2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-11-09 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Codebuffは、ターミナルでの自然言語リクエストに基づいてファイルを編集するツール
  • ユーザーは npm i -g codebuff コマンドでインストール後、無料で利用可能
  • ログインなしで最大20ドル相当のクレジットを提供
  • Codebuffの動作方式
    • ユーザーがターミナルで希望する作業を入力すると、Codebuffはコードベースを検索して必要な修正を実行する。
    • 既存のソースファイルを編集したり、新しいファイルを作成したりでき、テスト実行、型チェック、パッケージのインストールも可能。
    • コードベース内の関数名とクラス名をパースして、コードベースマップを生成する。
    • Claude Haiku 3.5を使用してコードベースのコンテキストをキャッシュし、ユーザー入力にすばやく応答できるようにする。
    • WebSocketを通じてデータをやり取りし、初期段階では認証やデータベースなしでAPIキーを使ってリクエストを処理する。
  • Codebuffの開発背景
    • ハッカソンから始まったプロジェクトで、Sonnet 3.5を使ってコード作成の実験を進めた。
    • コードベース向けのガイドを書き、Sonnet 3.5の性能を改善した。
    • 当初はシンプルなスクリプトとして始まったが、より多くの問題を解決するために製品へと発展させた。
  • 技術スタック
    • データベース: Postgres + Drizzle
    • サーバー: Bun、Renderホスティング
    • 認証: Auth.js
    • Webサイト: NextJS、Renderホスティング
    • 決済: Stripe
    • ロギング: BetterStack
    • ダッシュボード: Retool
  • 利用事例と料金
    • Codebuffは制限付きで無料利用が可能で、追加クレジットは月額99ドルで提供される。
    • ユーザーはCodebuffを使ってFlutterアプリを並行開発したり、ユニットテストの作成、OAuthフローの設定、APIスキャフォールディングなどの作業を行っている。
    • 創造的なユースケースが多く、ユーザーが実装の詳細よりもアーキテクチャやデザインに多くの時間を割けるよう支援する。
  • SDKと今後の計画
    • Codebuffの自然言語インターフェースをアプリから呼び出せるアルファ版SDKを提供している。
    • 早期アクセスの登録が可能。

1件のコメント

 
GN⁺ 2024-11-09
Hacker Newsの意見
  • Codebuffのリリースを祝福するが、Aiderと非常によく似ているように見える。Aiderはオープンソースで、ファイル追加を依頼する際は承認するだけでよい。Aiderはコマンド実行も可能。何が違うのか気になる

  • デモはいつも単純なプロジェクトにしか適用されず、実際の複雑なプロジェクトに関する例が不足している。PRの難しい部分を解決する助けが必要だ。多くのツールは着手を助けてくれるが、問題解決には不十分

  • SSHキーとクリップボードを複数のサードパーティーに送るために20ドル払いたくない。ネットワーク呼び出しなしでインラインシェル対応を提供するソフトウェアを買いたい。こうした製品に対する一般的な意見だ

  • Codebuffは以前manicodeとして知られており、複雑なリファクタリング作業に有用。Rustプロジェクトでファイルをモジュールディレクトリに分割するのに使い、テスト実行とコンパイルエラー確認が可能だった。この作業で約100クレジット使用した

  • コードがサーバー経由で送信されるのか気になる。ローカルサービスとして実装するほうが良さそうだ。LLMがファイル損失を引き起こしかねないコマンドを受け取れるのか、それをどう防ぐのか気になる

  • LLMが人間のレビューなしにコマンドを実行するのは危険で、セキュリティ上脆弱だ

  • すでに AIDE、Continue、Cody、Aider、Cursor がある。なぜこのツールを使うべきなのか気になる

  • このツールを使ってみたが、CoPilotやCursorより優れている点がある。特にCoPilotとは違って、エディタと「競合」している感じがしない。セキュリティ面の懸念があり、機密ファイルをどう扱うのか気になる

  • コード品質の面でCursorより優れているのか気になる。Cursorを使ってファイルをコピーする時間を節約している。今でも chatGPT/claude インターフェースを使ってコーディングしている

  • GPT-4oをファインチューニングして、Claudeの変更スケッチをgitパッチに変換した。訓練データは夜遅くに生成され、ファインチューニングのジョブは寝ている間に実行された。訓練データの全内容と、変更スケッチおよびgitパッチがどのように機能したのか気になる