Hintergrund des Themas
Bei der Bereitstellung eines vollständigen Codekontextes für AI/ML-Modelle führt die manuelle Sammlung von Beispielen häufig zu fehlenden Dateien oder einer unübersichtlichen Struktur, was die Effektivität der Modellanalyse beeinträchtigt.
Betriebsprogramm
CodeWeaver bietet eine Komplettlösung:
- vollständige Ergänzung::
- vollziehen
./codeweaver -ignore=""Standardfilterung aufheben - Sonde
-included-paths-fileDie generierte Datei stellt sicher, dass der gesamte Pfad abgedeckt ist
- vollziehen
- Strukturelle Vorbehalte::
- Automatisch generiertes Markdown behält die ursprüngliche Verzeichnishierarchie bei.
- Der Inhalt der Datei wird unverändert in Form von Codeblöcken beibehalten
- VersionskontrolleGit: Empfohlene Kombination von Git-Befehlen
git ls-files | xargs codeweaverGewährleistung der vollständigen Synchronisierung mit dem Repository
bestes Verfahren
Die Verarbeitung in der Pipeline wird empfohlen:
- Kosten oder Aufwand
-excluded-paths-fileAusschlüsse aufzeichnen - Durchführen von MD5-Prüfsummen über die erzeugte codebase.md
- Regelmäßige automatische Aktualisierung der Dokumente durch CI-Tools
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCodeWeaver: Automatische Generierung von Markdown-Dokumenten aus Code-Struktur und Inhalt.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der unvollständigen Einbeziehung von Codebeispielen beim Training von KI-Modellen lösen?
