コンテキストに基づく多次元知的提案スキーム
従来のコード補完ツールは、一般的な構文のアドバイスしか提供しない傾向がありましたが、aiCoderは以下の革新的な方法で的確なアドバイスを提供します：
- プロジェクトレベルの文脈分析::
- プロジェクト全体のファイル構造を読む
- 現在のファイルのインポート依存性を分析する
- プロジェクトで使用される技術スタックを特定する
- トリプル提案エンジン::
- 文法パターンマッチング：AST解析に基づく正確な文法補完
- プロジェクトのパターン認識：類似文書に基づくコンポーネントレベルの推奨
- 自然言語理解：開発者の意図記述の解析
- ローカル・モデルのチューニングOllamaを介したgranite3.1-denseモデルの展開により、チーム固有のコーディング規範を学習可能
ベストプラクティス：プロセス中、"New Plan Chat "を通してプロジェクト要件を明確に定義することを推奨します。プ ロ ジ ェ ク ト 文書を明確な構造に保ち、 過度な入れ子を避け る こ と で、 レコメンデーションの精度が大幅に向上します。
この答えは記事から得たものである。aiCoder：AST（抽象構文木）を使ってJavaScriptのコード作成を自動化するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " フロントエンド開発におけるコード提案の妥当性を高めるには？
