ソリューション：自動化ツールと組み合わせた構造化されたステップ・バイ・ステップの開発
GPT Pilotは以下の方法でコードメンテナンスの課題を解決します。モジュラー発電戦略さらに、複雑なアプリケーションをフロントエンドのコンポーネント、バックエンドのAPI、データベースの3つに分割することで、各モジュールの責任を明確にすることができる。例えば、ソーシャルプラットフォームを開発する場合：
- 最初にReactフロントエンド・コンポーネントのツリー構造を構築する。
- Express.js用RESTfulエンドポイントの再開発
- PostgreSQLのテーブル関係と移行スクリプトの最終構成
第二に。技術文書の自動生成機能は作動している：python pilot.py --generate-docs
生成されたドキュメントには、APIエンドポイントの説明、データモデル関係図、コンポーネント相互作用フローチャートが含まれ、/docsディレクトリに保存されます。デバッグのために、Debuggerエージェントは以下を行います：
- 循環的な依存関係を持つコードブロックに自動的にフラグを立てる
- 未処理の例外を特定し、トライ・キャッチ・テンプレートを提供する
- メモリリーク・パターンの検出
ベストプラクティスの推奨：config.jsonで有効にするpgvector拡張機能その後のコード検索や類似問題のマッチングのための埋め込みを保存する。
この答えは記事から得たものである。GPT Pilot：開発者の本番環境向けアプリケーション構築を支援するAIツールについて
