在「编程与开发」类工具里，Greptile 的定位是：理解整个代码库的 AI 代码审查与问答服务。

看文档和设置项时遇到的术语，这里用一两句话解释清楚。

术语表

  • 补全（Completion）：在光标处预测下一段代码，速度快但上下文有限。
  • 编程智能体：能读写多个文件、运行命令并迭代修复的 AI，需要控制权限。
  • 上下文索引：把代码库建立索引，让 AI 回答时能引用相关文件。
  • 规则文件：放在仓库里的说明文件，告诉 AI 项目约定和禁止事项。
  • MCP：让编程工具连接外部数据和工具的协议。
  • 差异审阅：在接受 AI 修改前逐个查看 diff，是最重要的安全习惯。

和 Greptile 相关的补充

  • 在线服务：Greptile 的产品形态，决定了安装、权限和数据存放方式。
  • 同类产品：CodeRabbit、Sourcegraph、Qodo。
  • 所属方向：编程与开发。

把概念用起来

修复报错

准备材料：一段报错堆栈和相关代码。

这是报错信息和相关代码。请先解释报错原因，给出最小修改方案，并说明为什么这个修改不会影响其他调用方。

检查点：修改范围足够小。

更多可以试的用法

写技术文档

适用情况：手头有一个模块的源码时。

根据源码为这个模块写 README：用途、安装、最小示例、配置项表格和常见问题。示例代码必须能直接运行。

检查点：示例代码可运行。

代码审查

输入：一个 Pull Request 的改动。

审查这个改动，按「必须修改 / 建议修改 / 可以忽略」三级列出问题，每条附上文件和行号，重点关注安全、并发和错误处理。

验收标准：问题定位到行。

补单元测试

适用情况：手头有一个缺少测试的函数或模块时。

为【函数名】编写单元测试，覆盖正常输入、边界值和异常输入，使用项目现有的测试框架，不要修改被测代码。先列测试用例再写代码。

检查点：测试能在本地通过。

常见问题：测试全绿但功能不对

人工补充关键用例，检查测试是否真正断言了结果。

常见问题：越改越乱

回滚到上一个可用提交，把需求拆小后重新开始。

常见问题：生成的代码引用了不存在的函数

让它先搜索代码库确认 API，再写实现；运行测试验证。

概念补充：上下文索引

把代码库建立索引，让 AI 回答时能引用相关文件。

概念补充：MCP

让编程工具连接外部数据和工具的协议。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 Greptile 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Greptile 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Greptile 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

注意事项

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Greptile 的数据处理条款，再决定能否使用。

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