关于源代码编辑的思考

对于程序员而言,文本是加工材料,编辑器是加工工具。Eclipse和Emacs堪称典范,但普通使用无法发挥其优势。程序员应思考是否真正了解编辑器、发挥其潜能、定制快捷键,避免双手在鼠标和键盘间频繁切换,需评估自身使用行为。

对于程序员这样一个手艺人的群体来说,文本就是他的加工材料,是他思想的延伸,编辑器就是加工工具,是他双手的延伸。那么如果这样一个手艺人要达到一个高效率的目的,那么首先要有一个好的编辑器和键盘,那么eclipse和emacs可以说是典范,但是如果你只是一个普通的使用,不能充分发掘这个编辑器给你的种种的权利和方便那么等于没有用。那么你有没有真正了解你的编辑器,有没有充分发挥他的潜能,有没有很好的定制你自己觉得很方便的一套快捷键,等等等等。

这些问题你有没有真正的考虑过,你的双手是不是在编辑的时候频繁的在鼠标和键盘之间切换,为什么你不能把你的双手只是放在键盘上,是你的问题还是编辑器的问题。

我想现在到了我们要充分评估自己的行为的时候了。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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