Repomix v0.3.1版本发布:C++与Solidity支持增强
Repomix是一个专注于代码仓库优化的工具,它通过压缩代码、移除注释等功能帮助开发者减小代码体积,提高仓库的整洁度。在最新发布的v0.3.1版本中,Repomix针对C++和Solidity语言的支持进行了显著增强,同时改进了MCP资源管理功能,为开发者提供了更完善的代码优化体验。
C++注释移除功能增强
在软件开发中,C++作为一种广泛使用的系统级编程语言,其代码仓库往往包含大量注释。这些注释虽然对开发者理解代码有帮助,但在生产环境中却会增加代码体积。Repomix v0.3.1版本新增了对C++文件注释移除的全面支持:
- 头文件支持:.h和.hpp扩展名
- 源文件支持:.cpp、.cc和.cxx扩展名
这一改进使得C++项目能够更彻底地进行代码精简,特别适合那些需要严格控制代码体积的嵌入式系统或高性能计算项目。开发者只需使用--remove-comments参数即可轻松移除所有注释,而不会影响实际功能代码。
Solidity语言支持升级
随着区块链技术的普及,Solidity作为智能合约的主要开发语言,其代码优化需求日益增长。v0.3.1版本为Solidity带来了两项重要功能:
- 代码压缩:通过
--compress参数,开发者可以显著减小Solidity合约的体积,这在gas费用优化方面尤为重要 - 注释移除:与C++类似,现在也可以移除Solidity文件中的注释,进一步精简合约代码
这些特性对于智能合约开发者而言极具价值,因为区块链上的每字节存储和操作都会消耗gas,代码优化直接关系到部署和运行成本。
MCP资源管理改进
MCP(可能是某种代码处理模块)在本次更新中也获得了功能增强。read_repomix_output工具现在能够将输出作为资源包含在内,这一改进使得资源管理更加灵活,为后续可能的自动化处理流程奠定了基础。
其他实用改进
版本还包含了一些细节优化:
- 将
uv.lock文件加入默认忽略列表,避免不必要的处理 - 新增了完整的法语文档,方便法语开发者使用
使用建议
对于C++项目,建议在构建生产版本前使用注释移除功能,可以显著减小最终二进制文件的体积。而对于Solidity项目,代码压缩和注释移除都应该成为部署前的标准流程,以优化gas消耗。
开发者可以通过简单的命令更新到最新版本,体验这些新功能带来的便利。随着Repomix功能的不断完善,它正逐渐成为多语言项目代码优化的首选工具。
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