解决方案：结构化分步开发与自动化工具结合
GPT Pilot通过以下方法解决代码维护难题：首先，它采用模块化生成策略，将复杂应用拆分为前端组件、后端API和数据库三个独立部分生成代码，确保各模块职责清晰。例如开发社交平台时：
- 先生成React前端组件树结构
- 再开发Express.js的RESTful端点
- 最后配置PostgreSQL表关系和迁移脚本
Em segundo lugar.自动生成技术文档功能可运行：python pilot.py --generate-docs
生成的文档包含：API端点说明、数据模型关系图和组件交互流程图，保存在/docs目录。调试方面，Debugger代理会：
- 自动标记存在循环依赖的代码块
- 识别未处理异常并提供try-catch模板
- 检测内存泄漏模式
最佳实践建议：在config.json中启用pgvector扩展存储embedding，便于后续代码检索和相似问题匹配。
Essa resposta foi extraída do artigoGPT Pilot: uma ferramenta de IA para auxiliar os desenvolvedores na criação de aplicativos para ambientes de produçãoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar os desafios de manutenção de código ao desenvolver aplicativos complexos com o GPT Pilot?
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