コンテキスト最適化プログラム
コードの文脈を理解するためのビッグモデルの有効性を高めるには、3つの方法がある：
1.構造化された入力
- 自動生成されたソースツリーを使用したプロジェクトアーキテクチャの表示。
- とおす
--git-log-branchバージョン変更履歴の追加 - 利用する
--git-diff-branch対照的な支店の違い
2.テンプレートのカスタマイズ
出力構造を制御するために、Handlebarsテンプレート（.hbsファイル）を作成します：
- 組み込み変数
source_tree歌で応えるfiles組織の内容 - テンプレートの例
templates/document-the-code.hbs - 主要モジュールを説明するためのカスタム注釈を追加できる
3.インテリジェントなフィルタリング
- 支出
--include "*.py"特定の言語にフォーカス - 協力プロジェクト
.gitignore無関係なファイルの自動除外 - とおす
--no-ignoreデフォルトのフィルタリングルールを上書きする
この答えは記事から得たものである。code2prompt: コードライブラリをビッグモデルで理解可能なプロンプトファイルに変換するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ビッグモデルを使ってコードを分析する際、文脈理解の効果を最適化するには？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil