上下文精准识别的三阶段方案
针对多语言混编或特殊框架项目中工具推荐失准的情况，可按以下流程优化：
预分析阶段
- 在项目根目录创建文件，声明项目类型（如FullStack/DataScience）
- 通过调出命令面板，执行深度扫描
运行时调整
- 当出现推荐不符时，右键点击插件图标选择
- 手动标记代码块类型（前端/后端/测试等）
- 使用功能比较不同工具的效果（会产生临时日志）
长效改进
- 在-中开启，插件会基于用户选择习惯改进算法
- 参与计划，为特殊框架添加识别规则
- 企业用户可训练私有识别模型并导入
典型应用场景：
- React Native项目中同时识别JSX与原生组件
- Jupyter Notebook内混合Markdown与Python代码块
This answer comes from the articleMCP Jetpack: an automated MCP plugin for fast connection to AI toolsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服复杂项目环境下AI工具推荐不准确的问题？
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