文脈を正確に識別するための3段階プログラム
以下のプロセスは、多言語マッシュアップや特別なフレームワークプロジェクトにおいて、ツールの推奨がずれている場合に最適化することができる：
分析前段階
- プロジェクトのルート・ディレクトリに、プロジェクトのタイプを宣言するファイルを作成する（例：FullStack/DataScience）。
- コマンドパネルを表示してデプススキャンを行う
ランタイム調整
- 推薦の不一致が発生したら、プラグインのアイコンを右クリックして
- コードブロックタイプ（フロントエンド/バックエンド/テストなど）の手動ラベル付け
- 異なるツールの効果を比較する機能を使用する（一時的なログを生成する）
長期的な改善
- で有効にすると、プラグインはユーザーの選択した習慣に基づいてアルゴリズムを改善する。
- 特別枠の識別ルールを追加する参加プログラム
- 企業ユーザーは、プライベートな認識モデルをトレーニングし、そのモデルをインポートすることができます。
典型的なアプリケーションシナリオ：
- React NativeプロジェクトにおけるJSXコンポーネントとネイティブコンポーネントの識別
- Jupyter Notebook内でMarkdownとPythonコードブロックを混在させる
この答えは記事から得たものである。MCP Jetpack: AIツールに素早く接続するための自動化されたMCPプラグインについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑なプロジェクト環境における不正確なAIツールの推奨を克服するには？
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