Au-delà de l'autocomplétion : comment faire en sorte que l'IA comprenne réellement votre base de code
L'auteur exprime sa frustration face aux assistants de codage IA actuels, soulignant leur incapacité à réellement comprendre les bases de code comme des systèmes interconnectés. Ces outils commettent souvent des erreurs répétitives et manquent d'un modèle mental complet du projet. Pour résoudre ce problème, l'auteur a développé la « Sumarisation Récursive Classée Prismique » (PRRS), un algorithme qui traite la base de code comme un graphe de connaissances hiérarchique, analysant le code à travers plusieurs « lentilles » (par exemple, architecture, flux de données, sécurité) pour comprendre l'importance. Cette approche améliore considérablement la précision et l'efficacité de la génération de code IA, en résolvant des problèmes tels que le placement des fichiers, le respect des modèles et la réutilisation du code. L'auteur soutient que l'avenir de la génération de code IA réside dans une compréhension plus approfondie de la base de code, allant au-delà de la simple prédiction de jetons.