Dies wird durch die Funktion Context Lineage erreicht:
- Automatische Indizierung von Git-Commit-Einträgen (einschließlich Metadaten wie Autoren, Änderungsdateien usw.)
- Leichtgewichtiger LLM zur Analyse von Commit-Unterschieden (Diffs) und zur Erstellung von Zusammenfassungen
- Aufbau einer durchsuchbaren historischen Wissensbasis. Wenn die KI Aufgaben wie das Hinzufügen von Funktionsschaltern übernimmt, kann sie direkt auf historische Erfolgsmuster zurückgreifen. Auf diese Weise werden die gesammelten architektonischen Entscheidungen des Teams in strukturiertes Wissen umgewandelt, wodurch sich wiederholende "Erfindungsräder" vermieden und gleichzeitig die Codekonsistenz erheblich verbessert wird. Zum Beispiel das Erlernen der Spezifikationen eines bestimmten Test-Frameworks auf der Grundlage historischer Übertragungen.
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 " Praktische Möglichkeiten zur Verbesserung des Verständnisses von KI für den Kontext der Code-Historie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil