主要观点总结
本文介绍了如何构建一个VS Code扩展程序，利用Ollama.js库和本地大型语言模型（LLM）自动生成代码注释。文章涵盖了Ollama的设置、创建和配置项目、构建提示、使用Ollama.js生成注释、将注释添加到脚本等步骤。
关键观点总结
关键观点1: Ollama介绍及设置
Ollama允许开发人员运行大型语言模型（LLM）以提高生产力。本文介绍了如何下载并安装Ollama，以及在Windows、Mac和Linux上启动Ollama服务的方法。
关键观点2: 创建和配置项目
本文详细介绍了如何使用Yeoman和VS Code Extension Generator创建一个新的VS Code扩展程序项目，并安装了必要的模块，如ollama和cross-fetch。
关键观点3: 构建提示
本文提供了获取当前文件完整内容作为代码上下文、从剪贴板中读取代码块、根据文件扩展名选择适当的注释语法等函数的实现。
关键观点4: 使用Ollama.js生成注释
通过创建Ollama实例并指定主机和fetch函数，使用generateComment函数发送提示到Ollama服务器并接收生成的注释。
关键观点5: 将注释添加到脚本
通过获取当前行号，使用addCommentToFile函数将生成的注释添加到指定行。使用WorkspaceEdit对象插入注释，并使用applyEdit函数应用编辑。
关键观点6: 结论
本文演示了如何使用VS Code和Ollama构建一个自动化代码注释的扩展程序，展示了如何在不共享数据或支付昂贵订阅费用的情况下，利用LLM模型提高生产力。
文章预览
.作者：@Carlos Mucuho 原文：https://blog.logrocket.com/automate-code-commenting-using-vs-code-ollama/ 概述 在软件开发中，代码注释扮演着至关重要的角色。它们不仅解释复杂的逻辑，记录决策过程，还为未来的开发者提供上下文信息。尽管有人认为编写良好的代码应该是自解释的，但其他人强调注释在捕捉特定实现背后的推理方面的重要性。随着 AI 驱动的编码助手如 GitHub Copilot 的流行，自动化注释生成的想法引发了关于 AI 是否能真正捕捉到使注释有价值的人类洞察力的讨论。 【第3252期】Ollama：本地大模型运行指南 本文介绍如何构建一个 VS Code 扩展程序，利用 Ollama.js 库和本地大型语言模型 (LLM) 自动生成程式码注释。Ollama 本身不是一个编程助手，而是一个允许开发人员运行大型语言模型 (LLM) 以提高生产力的工具，通过本教程，您将学习如何利用 AI 编码工具简化
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