Kontextbasiertes mehrdimensionales intelligentes Vorschlagsverfahren
Während herkömmliche Code-Vervollständigungstools in der Regel nur generische syntaktische Ratschläge geben, ermöglicht aiCoder präzise Ratschläge auf die folgenden innovativen Arten:
- Kontextuelle Analyse auf Projektebene::
- Lesen der Dateistruktur des gesamten Projekts
- Analyse der Importabhängigkeiten für die aktuelle Datei
- Identifizierung des im Projekt verwendeten Technologie-Stacks
- Dreifach-Vorschlagsmaschine::
- Grammatikalisches Pattern Matching: Genaue grammatikalische Vervollständigung auf der Grundlage einer AST-Analyse
- Projektmustererkennung: Empfehlungen auf Komponentenebene auf der Grundlage ähnlicher Dokumente
- Verständnis natürlicher Sprache: Analyse der Absichtsbeschreibungen von Entwicklern
- Lokale ModellabstimmungEinsatz von granite3.1-dichten Modellen über Ollama ermöglicht das Lernen von teamspezifischen Kodierungsnormen
Bewährte Praxis: Während des Prozesses wird empfohlen, die Projektanforderungen über den "New Plan Chat" klar zu definieren, da das System diese Anforderungen als wichtige Kontexte behandeln wird. Durch eine klare Strukturierung des Projektdokuments und die Vermeidung übermäßiger Verschachtelungen kann die Genauigkeit der Empfehlungen erheblich verbessert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelaiCoder: Automatisiertes Schreiben von JavaScript-Code mit AST (Abstract Syntax Tree)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Relevanz von Code-Vorschlägen in der Frontend-Entwicklung verbessern?
