基于上下文的多维度智能建议方案
传统代码补全工具往往只能提供通用语法建议，aiCoder通过以下创新方式实现精准建议：
- 项目级上下文分析::
- 读取整个项目的文件结构
- 分析当前文件的导入依赖
- 识别项目中使用的技术栈
- 三重建议引擎::
- 语法模式匹配：基于AST分析的精准语法补全
- 项目模式识别：根据相似文件提供组件级建议
- 自然语言理解：解析开发者的意图描述
- 本地模型调优：通过Ollama部署granite3.1-dense模型，可学习团队特有的编码规范
最佳实践：在使用过程中，建议先通过”New Plan Chat”明确定义项目需求，系统会将这些需求作为重要上下文。同时保持项目文件结构清晰，避免过度嵌套，这能显著提升建议准确率。
This answer comes from the articleaiCoder: Automate JavaScript code writing using AST (Abstract Syntax Tree)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升前端开发中的代码建议相关度？
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