写个小工具，AI纯度99%！开源Auto-Coder要怎么玩？

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Auto-Coder  有多个版本，用户可以根据自己需求选择。

1、auto-coder.chat 是命令行版本，效率最高，适合专业研发使用。

2、auto-coder-copilot 是 VSCode 插件版本，适合刚入门同学使用（稳定性还在持续迭代中）

3、auto-coder.serve 提供了 Rest API，可以让企业更加方便的将自动编程集成到自己的开发流程里。

4、auto-coder.core , 也就是上图中 `Auto-Coder Engine` 部分，它可以根据 yaml 文件配置来实现复杂的代码修改，阅读等各种能力。上面的三层都是基于改成 API 来实现的交互。

5、底层库也是非常强大，byzerllm 可以实现对大模型的部署，管理和微调。Byzer Storage 则提供了超级易用的向量存储 / 全文检索 / 模型记忆等多方面能力。

特别要提到的是，今年 9 月份，祝海林还发布了第二代架构 RAG 产品 —— 纯 llm-native 设计的 auto-coder.rag ，相比市场主流至少有 20% 到 60% 的效果提升。它可以帮助用户快速搭建基于文档的问答系统。

无需向量数据库，无需向量模型 ，仅需要一个 SaaS 模型即可。auto-coder.rag 既可以作为 auto-coder 的组件使用，也可以单独使用。

开源中国 OSCHINA 的直播栏目《开源项目老牌与新秀》第 2 期，邀请了 Auto-Coder 的作者祝海林 ，来分享一下该项目的核心能力，手把手教大家演示如何在 auto-coder.chat 中使用 RAG 来解决大模型使用最新知识，解决第三方库的版本使用等问题。

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