Estratégias de geração precisas para projetos de grande escala
Para o desenvolvimento de projetos em larga escala, os seguintes métodos são recomendados para melhorar a qualidade da geração:
- tecnologia sensível ao contexto::
- Faça upload do arquivo de descrição da estrutura do projeto (package.json, etc.)
- Mantenha pelo menos 3 arquivos associados abertos no editor
- Use a opção "Refer to existing code" (Ctrl+Alt+R).
- Dicas de prompts avançados::
- Adote o modelo: "Como uma [função], em um ambiente [arquitetura], implemente [função], sujeito à compatibilidade [versão]"
- Adicionar restrição: "Não deve usar [API expirada] e deve tratar [tipo de exceção]"
- Fornecer amostras de entradas e saídas
- Aplicação de combinação de modelos::
- Projeto de arquitetura usando o Opus Works (adequado para lógica complexa)
- Implementação do módulo usando o Sonnet Poetry (balanceamento de desempenho)
- Geração de teste de unidade usando o Haiku (resposta rápida)
Recomendações de configuração do sistema:
- Janela de contexto grande ajustável pelo usuário do plano máximo (até 20.000 pontos)
- Os usuários implantados localmente podem treinar o adaptador de domínio.
- Limpar periodicamente os contextos inválidos (por meio de "Reset Session")
Essa resposta foi extraída do artigoAI Code Editor: ferramenta de geração e otimização de código para suítes de código não oficiais do ClaudeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão da geração de código do AI Code Editor em grandes projetos?
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