Drei-Phasen-Programm zur genauen Identifizierung des Kontextes
Der folgende Prozess kann für Fälle optimiert werden, in denen die Tool-Empfehlungen bei mehrsprachigen Mashups oder speziellen Framework-Projekten nicht übereinstimmen:
Voranalysephase
- Erstellen Sie eine Datei im Stammverzeichnis des Projekts, die den Projekttyp angibt (z. B. FullStack/DataScience).
- Führen Sie einen Tiefenscan durch, indem Sie das Befehlsfeld aufrufen
Laufzeitanpassung
- Wenn eine Empfehlungsdiskrepanz auftritt, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Plugin-Symbol und wählen Sie
- Manuelle Kennzeichnung von Codeblocktypen (Front-End/Back-End/Tests usw.)
- Funktion verwenden, um die Auswirkungen verschiedener Werkzeuge zu vergleichen (erzeugt temporäre Protokolle)
Langfristige Verbesserungen
- Aktiviert in -, verbessert das Plugin den Algorithmus auf der Grundlage der vom Benutzer gewählten Gewohnheiten
- Beteiligungsprogramm zur Ergänzung der Identifizierungsregeln für besondere Rahmen
- Unternehmensanwender können private Erkennungsmodelle trainieren und sie in
Typische Anwendungsszenarien:
- Identifizierung von JSX- und nativen Komponenten in React Native-Projekten
- Mischen von Markdown- und Python-Codeblöcken in Jupyter Notebook
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMCP Jetpack: ein automatisiertes MCP-Plugin für eine schnelle Verbindung zu AI-ToolsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich ungenaue KI-Tool-Empfehlungen in komplexen Projektumgebungen vermeiden?
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