phodal
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如何设计 AI 辅助编程的 PROMPT 策略？
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
在研究GitHub Copilot和JetBrains AI Assistant后，我尝试在AutoDev中实现相关的提示策略。JetBrains AI Assistant的JSON文件与GitHub Copilot相似，但有一些差异。在AutoDev中，针对CRUD操作进行了优化，分析导入的文件并将代码压缩成UML发送给服务器。欢迎大家一起开发AutoDev。
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关键要点
- 研究了 GitHub Copilot 和 JetBrains AI Assistant 的实现原理。
- 尝试在 AutoDev 中实现相关的提示策略。
- JetBrains AI Assistant 的 JSON 文件与 GitHub Copilot 相似，但有一些差异。
- 在 temperature 为 0 的情况下，可以直接将代码扔给 ChatGPT 生成后续代码。
- 使用光标前的 256 个字符作为 Prompt，返回速度快。
- 相似文件的处理基于最近的 20 个文件，计算代码块相似度。
- JetBrains 的相似算法实现仍处于不可用阶段。
- 在 AutoDev 中针对 CRUD 操作进行了优化，分析 import 语句。
- 将 DTO、Entity 和 Service 的代码浓缩成 UML 发送给服务端。
- 需要根据 token 上限来添加上下文，使用 UML 或相似方式压缩上下文。
- 欢迎大家一起开发 AutoDev，提供 GitHub 链接和 CRUD DEMO 视频。
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