本文分享了一套针对GitHub仓库优化的三步Prompt工作流,旨在解决LLM处理长代码时的上下文限制问题。流程包括:全局梳理生成方案文档、编写分阶段施工文档、以及输出各阶段的具体执行Prompt。该方法通过任务解耦,让不同Agent独立负责代码修改与测试,有效避免了因对话链过长导致的AI性能下降,适合大型项目的重构与迭代。
原文链接:Linux.do
本文分享了一套针对GitHub仓库优化的三步Prompt工作流,旨在解决LLM处理长代码时的上下文限制问题。流程包括:全局梳理生成方案文档、编写分阶段施工文档、以及输出各阶段的具体执行Prompt。该方法通过任务解耦,让不同Agent独立负责代码修改与测试,有效避免了因对话链过长导致的AI性能下降,适合大型项目的重构与迭代。
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最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显,但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误,不知道是不是普遍现象?
遇到过类似问题,最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享,我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见,这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness,每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题,我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用,特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施,这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识,而不只是模型应用层面。
配置虽然简单,但建议补充一下认证和加密的注意事项,避免被中间人攻击。