Context Lineage löst das Rätsel des historischen Verständnisses, indem es einen "räumlich-zeitlichen Index" von Codeänderungen erstellt:
- DatenerfassungsschichtAutomatisches Erfassen der Metadaten (Autor, Zeitstempel, Änderungsdatei) und Code-Diffs (Diffs) von Git-Commit-Datensätzen zur Bildung einer strukturierten historischen Datenbank.
- Intelligente VerarbeitungsschichtVerwendung von LLM, um die Diffs jedes Commits semantisch zusammenzufassen und die wichtigsten Änderungsabsichten zu extrahieren, anstatt nur Codeänderungen zu speichern.
- AnwendungsszenarioWenn die KI eine neue Aufgabe bearbeitet (z. B. das Hinzufügen eines Funktionsschalters), kann sie ähnliche Commits in ihrer Historie als Referenzvorlagen abrufen, um validierte Architekturentscheidungen zu übernehmen. So wird zum Beispiel eine bestimmte "Optimierung der API-Reaktionsfähigkeit"-Commit als Beispiel für eine Caching-Richtlinie verfeinert.
Der technologische Durchbruch liegt in der Umwandlung der unstrukturierten Versionskontrollhistorie in einen maschinenverständlichen "Entscheidungs-Wissensgraphen".
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAugment Code veröffentlicht 'Context Engine' und will das Paradigma der KI-Programmierung neu gestaltenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie hilft die Funktion "Context Lineage" der KI, die Code-Historie zu verstehen? Was sind die Merkmale der technischen Umsetzung?
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