto-coder.run -p "读取文件内容" --allowed-tools read_file write_to_file

# 设置权限模式
auto-coder.run -p "修改代码" --permission-mode acceptEdits

3. 核心模式

# 启动核心模式（传统命令行界面）
auto-coder

# 或者使用别名
auto-coder.core

4. 服务器模式

# 启动 Web 服务器
auto-coder.serve

# 或者使用别名
auto-coder-serve

5. RAG 模式

# 启动 RAG（检索增强生成）模式
auto-coder.rag

常用命令示例

# 代码生成
auto-coder.run -p "创建一个 Flask Web 应用"

# 代码解释
auto-coder.run -p "解释这个函数的作用" < code.py

# 代码重构
auto-coder.run -p "重构这段代码，提高可读性"

# 错误修复
auto-coder.run -p "修复这个 bug" --verbose

# 文档生成
auto-coder.run -p "为这个项目生成 README 文档"

# 测试生成
auto-coder.run -p "为这个函数编写单元测试"

自动补全

Auto-Coder 支持命令行自动补全功能：

# 安装自动补全（bash）
echo 'eval "$(register-python-argcomplete auto-coder.run)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 安装自动补全（zsh）
echo 'eval "$(register-python-argcomplete auto-coder.run)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

卸载

完全卸载

# 卸载 auto-coder
pip uninstall auto-coder

# 删除虚拟环境（如果使用了虚拟环境）
conda remove --name autocoder --all
# 或者
rm -rf autocoder  # 如果使用 venv 创建的环境

# 清理缓存文件（可选）
rm -rf ~/.autocoder  # 用户配置和缓存目录

重新安装

# 卸载旧版本
pip uninstall auto-coder

# 清理缓存
pip cache purge

# 安装最新版本
pip install -U auto-coder

配置

环境变量

# 设置 API 密钥
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"

# 设置模型配置
export AUTOCODER_MODEL="gpt-4"
export AUTOCODER_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"

配置文件

Auto-Coder 支持多种配置方式：

• .autocoderrc：项目级配置
• ~/.autocoder/config.yaml：用户级配置
• 环境变量：系统级配置

故障排除

常见问题

1. 安装失败

   # 升级 pip
   pip install --upgrade pip
   
   # 清理缓存重新安装
   pip cache purge
   pip install auto-coder
   

2. 权限错误

   # 使用用户安装
   pip install --user auto-coder
   

3. 依赖冲突

   # 使用虚拟环境
   python -m venv autocoder_env
   source autocoder_env/bin/activate
   pip install auto-coder
   

4. 命令未找到

   # 检查 PATH
   echo $PATH
   
   # 重新安装
   pip uninstall auto-coder
   pip install auto-coder
   

获取帮助

# 查看帮助信息
auto-coder.run --help

# 查看版本信息
auto-coder --version

# 启用详细输出进行调试
auto-coder.run -p "test" --verbose

教程

0. Auto-Coder.Chat: 通向智能编程之路