Isso é feito por meio da função Context Lineage (Linhagem de contexto):
- Indexação automática de registros de confirmação do Git (incluindo metadados como autores, arquivos de alteração, etc.)
- Use o LLM leve para analisar as diferenças de confirmação (diffs) e gerar resumos
- Crie uma base de conhecimento histórico pesquisável. Quando a IA lida com tarefas como adicionar interruptores de função, ela pode consultar diretamente os padrões históricos de sucesso. Essa abordagem traduz as decisões arquitetônicas acumuladas da equipe em conhecimento estruturado, evitando "rodas de invenção" repetitivas e melhorando significativamente a consistência do código. Por exemplo, aprender as especificações de uma determinada estrutura de teste com base no histórico de commits.
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 " Maneiras práticas de melhorar a compreensão da IA sobre os contextos do histórico do código
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