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也许在ChatGPT发布之前，程序员对人工智能能够做什么持有更怀疑的态度？

大家好，我是Hammad，Chroma的首席技术官。 我们一直在与构建软件工程堆栈的AI系统团队紧密合作——包括自动补全机器人、PR审查代理和代码助手。我们发现一个共同的痛点：这些系统在处理依赖关系时常常出现幻觉。 虽然大多数公司使用grep、语义搜索和基于抽象语法树（AST）的工具对主要代码库进行索引，但依赖关系往往被忽视。尽管依赖关系通常占据了运行代码的大部分。将源代码引入代理的过程往往很困难：需要获取压缩包、进行缓存，并避免延迟峰值。 因此，我们构建了Package Search MCP。它能够从NPM、PyPI、Go和Crates.io中以不同版本提取和索引公共依赖关系。我们的步骤包括： 1. 使用Tree-sitter解析和分块代码 2. 使用Qwen3-Embedding嵌入数据 3. 将每个版本索引到Chroma Cloud的独立分支中 4. 通过MCP为代理提供grep和语义搜索工具 只需将这个MCP服务器添加到您的编码代理或AI SDK（如Cursor、Claude、Codex、OpenAI等）中，您的代理就会立即在处理依赖关系方面变得更加智能。只需提示它“使用包搜索”，它就会知道该去哪里查找。 我们很期待看到大家用它构建的内容——快来试试吧，告诉我您的想法！

我一直在终端和 ChatGPT / Claude / Gemini 之间切换以获取代码帮助。于是我构建了 llmswap 4.1.1 来解决这个问题。 现在我只需输入：llmswap generate "我需要的命令" 以下是一些节省数小时的真实示例： 网站紧急情况 - 需要调试压缩日志： llmswap generate "在 gzipped nginx 日志中查找错误" 得到的结果是：zgrep -i "error\|fail" /var/log/nginx/*.gz | head -50 那个大家都在谷歌搜索的正则表达式： llmswap generate "从日志文件中提取所有 IP 地址" 得到的结果是：grep -oE '([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}' access.log | sort | uniq -c 复杂的配置？没问题： llmswap generate "用于 Prometheus Grafana 监控的 docker compose" > stack.yml 生成了 80 行生产就绪的 YAML。 杀手级功能 - 在 vim 内部工作： :r !llmswap generate "MongoDB 创建具有读/写权限的用户" 得到的结果是：db.createUser({user:"appuser",pwd:"password",roles:[{role:"readWrite",db:"myapp"}]}) 代码出现在光标处。无需浏览器，无需复制粘贴。 支持 8 个提供商（OpenAI、Claude、Gemini、Groq、IBM Watson、Ollama 等）。可以使用您已有的 API 密钥，无需额外订阅。 GitHub: [https://github.com/sreenathmmenon/llmswap](https://github.com/sreenathmmenon/llmswap) PyPI: [https://pypi.org/project/llmswap/](https://pypi.org/project/llmswap/)