理解瓶颈分析
AI处理大型项目时容易丢失文件关联和架构信息。Repomix通过以下结构化设计改善理解效果。
关键优化策略
- 启用文件摘要: Configuração
fileSummary: true生成目录树 - 保留注释：关闭
removeComments选项增强上下文 - 分模块输出：按目录层级分批打包提交AI
- 标记依赖关系：在header中添加
// @deps: [moduleA, moduleB]
XML格式优势
对于特别复杂的项目，推荐XML格式：
- 内置文件层级标签
<directory></directory> - 支持元数据标注
<meta type="controller"> - 兼容XPath查询语法
增强提示技巧
在生成的文件头部添加架构说明，例如：”此项目采用MVVM模式，核心模块包含：1)views/ 2)models/ 3)services/”，可显著提升AI分析的针对性。
Essa resposta foi extraída do artigoRepomix: empacotamento da base de código em um arquivo de texto para recuperação de modelos grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样提升AI对复杂代码库的结构理解准确度？
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