# 创建虚拟环境（推荐）
conda create --name autocoder python=3.10.11
conda activate autocoder

# 或者使用 venv
python -m venv autocoder
source autocoder/bin/activate  # Linux/macOS
# autocoder\Scripts\activate  # Windows

# 安装 auto-coder
pip install -U auto-coder

# 克隆仓库
git clone https://github.com/allwefantasy/auto-coder.git
cd auto-coder

# 创建虚拟环境
conda create --name autocoder python=3.10.11
conda activate autocoder

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装项目
pip install -e .

# 检查版本
auto-coder --version

# 启动聊天模式
auto-coder.chat

# 运行单次命令
auto-coder.run -p "Hello, Auto-Coder!"

# 启动交互式聊天界面
auto-coder.chat

# 或者使用别名
chat-auto-coder

# 基本用法
auto-coder.run -p "编写一个计算斐波那契数列的函数"

# 从管道读取输入
echo "解释这段代码的功能" | auto-coder.run -p

# 指定输出格式
auto-coder.run -p "生成一个 Hello World 函数" --output-format json

# 使用详细输出
auto-coder.run -p "创建一个简单的网页" --verbose

# 继续最近的对话
auto-coder.run --continue

# 恢复特定会话
auto-coder.run --resume 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

# 限制对话轮数
auto-coder.run -p "优化这个算法" --max-turns 5

# 指定系统提示
auto-coder.run -p "写代码" --system-prompt "你是一个专业的Python开发者"

# 限制可用工具
auto-coder.run -p "读取文件内容" --allowed-tools read_file write_to_file

# 设置权限模式
auto-coder.run -p "修改代码" --permission-mode acceptEdits

# 启动核心模式（传统命令行界面）
auto-coder

# 或者使用别名
auto-coder.core

# 启动 Web 服务器
auto-coder.serve

# 或者使用别名
auto-coder-serve

# 启动 RAG（检索增强生成）模式
auto-coder.rag

# 代码生成
auto-coder.run -p "创建一个 Flask Web 应用"

# 代码解释
auto-coder.run -p "解释这个函数的作用" < code.py

# 代码重构
auto-coder.run -p "重构这段代码，提高可读性"

# 错误修复
auto-coder.run -p "修复这个 bug" --verbose

# 文档生成
auto-coder.run -p "为这个项目生成 README 文档"

# 测试生成
auto-coder.run -p "为这个函数编写单元测试"

# 安装自动补全（bash）
echo 'eval "$(register-python-argcomplete auto-coder.run)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 安装自动补全（zsh）
echo 'eval "$(register-python-argcomplete auto-coder.run)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# 卸载 auto-coder
pip uninstall auto-coder

# 删除虚拟环境（如果使用了虚拟环境）
conda remove --name autocoder --all
# 或者
rm -rf autocoder  # 如果使用 venv 创建的环境

# 清理缓存文件（可选）
rm -rf ~/.autocoder  # 用户配置和缓存目录

# 卸载旧版本
pip uninstall auto-coder

# 清理缓存
pip cache purge

# 安装最新版本
pip install -U auto-coder

# 设置 API 密钥
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"

# 设置模型配置
export AUTOCODER_MODEL="gpt-4"
export AUTOCODER_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"

# 查看帮助信息
auto-coder.run --help

# 查看版本信息
auto-coder --version

# 启用详细输出进行调试
auto-coder.run -p "test" --verbose