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A.X.E.L

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通過CLI進行Python/SQL除錯和最佳化的技術助手,具有本地生成式AI(Ollama)和分層提示工程架構

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工具概覽

A.X.E.L.(Automated X-electronic Engineering Link)是一款 CLI 技術助手,專門用於除錯和最佳化 Python 程式碼與 SQL 查詢。它解讀自然語言描述,對請求意圖分類,並給出結構化的診斷,在缺少上下文時不會臆造原因。

該專案起源於 DIO 訓練營的挑戰,後來演變為專注於提示工程和解耦架構的原創實現。它使用解耦的流水線:意圖分類、分層的提示組裝、與服務商無關的 LLM 呼叫(預設使用 Ollama),以及結構化的響應。技術包括 Python 3.11+、Ollama、requests、rich 和 pytest。

安全措施包括 .env 永不納入版本控制、.env.example 說明所需變數而不暴露其值、即使被直接要求或遭遇提示注入也絕不暴露系統提示詞,以及不執行使用者提供的任意程式碼。評估使用一個測試用例資料集,涵蓋正確的意圖分類、含糊的請求和提示注入嘗試。

可以通過 pip 安裝(釋出後推薦),即 pip install axel-tech-assistant,也可以從原始碼安裝,前提是已有 Ollama。使用方式為 python -m app.main。CLI 命令包括 sair、/historico 和 /limpar。通過 AXEL_MEMORY_BACKEND=sqlite 可選地持久化記憶,會把訊息寫入本地的 axel_history.db 檔案。部署方式尚未確定;路線圖列出 v1 為 CLI、Python/SQL 領域和本地 Ollama,v2 為記憶持久化以及作為第二個領域的資料分析,v3 為 REST API 以及作為 Ollama 替代的生產服務商。

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應用場景

  • 開發者用 A.X.E.L. 根據自然語言描述除錯和最佳化 Python 程式碼與 SQL 查詢。
  • 使用者用 A.X.E.L. 把關於 bug、緩慢或錯誤的隨意描述,轉化為客觀、可執行的診斷。
  • 團隊用 A.X.E.L. 在呼叫 LLM 之前對請求意圖分類並組裝分層的提示詞。
  • 運維人員用 A.X.E.L. 並以 Ollama 作為預設的、與服務商無關的 LLM 後端。
  • 使用者用 A.X.E.L. 針對意圖分類和提示注入用例執行自動化測試並生成評估報告。
  • 使用者用 A.X.E.L. 在配置後通過 SQLite 在本地持久化會話歷史。
  • 使用者用 A.X.E.L. 通過 sair、/historico 和 /limpar 等 CLI 命令進行互動。
  • 開發者用 A.X.E.L. 通過 pip 安裝,或從原始碼安裝,前提是已有 Ollama。

功能特色

AI助手

自然語言介面

工作流自動化

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