Programa de três fases para identificação precisa do contexto
O processo a seguir pode ser otimizado para casos em que as recomendações de ferramentas estão desalinhadas em mashups multilíngues ou projetos de estrutura especiais:
estágio de pré-análise
- Crie um arquivo no diretório raiz do projeto declarando o tipo de projeto (por exemplo, FullStack/DataScience)
- Execute uma varredura de profundidade abrindo o painel de comando
ajuste do tempo de execução
- Quando ocorrer uma discrepância de recomendação, clique com o botão direito do mouse no ícone do plug-in e selecione
- Rotulagem manual de tipos de blocos de código (front-end/back-end/testes etc.)
- Use a função para comparar os efeitos de diferentes ferramentas (gera registros temporários)
Melhorias de longo prazo
- Ativado em -, o plug-in aprimorará o algoritmo com base na escolha de hábitos do usuário
- Programa de participação para adicionar regras de identificação para estruturas especiais
- Os usuários corporativos podem treinar modelos de reconhecimento privados e importá-los para o
Cenários típicos de aplicativos:
- Identificação de componentes JSX e nativos em projetos React Native
- Misturando blocos de código Markdown e Python no Jupyter Notebook
Essa resposta foi extraída do artigoMCP Jetpack: um plug-in MCP automatizado para conexão rápida com ferramentas de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar recomendações imprecisas de ferramentas de IA em ambientes de projetos complexos?
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