Qui ne s’est jamais dit : « Tiens, ce serait cool de filer tout mon code à mon chatbot pour qu’il puisse m’aider à débugger ce bazar« .
Et bien c’est exactement ce que github2file permet de faire.
Ce petit script Python va se connecter direct à votre dépôt GitHub, aspirer tout votre code en un clin d’œil et vous pondre un joli fichier texte bien propre, prêt à être envoyé à votre IA préférée. Et le top, c’est que vous pouvez filtrer les fichiers par langage (Python ou Go), virer les commentaires et les docstrings si ça vous chante, choisir la branche ou le tag à télécharger et même exclure certains répertoires ou types de fichiers. Bref, c’est vous le patron !
Tenez, un petit exemple pour la route. Disons que vous voulez balancer le code du célèbre dépôt Transformers de Hugging Face à votre chatbot.
Et vous voilà avec un fichier transformers_python.txt qui contient tout le code Python du dépôt. Si vous kiffez plus le Go, remplacez juste l’option --lang par "go" et le tour est joué. Easy !
Et si votre dépôt est privé, pas de panique, github2file a pensé à tout ! Balancez-lui votre nom d’utilisateur et un token d’accès personnel GitHub, et il se débrouillera comme un chef :
Et voilà, fini les prises de tête pour partager votre code avec les chatbots ! Plus besoin de faire des copier-coller à rallonge ou d’uploader 36 fichiers à la main. Pour tester, c’est par ici que ça se passe.
Avec ça, vous avez toutes les cartes en main pour devenir des pros du partage de code avec les IA. Alors à vos claviers, et montrez-nous ce que vous savez faire ! 🙌
Vous êtes fan de Discord et vous aimez bidouiller des trucs ?? Alors préparez-vous à découvrir Discord LLMCord. C’est un petit bout de code qui va vous permettre de causer avec des IA directement dans vos canaux, comme si c’étaient vos potes. Et ça marche avec à peu près tous les modèles de langage, qu’ils soient hébergés à distance ou en local sur votre bécane.
Pour lancer une conversation, il suffit de tagger le bot et hop, c’est parti mon kiki. Vous pouvez continuer la discussion en répondant aux messages et ainsi construire des fils de discussion complets. Vous pouvez par exemple :
Poursuivre votre propre conversation ou celle de quelqu’un d’autre.
« Rembobiner » une discussion en répondant à un vieux message.
Poser une question sur n’importe quel message de votre serveur en taguant le bot.
En plus, si vous envoyez plusieurs messages à la suite, ils seront automatiquement mis bout à bout et si vous répondez juste au dernier, le bot verra tous les précédents. Vous pouvez aussi déplacer une conversation dans un fil sans perdre le fil (lol). Il vous suffit de créer un thread à partir d’un message et de tagger le bot dedans pour continuer à papoter.
Côté compatibilité, ça supporte les modèles distants d’OpenAI, Mistral, Anthropic et plein d’autres grâce à LiteLLM. Si vous voulez faire tourner un modèle en local, pas de souci non plus puisque ça marche avec OLLaMa, OobaBooga, Jan, LM Studio ou n’importe quel serveur d’API compatible OpenAI.
Le bot gère même les images si vous utilisez un modèle de vision comme GPT-4, Claude-3 ou LLaVA. Il a un prompt système personnalisable et vous pouvez lui parler en DM pour plus d’intimité (pas besoin de le tagger).
Si vous utilisez l’API OpenAI, LLMCord est également capable de reconnaître l’identité des utilisateurs. De plus, les réponses s’affichent en temps réel, avec un joli dégradé de vert quand c’est fini et s’il cause trop, il coupe automatiquement ses messages en plusieurs morceaux. Pratique pour éviter de se faire ban par Discord ! Il affiche aussi des avertissements utiles si besoin, genre « J’utilise seulement les 20 derniers messages » quand vous dépassez la limite. Bref, c’est un bot bien élevé.
Sous le capot, il utilise un dico global avec des mutex pour mettre en cache les données des messages de manière efficace et thread-safe, comma ça, ça réduit les appels à l’API Discord et ça évite les fuites de mémoire. Le tout totalement en asynchrone.
Pour l’installer, c’est fastoche. Vous clonez le repo GitHub, vous installez les dépendances Python avec pip et vous créez un fichier .env avec vos clés d’API et les paramètres du bot. Lancez le script et tada, l’URL d’invitation de votre bot s’affiche dans la console. Pour plus de détails, suivez ce guide :
Installer Python : Téléchargez et installez Python à partir de python.org.
Cloner le dépôt git : Ouvrez un terminal et clonez le dépôt :
bash
git clone https://github.com/jakobdylanc/discord-llm-chatbot.git
cd discord-llm-chatbot
Installer les packages nécessaires :
bash
pip install -r requirements.txt
Créer un fichier .env :
bash
cp .env.example .env
Configurer les variables d’environnement : Ouvrez .env et remplissez les champs nécessaires :
plaintext
DISCORD_BOT_TOKEN=YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
MODEL_NAME=local/openai/YOUR_MODEL_NAME
Exécuter le script : Dans le terminal, lancez :
bash
python llmcord.py
Ah et j’oubliais, LLMCord est open source (vive le libre !), donc si vous voulez contribuer ou l’adapter à vos besoins, forkez et PR sans modération.
Avec ça, votre Discord ne sera plus jamais pareil et je sens que vous allez bien vous marrer ! Alors merci à Lorenper pour l’info car c’est une chouette découverte !
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