É necessária atenção especial para utilizar totalmente o valor da ferramenta:
1. técnicas de descrição de demanda
- adoçãométodo de divisão de pontos de funçãoDecomponha requisitos complexos em operações atômicas, como "login de usuário" e "consulta de dados".
- reabastecimentoRestrições operacionaisEsclarecimento de requisitos não funcionais, como concorrência, segurança de dados etc.
2. estratégia de gerenciamento de recursos
- Monitoramento gratuito de cotas: através de
tcb env listVisualização do uso de recursos - isolamento ambientalCriar instâncias diferentes do CloudBase para ambientes de teste/produção
3. especificações de controle de versão
- Recomenda-se que uma linha de base de versão seja estabelecida por meio do Git assim que o código for gerado pela IA
- fazer uso de
.cursor/templatesOs catálogos salvam modelos reutilizáveis gerados por IA
4. configuração da borda de segurança
A lógica comercial importante precisa ser verificada manualmente Configuração de direitos de banco de dados gerada por IA, autenticação de função de nuvem e outros códigos relacionados à segurança.
Essa resposta foi extraída do artigoCloudBase AI ToolKit: um conjunto de ferramentas para ajudar os desenvolvedores a criar e implementar rapidamente aplicativos de IA na nuvemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são os principais pontos a serem considerados ao usar o CloudBase AI ToolKit em projetos reais?
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