Code Recheck 开源项目安装与使用指南
Code Recheck 是一款由开发者张坤(网名 Jser)设计的开源代码审查工具,旨在通过自动化流程帮助团队识别和修正代码问题,提高代码质量与开发效率。本教程将指导您了解项目的基本结构、启动方法以及配置详情。
1. 项目目录结构及介绍
Code Recheck 的目录结构通常遵循标准的Node.js项目布局,但具体细节可能会随着项目版本的迭代而有所不同。以下是其典型结构示例:
code-recheck/
│
├── src/ # 核心源代码,包含主要功能实现
│ ├── index.js # 入口文件,项目启动的核心逻辑
│
├── package.json # 包管理配置文件,包含了项目依赖和脚本命令
├── .github/ # GitHub相关的工作流配置,包括GitHub Actions
│ └── workflows/ # 自动化工作的具体配置文件,例如代码检查流程
├── .eslintrc.js # ESLint配置文件,定义代码风格和检查规则
├── prettierrc.js # Prettier配置文件,负责代码格式化的规则
├── README.md # 项目说明文档,包括安装、使用方法等
├── LICENSE # 许可证文件,描述软件使用的授权方式
请注意,实际项目中.github/workflows目录下的文件负责CI/CD流程,特别是与GitHub Actions的集成,这是自动化代码审查的关键部分。
2. 项目的启动文件介绍
-
主要入口文件:
src/index.js这个文件是项目的启动点,封装了与代码审查相关的逻辑,比如调用ESLint、Prettier进行代码检查和格式化,以及可能的自定义检查逻辑。启动应用通常需要通过npm或yarn命令来调用指定的脚本命令,这在
package.json中定义。 -
GitHub Actions配置:
虽不属于传统意义上的“启动文件”,但在
.github/workflows下的YAML文件控制着自动化检查的启动条件和流程。当代码Push到仓库时,这些工作流会被激活,自动运行代码审查过程。
3. 项目的配置文件介绍
-
package.json: 包含了项目的元数据,依赖库列表以及各种npm脚本。通过这个文件,您可以执行诸如安装依赖(npm install)、启动项目特定任务(如果定义了启动脚本如start或test)等操作。 -
.eslintrc.js: 定义了ESLint的规则集合,决定了哪些代码模式将会被视为警告或错误。你可以根据项目需求定制这些规则,以符合团队的编码标准。 -
.prettierrc.js: 控制Prettier的格式化规则,决定代码如何进行美化,包括缩进、换行等细节。同样地,这也是高度可定制的。
为了开始使用Code Recheck,首先需要克隆仓库,并依据其README.md中的指示安装必要的依赖和配置您的项目特定设置。记得检查最新版本的文档,以获取任何可能的更新或改进的配置步骤。
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