Technische Programme für die großtechnische Behandlung
Die folgenden Optimierungsstrategien werden für codeintensive Projekte empfohlen:
- Inkrementelle Analyse: durch
--moduleParameter werden in Modulen behandelt, wie z.B.agent-wiz extract --framework autogen --module agent_chat - Caching-Mechanismus: Speichern des JSON-Zwischenergebnisses nach dem ersten Parsen, nachfolgende Visualisierungen werden direkt aufgerufen
- StapeldateiShell-Skripte schreiben, die Folgendes kombinieren
findBefehl durchläuft das Projektverzeichnis nach einem typischen Muster:for dir in $(find ./projects -type d); do
agent-wiz extract --dir $dir --output ${dir}_wf.json
done
Leistungsoptimierung: Für Projekte mit mehr als 10.000 Zeilen Code wird empfohlen, diepyastgrepVerbesserung der AST-Parsing-Geschwindigkeit; Hinzufügen, wenn der Speicher knapp ist--chunk-size=500Chunking. Offizielle Tests zeigen, dass diese Lösung die Analysezeit von LangGraph-Projekten um 731 TP3T reduziert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAgent-Wiz: Analyse von KI-Intelligenz-Workflows und SicherheitsrisikenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Effizienz der Analyse für große KI-Intelligenzprojekte optimieren?
