Elcoder: Ваш Локальный Помощник по Коду

Elcoder - это локальный ИИ-помощник по коду, созданный для помощи разработчикам в написании, анализе и отладке кода. Он использует мощь больших языковых моделей (по умолчанию DeepSeek-coder), запущенных локально с помощью Ollama, и предоставляет удобный веб-интерфейс на базе Gradio.

Возможности:

• Генерация кода: Написание функций, классов, скриптов по вашему описанию.
• Объяснение кода: Понимание сложных фрагментов кода.
• Поиск ошибок: Помощь в отладке и исправлении багов.
• Рефакторинг: Предложения по улучшению структуры и читаемости кода.
• Работа с файлами: Возможность загрузить файл и задавать вопросы по его содержимому.
• Память диалога: Elcoder помнит контекст текущей беседы.
• Локальная работа: Все вычисления происходят на вашем компьютере, обеспечивая приватность данных.

Установка

Предварительные требования

• Python 3.10+
• Ollama (ollama.com)
• Модель LLM для Ollama (например, deepseek-coder)
• Git (git-scm.com)

Шаги установки

1. Клонируйте репозиторий:

   • Откройте терминал и перейдите в каталог, где вы хотите разместить проект.
   • Выполните команду (замените URL на актуальный):

     # ЗАМЕНИТЕ URL НА АКТУАЛЬНЫЙ!
     git clone [https://github.com/your_username/elcoder_assistant.git](https://github.com/your_username/elcoder_assistant.git)

2. Перейдите в папку проекта:

   cd elcoder_assistant 

3. Создайте виртуальное окружение:

   • Находясь внутри папки проекта (elcoder_assistant), выполните команду:

     python -m venv venv

   • Эта команда создаст подпапку venv, где будут храниться зависимости проекта.

4. Активируйте виртуальное окружение:

   • Windows (Command Prompt - cmd.exe):

     .\venv\Scripts\activate.bat

   • Windows (PowerShell):

     .\venv\Scripts\Activate.ps1

     (При ошибке выполнения скриптов может потребоваться: Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process)
   • macOS / Linux (bash, zsh):

     source venv/bin/activate

   • Проверка: После активации вы должны увидеть (venv) в начале строки вашего терминала.

5. Установите зависимости:

   • Убедитесь, что виртуальное окружение активно ((venv) видно).
   • Выполните команду:

     pip install -r requirements.txt

6. Скачайте модель Ollama (если еще не скачана):

   ollama pull deepseek-coder 

   (Вы можете использовать другую модель, изменив переменную LLM_MODEL в app.py)

Запуск

1. Убедитесь, что Ollama запущена:

   • Запустите приложение Ollama или выполните ollama serve в терминале.

2. Запустите Elcoder:

   • Перейдите в папку проекта (elcoder_assistant).
   • Активируйте виртуальное окружение (если оно еще не активно): source venv/bin/activate или .\venv\Scripts\activate.
   • Выполните:

     python app.py

3. Откройте интерфейс:

   • Перейдите по URL-адресу, указанному в терминале (обычно http://127.0.0.1:7860).

Использование

• Введите ваш запрос (вопрос, описание кода, фрагмент кода) в текстовое поле.
• Нажмите "📁 Загрузить файл", чтобы предоставить Elcoder контекст из локального файла для вашего следующего запроса.
• Нажмите "🧹 Очистить диалог и память", чтобы начать новый сеанс.
• Для выхода из виртуального окружения используйте команду deactivate.

Конфигурация

Основные параметры можно изменить в файле app.py:

• LLM_MODEL: Имя используемой модели Ollama.
• ConversationBufferWindowMemory(k=...): Размер памяти диалога.
• system_message: Системный промпт, определяющий поведение Elcoder.

Устранение неполадок

• Ошибка ModuleNotFoundError: No module named 'X': Активируйте venv, выполните pip install -r requirements.txt.
• Ошибка git: command not found: Установите Git.
• Ошибка repository not found при git clone: Проверьте URL и доступ к репозиторию.
• Ошибка при инициализации Ollama / Connection refused: Проверьте запуск Ollama и наличие модели (ollama list).
• Медленные ответы / Ошибки генерации: Проверьте ресурсы системы, логи Ollama.
• Ошибка при чтении файла: Проверьте права доступа, кодировку (UTF-8).

---

(Добавьте информацию о лицензии, контактах и т.д., если необходимо)