コード品質向上プログラム
AI出力コードの信頼性を以下の方法で確保する:
- コンテクストセンシティブ::
- プロジェクトのルート・ディレクトリに
.cloudbaserc.json
アイテムのタイプを宣言する - 利用する
/// @cloudbase-required
特別支援指定について
- プロジェクトのルート・ディレクトリに
- 検証メカニズム::
- 配備前の自動実行
tcb ai validate
チェックする:- クラウド機能依存の完全性
- データベースのクエリ効率
- APIレスポンス・フォーマット
- 配備前の自動実行
- 段階的最適化::
- 最初のバージョンは、ベースとなる実装コードを生成する
- フォローアップ・アクション
优化性能/增加缓存/提高安全性
ディレクティブなどの反復的改善
ベスト・プラクティス:重要なビジネス・コンポーネントの場合は、まずサンプル・コードを生成し、それから添加单元测试
インストラクションは検証ロジックを改良し、最終的にストレステストのためにスタンドアロン環境にデプロイする。
この答えは記事から得たものである。CloudBase AI ToolKit:開発者がAIアプリケーションを迅速に構築し、クラウドに展開するためのツールセットについて