Configuration de l'Assistant de Code pour VS Code : Indexation de projet et personnalisation
L'Assistant de Code de Yandex a été mis à jour : il prend désormais en charge le chat, la visualisation des différences, les paramètres de compétences et l'indexation de projet dans les embeddings LLM. Cela permet d'analyser la base de code sans services externes. Pour la configuration, utilisez une pile locale — Ollama avec un modèle léger (~500 Mo) et Qdrant comme base de données vectorielle.
L'installation est simple : exécutez Qdrant dans un conteneur Docker avec docker run -d --name qdrant --restart unless-stopped -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_data:/qdrant/storage qdrant/qdrant:latest. Ollama est installé via un script du site officiel, détectant automatiquement le GPU ou basculant sur le CPU.
Après l'indexation du projet (activée dans le chat), l'agent utilise indépendamment la base de données pour l'analyse du code. Sur un projet test, il a décrit précisément la logique sans sollicitations.
Indexation et analyse du code
L'indexation stocke les embeddings du projet localement, accélérant les requêtes LLM. L'agent confirme l'utilisation de la base de données selon les besoins. Les différences avec suggestions sont générées automatiquement — acceptez ou rejetez les modifications.
Sur un GPU grand public (par exemple, avec 4–6 Go de VRAM), l'indexation se déroule sans problème : le modèle utilise exactement la mémoire requise. Pour le mode CPU, Ollama fonctionne mais lentement — utilisez-le pour de petites tâches.
Exemple d'interaction :
- Tâche : "Analysez l'objectif du code."
- Agent : utilise l'index, produit une différence.
Paramètres du fournisseur et des compétences
Dans les paramètres, choisissez un fournisseur : Yandex par défaut ou le vôtre (local/API, uniquement grands LLM). Les compétences sont des scripts personnalisés, avec des exemples dans le dépôt de documentation.
Les modes limitent l'agent : ajoutez les vôtres pour les développeurs juniors (documentation uniquement) ou les tâches de production.
Règles clés pour l'agent (à ajouter aux paramètres) :
- Répondez toujours en russe
- Vous — Développeur Backend Python Senior & Architect & DevOps
- Répondez de manière laconique pour un spécialiste de votre niveau
- Donnez toujours la priorité au code Python, bash et PowerShell
- Répondez de manière structurée : Conclusion - Arguments - Recommandations
- Arrondissez les nombres à 2 chiffres
- Si les données sont insuffisantes, indiquez clairement ce qui manque
- Avant de modifier >3 fichiers, proposez un plan
- Ne supprimez pas le code, commentez avec une note [DÉPRÉCIÉ]
- Après chaque étape réussie, proposez de committer dans GIT
- Utilisez des sous-tâches et sous-agent si nécessaire avec approbation préalable
- Conservez la documentation des fonctions et classes lors de l'écriture et de la modification du code
- Suivez ces règles, sauf si elles sont redéfinies ultérieurement.
Ces règles structurent la sortie, minimisant les erreurs.
Sous-agents et modes de fonctionnement
Prise en charge des sous-agents : déléguez des sous-tâches avec approbation. Utile pour le refactoring ou les tests — l'agent suggère lui-même un plan.
Dans les modes, définissez le contexte : pour les docstrings, limitez-vous à la génération de markdown ; pour DevOps, concentrez-vous sur bash/PowerShell.
Test sur un projet de 700 lignes (PowerShell, Win10) : l'agent s'est adapté de bash à PoSh après des tests échoués. La consommation de jetons est minimale pour le niveau gratuit.
Tarification et limitations
Accès gratuit + payant à 700 rub./mois. Pas de frais intermédiaires. Inconvénient : traitement séquentiel des tâches — un nouveau chat arrête le courant.
Ce qui est important :
- L'indexation dans les embeddings accélère l'analyse locale des projets.
- La pile locale (Ollama + Qdrant) fonctionne sur GPU grand public sans cloud.
- Les règles personnalisées et sous-agents structurent les tâches complexes.
- Prise en charge de Python/Bash/PoSh avec priorité sur la sortie structurée.
Pour les niveaux intermédiaire/senior : intégrez dans CI/CD, combinez avec les hooks Git pour auto-commit après les étapes.
— Editorial Team
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