タビーの。コードの完成コンテキスト・アウェア・テクノロジーを使えば、ワークフローを3つのレベルに分けることができる：
- トリガーメカニズムIDE（例：VSCode）で連続してコードを入力すると、自動的にサジェストが表示されます。
- 推奨世代StarCoder-1Bなどのモデルに基づいて現在のファイルコンテキストを分析し、複数行の補完コンテンツを生成します。
典型的なシナリオ例：入力def sort_list完全な機能定義が推奨される場合もある：def sort_list(lst):
return sorted(lst) - インタラクティブ・コントロールユーザーはTabキーで提案を受け入れ、Escキーで拒否することができます。
実際の効果を評価するとこうなる：
- 精度：Python/JavaScriptのような主流言語を最もよくサポートしている。
- 応答速度：GPU環境でのレイテンシ＜200ms（入力トークン長1024の場合）
- 注目の機能: Reactコンポーネントのライフサイクルに関する推奨事項など、プロジェクト固有のコードパターンを特定する機能
ユーザーは.tabby/config.toml温度パラメータ（TEMPERATURE）を調整して、推奨される創造性をコントロールする。
この答えは記事から得たものである。Tabby: VSCodeに統合されたネイティブなセルフホストAIプログラミングアシスタントについて
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