Esquema de sugestão inteligente multidimensional baseado em contexto
Embora as ferramentas tradicionais de preenchimento de código tendam a fornecer apenas recomendações sintáticas genéricas, o aiCoder permite recomendações precisas das seguintes maneiras inovadoras:
- Análise contextual em nível de projeto::
- Ler a estrutura de arquivos de todo o projeto
- Analisar as dependências de importação no arquivo atual
- Identificar a pilha de tecnologia usada no projeto
- Mecanismo de Sugestão Tripla::
- Correspondência de padrões gramaticais: conclusão gramatical precisa com base na análise AST
- Reconhecimento de padrões de projeto: recomendações em nível de componente com base em documentos semelhantes
- Compreensão de linguagem natural: análise das descrições de intenção dos desenvolvedores
- Ajuste de modelo localImplementação de modelos granite3.1 densos via Ollama permite o aprendizado de normas de codificação específicas da equipe
Prática recomendada: durante o processo, é recomendável definir claramente os requisitos do projeto por meio do "New Plan Chat", pois o sistema tratará esses requisitos como contextos importantes. Manter o documento do projeto claramente estruturado e evitar o aninhamento excessivo pode melhorar significativamente a precisão das recomendações.
Essa resposta foi extraída do artigoaiCoder: automatize a criação de código JavaScript usando AST (Árvore de sintaxe abstrata)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a relevância da sugestão de código no desenvolvimento de front-end?
