Kodeプロジェクトで認知スキルを最適化するための4つの重要なステップ
大規模なコードベースでは、Kodeの理解度を高めるために以下の方法が推奨されます：
- プロジェクトの初期化： プロジェクトのルート・ディレクトリで
kode --initKodeはコードインデックスを構築する。 - スマートな引用 利用する
@文件路径この構文では、分析の範囲を明示的に指定する。 - モデル選択： ask-deepseek-v3のように、大規模なコードベースに対して長いコンテキストをサポートするモデルを選択する。
- 重層的な理解： Kodeアナリティクス・アーキテクチャ・デザインを最初にリクエストする(
@run-agent-architect)、モジュールレベルまでドリルダウンする。
典型的な使用例：
kode /dir . # 设置当前工作目录 @ask-deepseek-v3 分析项目整体架构设计 @src/core/service.js 请解释这个服务的业务逻辑
このアプローチは、モデルが大規模なコードベースの中で "迷子 "になるのを防ぐ。
この答えは記事から得たものである。Kode: クロードコード オープンソース最適化版について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模プロジェクトでKodeのコード理解を向上させるには？
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