複雑なタスクのためのインテリジェントなプランニング手法
Traycerのタスクプランニング機能は、大規模なコードベース機能の開発に直面したとき、どこから手をつければよいかわからないというジレンマに体系的なソリューションを提供します：
- 構造化された入力を要求サイドバーの "New Task "から、自然言語で要件を記述する（例："Implement JWT authentication for user login"）。
- 依存関係の視覚化トレーサーは、関連するモジュールを自動的に分析し、依存関係を持つタスクマッピングを生成します。
- サブタスクのインテリジェントな分割例えば、最初にAuthServiceクラスを構築する→トークン生成を実装する→インターセプターを設定する、など。
- 歴史的タスクの再利用類似のタスクは、自動的に参照ソリューション（例えば、他のモジュールのフォレンジック実装）をプロンプトします。
上級者向けアドバイス：長期プロジェクトでは、1) タスクタグを使用してタスクを分類することを推奨する（機能／修正／最適化） 2) 定期的にタスク履歴をレビューし、ナレッジベースを形成する 3) 複雑なサブタスクは、再帰的に再度分解することができる。チームメンバーは、タスクプランをエクスポートすることで、作業を調整することができる。
この答えは記事から得たものである。Traycer: タスクプランニングとリアルタイムコードレビューを備えた開発者専用AIプログラミングアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑なコードベースに対するタスクの分解と計画プロセスを最適化するには？
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