lisp-critic 的安装和配置教程
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
lisp-critic 是一个用于扫描 Lisp 编程语言代码的工具,它可以识别出不遵循良好编程实践的情况。通过分析代码,lisp-critic 能够提供有关代码风格的反馈,帮助开发者改进 Lisp 程序的质量。该项目主要使用 Common Lisp 编程语言实现。
2. 项目使用的关键技术和框架
lisp-critic 使用了 Common Lisp 的特性来分析 Lisp 代码。它不依赖于特定的框架,而是通过定义一系列的规则和模式来检测代码中的潜在问题。这些规则涵盖了变量使用、循环结构、函数调用等多个方面。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在安装 lisp-critic 之前,你需要确保你的系统已经安装了 Common Lisp 环境。如果你还没有安装,可以访问相关网站下载并安装一个 Common Lisp 实现,比如 SBCL、CLISP 或者其他你喜欢的 Common Lisp 环境。
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开终端(在 Windows 上是命令提示符或 PowerShell),使用以下命令克隆 lisp-critic 的 Git 仓库到本地:
git clone https://github.com/g000001/lisp-critic.git这将会在你的当前目录下创建一个名为
lisp-critic的文件夹,并包含所有项目文件。 -
进入项目目录
使用
cd命令进入项目目录:cd lisp-critic -
加载项目系统
在 Lisp 环境中,你需要加载项目系统。这通常通过
asdf(另一个 Lisp 库,用于管理和加载系统)来完成。以下是在 Lisp 读入器中加载 lisp-critic 的命令:(asdf:load-system :lisp-critic) -
运行代码审查
加载系统后,你可以使用
critique函数来审查 Lisp 代码。例如,你可以审查一个定义函数的简单代码片段:(critique '(defun count-a (lst) (setq n 0) (dolist (x lst) (if (equal x 'a) (setq n (+ n 1)))) n))这将在控制台中输出代码审查的结果。
以上就是 lisp-critic 的安装和配置过程。按照以上步骤,你应该能够成功安装 lisp-critic 并开始使用它来审查你的 Lisp 代码。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00