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怎样提升AI对复杂代码库的结构理解准确度？

2025-09-10

2.2 K

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：配置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。

本答案来源于文章《Repomix：打包代码库为一个文本文件以便大模型检索》

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