Fastapply MCP

🚀 FastApply MCP Server

FastApply MCP Server 是为现代开发团队打造的企业级代码智能平台，它通过结合本地 AI 模型、基于 AST 的语义搜索、企业安全特性和智能模式识别的复杂架构，提供全面的代码分析、搜索和转换功能。

项目徽章

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🚀 为什么选择 FastApply？

• 本地模型架构：通过 (Kortix/FastApply-1.5B-v1.0_GGUF) 使用类似 MorphLLM 的 edit_file 功能。
• 基于 AST 的语义搜索：通过 ast-grep（本地安装）进行高级代码模式匹配和结构分析。
• 面向行的搜索：通过 ripgrep（本地安装）递归搜索目录以查找正则表达式模式。
• Qdrant MCP 内存存储：通过 Qdrant MCP Server 支持高级语义搜索和持久的集体记忆。
• 多语言支持：支持 Python、JavaScript、TypeScript、Java。
• 企业特性：提供安全扫描、合规报告和自动化质量门控。
• 开发者集成：与 MCP、Claude Code 和主要 IDE 兼容。
• 性能优先：使用 MorphLLM 实现快速语义搜索和高效缓存。
• 可扩展设计：基于插件，支持可选功能的回退。

✨ 主要特性

类别	特性	影响
核心操作	多文件编辑、批量操作、AI 引导的重构	生产力提升 10 倍
语义搜索	AST 模式匹配、符号引用查找、结构分析	精准定位
安全与质量	OWASP Top 10 扫描、合规报告、自动化质量门控	企业合规
性能	智能缓存、并发操作、优化算法	亚秒级响应
智能分析	LLM 增强分析、模式识别、自动意图检测	智能自动化

📦 安装指南

1. 安装

# 克隆并安装 FastApply
git clone https://github.com/your-org/fastapply-mcp.git
cd fastapply-mcp

# 使用 uv 安装依赖（推荐）
uv sync --all-extras
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

# 或者使用 pip 安装
pip install -e .
cp .env.example .env

✅ 优雅降级：缺少可选依赖时会自动降级并给出有用的回退信息。

2. 配置

在 .env 中配置 FastApply 服务器：

# FastApply 核心设置
FAST_APPLY_URL=http://localhost:1234/v1        # 你的 FastApply 服务器 URL
FAST_APPLY_MODEL=fastapply-1.5b                # 模型标识符
FAST_APPLY_TIMEOUT=30.0                        # 请求超时时间

# 性能优化
FAST_APPLY_MAX_TOKENS=8000                     # 响应令牌限制
FAST_APPLY_TEMPERATURE=0.05                    # 模型一致性

# 安全与隔离
WORKSPACE_ROOT=/path/to/project                # 工作区限制
FAST_APPLY_STRICT_PATHS=1                      # 路径验证
MAX_FILE_SIZE=10485760                         # 10MB 文件限制

3. MCP 集成

Claude Code 集成：

{
  "mcpServers": {
    "fast-apply-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "/path/to/fastapply-mcp", "run", "python", "main.py"]
    }
  }
}

4. 启动并验证

# 验证 FastApply 服务器是否可访问
curl http://localhost:1234/v1/models

# 重启 Claude Code 以加载 MCP 服务器
# 现在 FastApply 工具已可用！

🎯 成功：FastApply 已集成并准备好提升你的开发工作流程！

💻 使用示例

基础用法

📁 智能代码编辑

// AI 引导的重构与验证
{
  "tool": "edit_file",
  "arguments": {
    "target_file": "src/auth.js",
    "instructions": "Add input validation and error handling",
    "code_edit": "function login(email, password) {\n  if (!email || !password) {\n    throw new Error('Email and password are required');\n  }\n  \n  try {\n    return await authenticateUser(email, password);\n  } catch (error) {\n    throw new Error(`Authentication failed: ${error.message}`);\n  }\n}"
  }
}

🔍 语义代码分析

// 查找所有带有错误处理的异步函数
{
  "tool": "search_code_patterns",
  "arguments": {
    "pattern": "async function $name($args) { $body }",
    "language": "javascript",
    "path": "src"
  }
}

// 分析代码结构和复杂度
{
  "tool": "analyze_code_structure",
  "arguments": {
    "file_path": "src/api/user-service.ts"
  }
}

// 跟踪代码库中的符号引用
{
  "tool": "find_references",
  "arguments": {
    "symbol": "UserRepository",
    "path": "src",
    "symbol_type": "class"
  }
}

🛡️ 企业安全分析

// 全面的安全审计
{
  "tool": "security_scan_comprehensive",
  "arguments": {
    "project_path": "/path/to/project",
    "scan_types": ["pattern", "dependencies", "configuration"],
    "compliance_standards": ["owasp_top_10", "pci_dss"],
    "output_format": "json"
  }
}

📊 质量评估

// 多维度质量分析
{
  "tool": "quality_assessment_comprehensive",
  "arguments": {
    "project_path": "/path/to/project",
    "analysis_types": ["complexity", "code_smells", "maintainability"],
    "output_format": "json"
  }
}

🧠 AI 增强智能

// 带有集体记忆的深度语义分析
{
  "tool": "llm_analyze_code",
  "arguments": {
    "code": "function processData(data) { /* ... */ }",
    "language": "javascript",
    "analysis_type": "security",
    "use_collective_memory": true
  }
}

高级用法

🏗️ 大规模重构

// 带有依赖分析的安全重构
{
  "tool": "llm_search_pattern",
  "arguments": {
    "query": "find all references to legacy UserService class",
    "language": "java",
    "path": "./src/main/java",
    "use_collective_memory": true
  }
}

🛡️ 企业安全审计

// 带有合规报告的全面安全扫描
{
  "tool": "security_scan_comprehensive",
  "arguments": {
    "project_path": "./payment-system",
    "scan_types": ["pattern", "dependencies", "configuration"],
    "compliance_standards": ["owasp_top_10", "pci_dss", "soc2"],
    "output_format": "json"
  }
}

📊 质量门控自动化

// 多维度质量评估
{
  "tool": "quality_assessment_comprehensive",
  "arguments": {
    "project_path": ".",
    "analysis_types": ["complexity", "code_smells", "maintainability", "test_coverage"],
    "quality_thresholds": {
      "complexity_score": 15,
      "maintainability_index": 70
    },
    "output_format": "json"
  }
}

🏗️ 架构分析

// 深度架构分析
{
  "tool": "llm_analyze_code",
  "arguments": {
    "code": "monolith_codebase_context",
    "language": "multi",
    "analysis_type": "architecture",
    "use_collective_memory": true,
    "focus_areas": ["dependencies", "coupling", "boundaries"]
  }
}

📚 文档生成

// 自动化文档生成
{
  "tool": "search_code_patterns",
  "arguments": {
    "pattern": "function $name($args) { $body }",
    "language": "python",
    "path": "./api/endpoints",
    "extract_metadata": ["docstrings", "type_hints", "examples"]
  }
}

📚 详细文档

📖 核心文档

• 用户指南 - 完整的用户文档和教程
• API 参考 - 全面的 API 文档
• 架构指南 - 详细的架构分析
• 配置指南 - 设置和配置选项

🛠️ 技术文档

• 实现参考 - 技术实现细节
• 安全文档 - 安全特性和合规性
• 性能指南 - 性能优化和调优
• 集成指南 - 集成模式和示例

🚀 部署与操作

• 部署指南 - 生产部署说明
• 监控与日志 - 运营监控和日志记录
• 扩展指南 - 水平扩展和负载均衡
• 故障排除指南 - 常见问题和解决方案

🔧 技术细节

🏗️ 架构概述

FastApply 实现了一个复杂的多层架构，旨在实现可扩展性、性能和企业可靠性。

📊 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   FastApply MCP Server                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  🎯 入口点: main.py (编排)                        │
│                                                                 │
│  🔍 搜索层 - 比其他方案快 750%               │
│  ├── ripgrep_integration.py (高性能搜索)           │
│  └── enhanced_search.py (多策略搜索)                │
│                                                                 │
│  🧠 智能层 - AI 增强分析                  │
│  ├── ast_rule_intelligence.py (LLM 推理)                  │
│  ├── ast_search.py (自定义 AST 分析)                       │
│  └── deep_semantic_analysis.py (模式识别)         │
│                                                                 │
│  🔗 分析与操作 - 企业级工具             │
│  ├── symbol_operations.py (符号检测)                   │
│  ├── relationship_mapping.py (依赖分析)              │
│  ├── navigation_tools.py (代码导航)                     │
│  ├── security_quality_analysis.py (安全与质量)         │
│  └── safe_refactoring.py (安全转换)                │
│                                                                 │
│  ⚡ 处理与集成 - 可扩展后端                │
│  ├── batch_operations.py (批量处理)                     │
│  └── main.py (MCP 服务器编排)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🎯 核心架构原则

原则	实现方式	优势
渐进增强	带有回退链的优雅降级	无论依赖情况如何，始终可用
插件架构	具有功能检测的可选依赖	可扩展且轻量级
性能优先	多层缓存、并行处理	亚秒级响应时间
设计安全	输入验证、路径隔离、访问控制	企业级安全
AI 增强	集成 LLM 进行智能分析	智能自动化和洞察

⚡ 性能基准

FastApply 通过优化算法和智能缓存系统提供企业级性能。

📈 搜索性能

操作	平均时间	性能提升	用例
Ripgrep 搜索	0.02s	750% 更快	大型代码库模式匹配
增强搜索	0.15s	200% 更快	多策略语义搜索
AST 分析	0.5s	150% 更快	复杂结构分析
LLM 分析	2 - 5s	实时	深度语义理解

💾 内存效率

配置	内存使用	用例
基础服务器	~50MB	核心操作，最小功能
增强功能	~100MB	启用缓存，完整工具套件
大型项目	~200MB	全面分析，企业特性
批量处理	~500MB	1000+ 文件操作，实时进度监控

🚀 并发与可扩展性

• 默认操作：4 个并发进程（可配置至 16 个）
• 批量处理：1000+ 文件，实时进度监控
• 请求处理：100+ 并发 MCP 请求
• 水平扩展：支持多个服务器实例

🎯 缓存系统

• 缓存命中率：重复搜索的命中率达 85% 以上
• 内存缓存：1000 个条目，智能 LRU 淘汰
• 磁盘缓存：持久存储，可配置 TTL
• 智能失效：基于文件系统事件的缓存更新
• 跨会话：服务器重启后持久缓存

🔧 配置选项

🌍 环境配置

# === 核心服务器设置 ===
HOST=localhost                                    # 服务器主机绑定
PORT=8000                                       # 服务器端口
DEBUG=false                                     # 调试模式
LOG_LEVEL=INFO                                  # 日志详细程度

# === FastApply 集成 ===
FAST_APPLY_URL=http://localhost:1234/v1         # FastApply 服务器 URL
FAST_APPLY_MODEL=fastapply-1.5b                 # 模型标识符
FAST_APPLY_API_KEY=optional-key                 # 可选 API 密钥
FAST_APPLY_TIMEOUT=30.0                         # 请求超时时间
FAST_APPLY_MAX_TOKENS=8000                      # 最大响应令牌数
FAST_APPLY_TEMPERATURE=0.05                     # 模型创造力

# === 性能优化 ===
MAX_CONCURRENT_OPERATIONS=4                     # 并发操作数
CACHE_SIZE=1000                                 # 缓存条目限制
TIMEOUT_SECONDS=30                              # 操作超时时间

# === 安全与隔离 ===
WORKSPACE_ROOT=/safe/workspace                  # 工作区限制
FAST_APPLY_STRICT_PATHS=1                      # 路径验证
MAX_FILE_SIZE=10485760                          # 10MB 文件限制
ALLOWED_EXTENSIONS=.py,.js,.ts,.jsx,.tsx,.md,.json,.yaml,.yml

# === 可选集成 ===
OPENAI_API_KEY=your-openai-key                 # OpenAI 集成
QDRANT_URL=http://localhost:6333               # Qdrant 向量数据库
QDRANT_API_KEY=your-qdrant-key                 # Qdrant API 密钥

🎯 支持的 FastApply 服务器

服务器类型	描述	用例
LM Studio	带有 GUI 的本地模型托管	开发和测试
Ollama	本地模型管理和服务	生产部署
自定义 OpenAI 兼容	任何兼容 API	企业集成
云 FastApply	远程 FastApply 服务	云原生部署

🔄 集成模式

FastApply 可无缝集成到现代开发工作流程和工具链中。

💻 Claude Code 集成

{
  "mcpServers": {
    "fast-apply-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "/path/to/fastapply-mcp", "run", "python", "main.py"],
      "env": {
        "FAST_APPLY_URL": "http://localhost:1234/v1",
        "FAST_APPLY_MODEL": "fastapply-1.5b",
        "WORKSPACE_ROOT": "/path/to/project"
      }
    }
  }
}

🚀 CI/CD 管道集成

# GitHub Actions - 自动化质量门控
name: Code Quality & Security Check
on: [push, pull_request]

jobs:
  quality-check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: 设置 FastApply
        run: |
          pip install fastapply-mcp
          fastapply-mcp --install

      - name: 安全扫描
        run: |
          fastapply-mcp security-scan --path . --output security-report.json

      - name: 质量评估
        run: |
          fastapply-mcp quality-assess --path . --output quality-report.json

      - name: 生成合规报告
        run: |
          fastapply-mcp compliance-report --standards owasp_top_10,pci_dss

🛠️ IDE 与编辑器集成

IDE/编辑器	集成方法	特性
VS Code	Claude Code 扩展	完整的 MCP 工具支持
Vim/Neovim	MCP 客户端插件	轻量级集成
Emacs	MCP 集成包	Emacs 原生支持
JetBrains IDEs	自定义插件开发	企业特性
Sublime Text	MCP 桥接	访问 FastApply 工具

🔧 API 集成

# Python API 集成
from fastapply import FastApplyClient

client = FastApplyClient(
    url="http://localhost:1234/v1",
    model="fastapply-1.5b"
)

# 安全扫描
results = client.security_scan(
    project_path="./src",
    scan_types=["pattern", "dependencies"]
)

# 质量分析
quality = client.quality_assessment(
    project_path="./src",
    analysis_types=["complexity", "maintainability"]
)

🛡️ 企业安全与合规

🔍 漏洞检测

威胁类别	检测能力	严重程度
SQL 注入	不安全的数据库查询模式	关键
跨站脚本攻击 (XSS)	绕过输入验证	高
CSRF 漏洞	缺少令牌验证	中
路径遍历	目录遍历尝试	关键
命令注入	不安全的系统调用	关键
硬编码密钥	API 密钥、密码、令牌	高
弱加密	过时的算法	中
不安全的反序列化	对象注入风险	高

📋 合规框架支持

标准	覆盖范围	行业
OWASP Top 10 2021	全面覆盖	Web 应用安全
PCI DSS	支付数据保护	金融服务
HIPAA	医疗数据保护	医疗保健
GDPR	数据隐私法规	全球业务
SOC 2 Type II	服务组织控制	SaaS 提供商
ISO 27001	信息安全管理	企业
NIST CSF	网络安全框架	政府

🏗️ 安全架构

层级	保护内容	实现方式
工作区隔离	路径限制	严格的边界执行
输入验证	全面清理	多层验证
资源保护	内存安全	文件大小限制、扩展名过滤
访问控制	权限管理	工作区边界
审计与日志	活动跟踪	结构化安全日志
数据保护	隐私保护	加密存储、安全删除

🚨 安全特性

• 实时扫描：持续检测漏洞
• 自动化报告：生成合规报告
• 自定义规则：创建组织特定的安全策略
• 集成就绪：无缝集成到现有安全工具链中
• 审计跟踪：完整的操作历史记录，满足合规要求

🎯 实际用例

FastApply 改变了不同行业和团队规模的开发工作流程。

🔄 1. 大规模重构

场景：对 500K+ 行代码的企业代码库进行现代化改造

// 带有依赖分析的安全重构
{
  "tool": "llm_search_pattern",
  "arguments": {
    "query": "find all references to legacy UserService class",
    "language": "java",
    "path": "./src/main/java",
    "use_collective_memory": true
  }
}

影响：手动重构时间减少 90%，零生产事故

🛡️ 2. 企业安全审计

场景：对金融服务应用进行季度安全评估

// 带有合规报告的全面安全扫描
{
  "tool": "security_scan_comprehensive",
  "arguments": {
    "project_path": "./payment-system",
    "scan_types": ["pattern", "dependencies", "configuration"],
    "compliance_standards": ["owasp_top_10", "pci_dss", "soc2"],
    "output_format": "json"
  }
}

影响：自动化合规报告，识别 40 个关键漏洞

📊 3. 质量门控自动化

场景：开发团队的 CI/CD 管道集成

// 多维度质量评估
{
  "tool": "quality_assessment_comprehensive",
  "arguments": {
    "project_path": ".",
    "analysis_types": ["complexity", "code_smells", "maintainability", "test_coverage"],
    "quality_thresholds": {
      "complexity_score": 15,
      "maintainability_index": 70
    },
    "output_format": "json"
  }
}

影响：代码质量指标提高 60%，自动化部署决策

🏗️ 4. 架构分析

场景：微服务迁移规划

// 深度架构分析
{
  "tool": "llm_analyze_code",
  "arguments": {
    "code": "monolith_codebase_context",
    "language": "multi",
    "analysis_type": "architecture",
    "use_collective_memory": true,
    "focus_areas": ["dependencies", "coupling", "boundaries"]
  }
}

影响：确定清晰的迁移策略，迁移风险降低 30%

📚 5. 文档生成

场景：医疗平台的 API 文档

// 自动化文档生成
{
  "tool": "search_code_patterns",
  "arguments": {
    "pattern": "function $name($args) { $body }",
    "language": "python",
    "path": "./api/endpoints",
    "extract_metadata": ["docstrings", "type_hints", "examples"]
  }
}

影响：几分钟内生成完整的 API 文档，覆盖率 100%

🚀 成功指标

用例	节省时间	质量提升	风险降低
重构	90%	40%	95%
安全审计	85%	N/A	80%
质量门控	75%	60%	70%
架构分析	80%	30%	60%
文档生成	95%	100%	N/A

🔧 故障排除与支持

🚨 常见问题与解决方案

🔌 连接问题

# 验证 FastApply 服务器是否可访问
curl http://localhost:1234/v1/models

# 检查 MCP 服务器配置
echo "MCP Configuration:"
cat ~/.config/claude-code/mcp_servers.json

# 测试服务器连接
python -c "
import requests
try:
    response = requests.get('http://localhost:1234/v1/models', timeout=5)
    print('✅ FastApply 服务器可访问')
except Exception as e:
    print(f'❌ 连接失败: {e}')
"

⚡ 性能问题

# 启用调试日志进行性能分析
export LOG_LEVEL=DEBUG
export DEBUG=true

# 监控资源使用情况
top -p $(pgrep -f fastapply)

# 清除缓存并重启
rm -rf ./cache/*
python -m fastapply.main --restart

# 检查内存使用情况
python -c "
import psutil
import os
process = psutil.Process(os.getpid())
print(f'内存使用: {process.memory_info().rss / 1024 / 1024:.1f}MB')
"

🛡️ 安全与权限问题

# 验证工作区配置
echo "工作区根目录: $WORKSPACE_ROOT"

# 检查文件权限
ls -la /path/to/workspace

# 验证路径解析
python -c "
from fastapply.main import _secure_resolve
print('测试路径解析:', _secure_resolve('/test'))
"

# 审计安全设置
python -c "
import os
print('安全设置:')
print(f'严格路径: {os.getenv("FAST_APPLY_STRICT_PATHS", "0")}')
print(f'最大文件大小: {os.getenv("MAX_FILE_SIZE", "10485760")}')
"

🔍 高级调试

全面调试模式

# 启用完整调试
export LOG_LEVEL=DEBUG
export DEBUG=true
export FAST_APPLY_DEBUG=1

# 启动并输出调试信息
python -m fastapply.main --debug --verbose

# 实时监控日志
tail -f fastapply.log

健康检查系统

# 全面健康检查
python -c "
import asyncio
import json
from fastapply.main import health_check

async def full_health_check():
    print('🔍 正在进行全面健康检查...')

    # 基本健康检查
    health = await health_check()
    print(f'📊 健康状态: {health}')

    # MCP 连接检查
    try:
        import mcp
        print('✅ MCP 模块可用')
    except ImportError:
        print('❌ MCP 模块缺失')

    # FastApply 连接检查
    try:
        import openai
        client = openai.OpenAI(base_url='http://localhost:1234/v1')
        models = client.models.list()
        print('✅ FastApply 服务器已连接')
    except Exception as e:
        print(f'❌ FastApply 连接失败: {e}')

asyncio.run(full_health_check())
"

性能分析

# 性能分析
python -c "
import time
import cProfile
import pstats

def profile_fastapply():
    # 分析启动时间
    start = time.time()

    # 这里是你的 FastApply 操作

    end = time.time()
    print(f'操作完成时间: {end-start:.2f}s')

# 运行性能分析
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()
profile_fastapply()
profiler.disable()

# 保存性能分析统计信息
stats = pstats.Stats(profiler)
stats.sort_stats('cumulative')
stats.print_stats(10)
"

📋 常见错误解决方法

错误	原因	解决方案
连接被拒绝	FastApply 服务器未运行	启动 FastApply 服务器
超时错误	大型代码库分析	增加超时时间，启用缓存
权限被拒绝	工作区隔离问题	检查 WORKSPACE_ROOT 和权限
模块导入失败	缺少依赖项	安装可选依赖项
内存问题	处理大文件	减小文件大小限制，启用批量处理

🤝 社区支持

• GitHub 问题：报告错误和请求功能
• 社区讨论：参与讨论
• 文档：完整指南
• 示例：实际实现

🤝 贡献代码

我们欢迎并鼓励社区贡献！FastApply 依赖于社区的参与和协作而蓬勃发展。

🚀 如何贡献

1. 开始

# 分叉并克隆仓库
git clone https://github.com/your-username/fastapply-mcp.git
cd fastapply-mcp

# 设置开发环境
uv sync --all-extras --dev
source .venv/bin/activate

# 安装预提交钩子
pre-commit install

2. 开发工作流程

# 创建功能分支
git checkout -b feature/amazing-feature

# 进行更改并编写测试
# 为新功能更新文档

# 运行质量检查
ruff check .
ruff format .
mypy src/

# 运行测试
pytest
pytest --cov=src/ --cov-report=html:htmlcov/ --cov-report=term-missing

# 提交更改
git commit -m "feat: add amazing feature with comprehensive tests"

# 推送并创建 PR
git push origin feature/amazing-feature

3. 贡献指南

领域	要求	标准
代码质量	95% 以上的测试覆盖率，类型提示	Black 格式化，mypy 合规
文档	全面的文档、示例	清晰、简洁、结构良好
测试	单元测试、集成测试、性能测试	pytest 框架，模拟
安全	对新功能进行安全审查	遵循 OWASP 指南
性能	对重大更改进行基准测试	性能回归测试

🏗️ 开发架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   开发环境                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  📁 src/fastapply/          # 核心源代码                 │
│  📁 tests/                   # 全面的测试套件         │
│  📁 docs/                    # 文档                   │
│  📁 examples/                # 实际使用示例         │
│  📁 .github/                 # CI/CD 工作流                 │
│  📁 scripts/                 # 开发实用工具           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

🧪 测试框架

# 运行所有测试
pytest -v

# 运行并生成覆盖率报告
pytest --cov=src/ --cov-report=html:htmlcov/ --cov-report=term-missing

# 运行特定测试类别
pytest -m unit          # 仅运行单元测试
pytest -m integration   # 仅运行集成测试
pytest -m performance   # 仅运行性能测试
pytest -m security      # 仅运行安全测试

# 运行并开启调试
pytest -vvs --tb=short  # 详细输出，短回溯

📝 文档标准

• API 文档：完整的文档字符串，带有类型提示
• 使用示例：所有功能的可运行代码示例
• 架构文档：清晰的设计原理和模式
• 迁移指南：版本升级说明
• 故障排除：常见问题和解决方案

🎯 贡献领域

功能开发

• 新的分析工具和功能
• 更多语言支持
• 性能优化
• 安全增强

文档

• 用户指南和教程
• API 参考改进
• 最佳实践文档
• 视频教程和演示

测试与质量

• 扩展测试覆盖率
• 性能基准测试
• 安全测试
• 错误修复和改进

🏆 认可与感谢

• 贡献者名人堂：在 README 和文档中得到认可
• 发布说明：在版本更新中被提及
• 社区认可：在讨论和公告中被突出显示
• 周边奖励：为重大贡献提供商品奖励

📋 行为准则

请阅读并遵守我们的 行为准则，以确保为所有贡献者营造一个友好和包容的环境。

📄 许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

🎯 许可证摘要

• ✅ 商业使用：可用于商业应用
• ✅ 修改：可修改和调整软件
• ✅ 分发：可分发你的修改版本
• ✅ 私人使用：可无限制地私人使用
• ❗ 保修：按“原样”提供，无保修
• ❗ 责任：作者对损害不承担责任

🏆 企业支持

💼 专业支持选项

支持级别	特性	响应时间	适用对象
社区	GitHub 问题、讨论	尽力而为	小团队、个人
专业	电子邮件支持、错误修复	24 - 48 小时	成长型公司
企业	24/7 支持、专属工程师	1 - 4 小时	大型组织
自定义	本地部署、培训	即时响应	特殊需求

📞 联系选项

• GitHub 问题：报告错误和请求功能
• 社区讨论：参与讨论
• 企业销售：联系我们 获取自定义解决方案
• 安全问题：私下报告安全漏洞

🌟 社区资源

• 文档：完整的指南和 API 参考
• 示例：实际使用示例和模板
• 博客：最新功能和最佳实践
• 时事通讯：产品更新和社区亮点

🚀 准备开始了吗？

立即使用 AI 驱动的代码智能改变你的开发工作流程！

🎯 快速路径

目标	开始位置	所需时间
试用 FastApply	快速开始	5 分钟
集成 CI/CD	集成模式	15 分钟
企业部署	部署指南	1 小时
自定义开发	贡献指南	2 小时

💡 下一步

1. 🔧 安装 FastApply - 几分钟内即可启动并运行
2. 📚 探索文档 - 学习高级功能和模式
3. 🤝 加入社区 - 与其他开发者建立联系
4. 🏢 部署到生产环境 - 在整个组织中扩展使用

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