企业官网建设流程全解析

定远建设小学网站,织梦网站程序下载,谷歌推广开户,wordpress hookAI 真的能生成符合项目要求的测试代码吗#xff1f;答案是肯定的#xff0c;但前提是你需要掌握正确的方法。经过长期实践#xff0c;我发现要想让 AI 生成高质量的代码#xff0c;有几个关键点必须做到位。关键点一#xff1a;建立知识库#xff0c;实时 Embedding 项目…AI 真的能生成符合项目要求的测试代码吗答案是肯定的但前提是你需要掌握正确的方法。经过长期实践我发现要想让 AI 生成高质量的代码有几个关键点必须做到位。关键点一建立知识库实时 Embedding 项目代码为什么知识库如此重要AI 生成代码的核心在于理解——理解你的项目结构、编码风格、业务逻辑、测试规范等。如果 AI 对这些一无所知它只能生成通用的、脱离项目实际的代码。解决方案建立项目知识库实时将代码 Embedding 到知识库中实时性项目代码在不断迭代知识库也需要同步更新。只有保持代码库的实时性AI 才能根据最新的代码模式生成符合当前项目规范的代码。全面性不仅要包含测试代码还要包含业务代码、工具类、配置文件等让 AI 全面理解项目的技术栈和架构。结构化通过 Embedding 技术将代码转换为向量表示使得 AI 能够快速检索和理解相关代码片段。实践建议定期建议每天或每次重要更新后将项目代码同步到知识库确保 AI 始终基于最新的代码上下文生成代码。PScursor 这样的产品可以自动更新知识库。只要你写代码了就会自动上传到服务器并进行 embedding关键点二良好的上下文管理上下文限制的挑战每个 AI 模型都有上下文限制。以 Cursor 为例即使是最强大的模型上下文上限也就在 200K token 左右。当对话内容超过这个限制时早期的上下文就会丢失AI 会忘记你之前的需求、代码逻辑、设计决策等重要信息。上下文工程的核心策略利用 Rules 文件Cursor 的.cursorrules文件是一个强大的上下文管理工具。你可以把它理解为系统提示词——文件中的内容会被自动加入到每次对话的 system prompt 中。建议做法将项目的编码规范、测试规范、常用模式写入 rules 文件定期更新 rules 文件反映项目的最新规范为不同模块或领域创建专门的 rules 文件示例定期总结和摘要代码摘要将复杂的代码逻辑通过大模型的摘要功能总结成文档。这样既保留了关键信息又大大减少了 token 消耗。对话摘要Cursor 支持在对话中将之前的上下文总结摘要。当对话内容过长时及时使用这个功能保留核心信息丢弃冗余内容。策略调整根据实际效果不断调整摘要策略。哪些信息需要保留哪些可以丢弃这需要在实际使用中不断优化。实践建议建立上下文管理的意识不要等到 token 超限才想起管理定期每完成一个重要功能后进行摘要和总结将关键决策和逻辑以文档形式保存而不是完全依赖对话历史关键点三先写模板代码让 AI 学习为什么需要模板代码虽然 AI 很强大但它需要参考来理解你的具体需求。最有效的方式是你先写一部分代码作为模板让 AI 学习你的编码风格、注释规范、测试模式等。如何写好模板代码良好的注释代码注释是 AI 理解代码逻辑的重要途径。Cursor 的 Tab 功能自动生成注释非常强大可以帮助你快速生成高质量的注释。注释要点说明代码的目的和逻辑解释关键参数和返回值标注重要的业务规则和边界条件完整的示例模板代码应该是一个完整的、可运行的示例而不是片段。这样 AI 能够理解完整的代码结构导入依赖的方式错误处理的模式测试断言的方式实践建议为每个新的测试场景先手写一个完整的测试用例作为模板确保模板代码符合项目规范注释清晰完整将模板代码保存到知识库中供后续参考关键点四提供详细的逻辑细节为什么需要详细描述很多人对 AI 代码生成有一个误解以为说一两句话AI 就能生成完美的代码。这是不现实的。如何写好提示词测试写一个测试用例时中文描述经常写几百字包括测试目的这个用例要验证什么功能前置条件需要准备哪些数据、环境测试步骤详细的步骤描述包括每个步骤的输入和预期输出边界情况需要覆盖的异常场景验证点如何判断测试是否通过示例测试用例验证Agent应用在添加Calculator插件后能够正确进行数学计算。前置条件创建一个Agent模式的应用应用已配置Calculator插件插件配置了结构化输出参数Code(整数)、Msg(字符串)、Data(对象)测试步骤在评测端输入问题使用Calculator计算100*100验证Calculator插件被正确调用验证返回结果包含10000验证返回结果为结构化格式包含Code、Msg、Data字段发布应用到用户端在用户端输入相同问题验证功能一致边界情况输入无效的数学表达式输入超大的数字插件配置错误的情况验证点插件调用次数为1返回结果格式正确计算结果准确实践建议不要吝啬文字详细的描述能换来更准确的代码结构化描述使用列表、分段等方式让描述更清晰不断优化根据生成效果不断改进提示词的写法工具推荐为什么选择 Cursor经过大量实践和对比我最推荐的是 Cursor、Codex、Claude 这类产品。目前我主要使用 Cursor不过可能需要付费。那么我建议小伙伴们好好想想实时构建知识库和上下文工程的问题解决不了这两样 AI 生成代码一定是智障的