Strategien zur Optimierung der Codebasis in großem Maßstab
Die folgenden Maßnahmen können ergriffen werden, um die Herausforderungen zu bewältigen, die sich aus der Größe der Codebasis ergeben:
- Modulares Laden::
- Aufteilung von Untermodulen mit .gitmodules
- Begrenzen Sie den Anwendungsbereich der Direktive (z. B. -scope=src/auth)
- Laden der erforderlichen Dateien mit Spar-Checkout
- Cache-Optimierung::
- Vorgefertigte Persistenz-Sandbox-Umgebung
- Beibehaltung residenter Abhängigkeiten (z. B. virtuelle Umgebungen)
- Konfiguration von Dependenzspiegeln zur Beschleunigung von Downloads
- AufgabensegmentierungZerlegen Sie große Aufgaben in:
- Stufenweise Behandlung (zuerst Analyse → später Reparatur)
- Parallele Ausführung durch Funktionsmodul
- Aufrechterhaltung des Zwischenzustands durch den Checkpoint-Mechanismus
Empfehlungen auf technischer Ebene:
- Fügen Sie Indexdateibeschreibungen zu AGENTS.md hinzu, damit der Codex sie schnell finden kann!
- Aktivieren Sie den Parameter -shallow-clone für Projekte mit mehr als 100.000 Codezeilen
- Überwachung der CPU-/Speichernutzung der Sandbox und gegebenenfalls Aktualisierung der Containerspezifikation
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelChatGPT Codex: Eine intelligente Einrichtung zur Automatisierung von SoftwareentwicklungsaufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich der Leistungsengpass von Codex bei großen Codebasen überwinden?
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