ソリューションの概要
大規模な言語モデルが大規模なコードベースを直接扱えないというペインポイントを解決するには、code2promptツールの変換機能を使えば実現できる。具体的な手順は以下の通り：
- マウンティングツールRust環境でコンパイルしてインストールするか、コンパイル済みのバイナリを直接ダウンロードして、グローバルに利用できるようにします。
- ベース変換走る
code2prompt /path/to/codebaseソースツリーとすべてのファイルの内容を含むMarkdown形式の出力を生成する。 - コンテキストコントロール使用
--tokens -c cl100kパラメータがトークンの数をカウントし、モデルの制限に準拠していることを確認する。 - サブモジュール処理スルー
--include大規模プロジェクトのパラメータ一括変換
高度最適化プログラム
メガプロジェクトのために：
- 採用
--excludeテストファイルなどの非中核コードをフィルタリングする - フィット
--diffパラメータは変更された部分のみに変換される - とおす
-o output.md異なるモジュールの出力をセグメントで保存
この答えは記事から得たものである。code2prompt: コードライブラリをビッグモデルで理解可能なプロンプトファイルに変換するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模なコードベースを直接扱えない大規模な言語モデルの課題を解決するには？
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