Rozmowa z dowolnym GitHub Repo

To jest czat świadomy kodu, który załadowuje całą bazę kodową i pozwala zadawać pytania o nią w prostym języku angielskim. Wklej publiczny URL GitHub repo (lub wyślij pliki) i AI czyta projekt, następnie odpowiada na rzeczy takie jak "gdzie jest autoryzacja obsługiwana?", "objaśnij tę funkcję", "po co ten test się nie uda?", czy "co nazywa ten API?" — z odniesieniem do rzeczywistych plików. Pomyśl o tym jako o parowym programowaniu z kimś, kto już przeczytał cały twój repo.

Dwa sposoby. (1) Wklej URL repo (np. https://github.com/właściciel/project) i kliknij Załaduj — klonujemy i indeksujemy źródło. (2) Przeciągnij i upuść własne pliki lub folder skompresowany, jeśli kod jest prywatny lub lokalny. Po zindeksowaniu, po prostu rozpocznij czat. Przełącz się między wczytanym repos bez utraty konwersacji.

Public GitHub repozytoria pracują dziś za pośrednictwem URL, plus bezpośredni plik/folder/zip wysłanie na coś, co nie jest na GitHub. Import URL GitLab i Bitbucket są na planie działania. Do tego czasu, dla projektu GitLab lub Bitbucket po prostu pobrać repo jako zip i wysłać go – czat traktuje przesłany kod identyczne z klonowanym repo.

Tak. Uruchomiony jest na naszym samorządzeniu Qwen 3 modelu kodera na codziennym bezpłatnym tokenach – 2.500 tokenach/dzień anonimowych, 10 000/dobę z bezpłatnym kontom. Typowe koszty zwrotu pytań i odpowiedzi ~100-300 tokenach. Indeksowanie repo jest tanie; wydajesz żetony tylko, gdy zadajesz pytania. Modele premium (Claude Sonnet / GPT-5) są dostępne na powołanie dla bardzo dużego lub trudnego rozumowania nad bazą kodów.

Brak szkolenia, nigdy. Wysłane pliki i klonowane repos są przechowywane tylko przez czas trwania sesji, tak, że AI może odpowiedzieć na pytania, następnie oczyszczone. Repos publiczny, na które pokazujesz są już publiczne. Kod prywatny nie jest udostępniany, nigdy nie używany do treningu modeli, i jest usuwany automatycznie. Pełne szczegóły w /privacy /.

Pojedyncze pliki do 10MB i skompresowane projekty do około 100MB / kilka tysięcy plików źródłowych niezawodnie. Bardzo duże monoreposy są obsługiwane poprzez indeksowanie najpierw najbardziej istotnych plików – AI pobiera kawałki powiązane z Twoim pytaniem zamiast wkładać całe drzewo w jeden skrót. Aktywa binarne, węzeł_moduły, budowę artefaktów i blokady są automatycznie przeskakowane, tak że indeks pozostaje skupiony na prawdziwym źródłie.

Indeksuje cały repo, a następnie odzyskuje najbardziej istotne kawałki dla każdego pytania (retrieval-augmented). To utrzymuje odpowiedzi na podstawie odpowiednich plików bez przekroczenia okna kontekstowego modelu. Kiedy zapytasz o określoną funkcję lub plik, wyciąga ten kod plus jego wywoławców/wywoławców; kiedy zadajesz szerokie pytanie architektury, pociąga przegląd strukturalny. Można również @-mention ścieżkę, aby przymusić go do koncentracji.

Wszystkie popularne — Python, JavaScript/TypeScript, Java, C/C++, C#, Go, Rust, Ruby, PHP, Swift, Kotlin, plus config (YAML, JSON, TOML), SQL, shell, Dockerfiles i konwencje ramowe (Django, Flask, React, Vue, Spring, Rails, Express i więcej). Ponieważ jest to ten sam silnik Qwen 3 koder za naszymi /kod/generatorami, rozpoznaje ideom i układ projektu, nie tylko syntaksę.

Tak — poproś go o naprawienie błędu, refaktor funkcji, dodanie błędu lub wdrożenie funkcji i zwraca modyfikowany kod z wyjaśnieniem zmiany. Jest to tylko odczyt dla Twojego repo (nie nakłada się na siebie), więc skopiuje się sugerowaną różnicę i sam ją stosuje. Dla dedykowanego wykorzystania przepływu /kod/debug/, i /kod/refaktor/ dla większych restrukturyzacji.

Tak. Wskazywać na moduł i poprosić o testy jednostkowe (pytest, Jest, JUnit itp.) i pisze je na podstawie prawdziwych podpisów, które przeczytał. Zapytać o README, doctrings lub API docs i generuje je z rzeczywistego kodu. Dla jednorazowych wersji poza repo chat, /code/test/ i /code/dokumentation / i /code/readme / są dedykowanymi narzędziami.

Proste /chat/ odpowiedzi z ogólnej wiedzy i tego, co wklejasz do wiadomości. Czat z Repo uzasadnia każdą odpowiedź w rzeczywistej indeksowanej bazie kodów – cytuje prawdziwe pliki, śledzi import po modułach i pozostaje zgodny z konwencjami projektu. Użyj /chat / dla ogólnej pomocy kodowania; użyj tego, gdy odpowiedź zależy od zrozumienia, w jaki sposób Twój projekt jest powiązany.

Tak — podstawowy czat kodowy jest dostępny poprzez POST do /v1/chat / na api.free.ai z Bearer auth za pomocą klucza API deweloper. Wyślij swój repo kontekst lub zawartość pliku w ramach zapytania i oddaj odpowiedź z powrotem, OpenAI-kompatybilna. Przydatne dla budowy botów review kodu lub asystentów CI. Python / Węzeł / cURL fragmenty w /api /.