O Context Lineage resolve o quebra-cabeça da compreensão histórica criando um "índice espaço-temporal" de alterações de código:
- Camada de aquisição de dadosGit: Obtenha automaticamente os metadados (autor, carimbo de data e hora, arquivo de alteração) e as diferenças de código (diffs) dos registros de confirmação do Git para formar um banco de dados histórico estruturado.
- Camada de processamento inteligenteEmpregando LLM leve para resumir semanticamente as diferenças de cada commit, extraindo a intenção de modificação principal em vez de simplesmente armazenar alterações de código.
- cenário do aplicativoQuando a IA processa uma nova tarefa (por exemplo, adicionar um switch de recurso), ela pode recuperar commits semelhantes em seu histórico como modelos de referência para herdar decisões arquitetônicas validadas. Por exemplo, um commit específico "otimizar a capacidade de resposta da API" será refinado como um exemplo de política de cache.
O avanço tecnológico está na transformação do histórico de controle de versão não estruturado em um "gráfico de conhecimento de decisão" compreensível por máquina.
Essa resposta foi extraída do artigoAugment Code lança 'Context Engine' e pretende remodelar o paradigma de programação de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o recurso Context Lineage ajuda a IA a entender o histórico do código? Quais são os recursos de sua implementação técnica?
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