典型场景挑战
全栈开发者在处理Python+JS+Go多语言项目时，常面临不同技术栈的提示词污染、上下文割裂等问题。
Dereference的多语言支持方案
- 技术栈隔离会话：为每种语言创建专属会话（如Python_ML/JS_React/Go_API）
- 上下文模板预设：通过”Save Context”功能保存各语言的标准提示词模板
- 交叉引用技术：使用”Reference Session”功能跨会话调用其他语言的实现示例
Implementation steps
- 创建3个基础会话并重命名为对应技术栈名称
- 在每个会话中设置默认AI模型（推荐：Go用GPT-4/JS用Claude/Python用Gemini）
- 保存包含语言版本、框架版本的提示词前缀到各会话模板
- 开发接口时，通过”Copy Context”引用相关会话的API设计
Effectiveness evaluation
采用该方案后，在微服务项目开发中，前后端接口对齐时间减少65%，错误类型提示准确率提升至92%。
This answer comes from the articleDereference：并行运行多个AI模型的开发工具The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在跨语言项目开发中如何提升AI辅助的协同效率？
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