Um den Wert des Instruments voll auszuschöpfen, ist besondere Aufmerksamkeit erforderlich:
1. die Techniken der Bedarfsbeschreibung
- AdoptionFunktionspunktaufteilungsmethodeKomplexe Anforderungen in atomare Operationen wie "Benutzeranmeldung" und "Datenabfrage" zerlegen.
- NachschubOperative ZwängeKlärung nicht-funktionaler Anforderungen wie Gleichzeitigkeit, Datensicherheit usw.
2. die Strategie der Ressourcenverwaltung
- Kostenlose Quotenüberwachung: durch
tcb env listAnzeige der Ressourcennutzung - ökologische IsolierungErstellen verschiedener CloudBase-Instanzen für Test-/Produktionsumgebungen
3. die Spezifikationen der Versionskontrolle
- Es wird empfohlen, eine Versionsbasis über Git zu erstellen, sobald der Code von AI generiert wurde.
- ausnutzen
.cursor/templatesKataloge speichern wiederverwendbare AI-generierte Vorlagen
4. die Einstellung der Sicherheitsgrenze
Wichtige Geschäftslogik muss manuell überprüft werden KI-generierte Konfiguration von Datenbankrechten, Authentifizierung von Cloud-Funktionen und anderer sicherheitsrelevanter Code.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCloudBase AI ToolKit: ein Toolset, das Entwicklern hilft, schnell KI-Anwendungen in der Cloud zu erstellen und bereitzustellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die wichtigsten Punkte, die beim Einsatz des CloudBase AI ToolKit in realen Projekten zu beachten sind?
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