Für Entwickler zu entwerfen bedeutet auch, für LLMs zu entwerfen

Unsere Mission bei Encore ist die Vereinfachung der Backend-Anwendungsentwicklung.

Dies ist eine fortlaufende Anstrengung. Mit der Weiterentwicklung von LLM-basierten Tools nimmt ihr Einsatz bei der Erstellung von Encore-Anwendungen rapide zu.

Aus diesem Grund setzen wir uns dafür ein, dass LLMs problemlos mit unserem Framework arbeiten können.

Die Herausforderung: Begrenzte Trainingsdaten

Encore optimiert die Backend-Entwicklung mit einzigartigen Funktionen und Konventionen. Da jedoch die umfangreiche Open-Source-Geschichte (10 Jahre) anderer Frameworks fehlt, haben Mainstream-LLMs Schwierigkeiten:

• Nutzen Sie die integrierten Funktionen von Encore effektiv.
• Halten Sie sich an die Konventionen unseres Rahmenwerks.
• Generieren Sie Code, der den Best Practices von Encore entspricht.

Das ist angesichts der relativen Neuheit von Encore verständlich. LLMs beherrschen Encore noch nicht so gut wie beispielsweise React. Dies stellt eine erhebliche Herausforderung für die Entwicklererfahrung dar, da sich Entwickler bei der Codegenerierung zunehmend auf LLMs verlassen.

Unsere Lösung: Präzise LLM-Anweisungen

Unsere Lösung besteht darin, LLM-spezifische Anweisungen zu erstellen. Unser Ansatz:

1. LLM-optimierte Dokumentation: Wir haben Claude von Anthropic verwendet, um unsere Framework-Dokumentation und SDK-Referenz unter Einhaltung der LLM-Anweisungsrichtlinien von Anthropic neu zu schreiben. Dies gewährleistet Klarheit und Präzision für ein optimales LLM-Verständnis.
2. Definierte Konventionen und Regeln: Wir haben einen umfassenden Satz von Konventionen und Regeln entwickelt, die LLMs befolgen müssen, einschließlich Codierungsstandards, empfohlenen Vorgehensweisen und Tipps für die Nutzung der einzigartigen Funktionen von Encore.
3. Umfassendes Anleitungspaket: Das Ergebnis ist eine Datei mit ca. 1500 Zeilen, die alle Informationen enthält, die ein LLM zum Erstellen mit Encore benötigt. Diese Datei kann direkt in Ihr Repository integriert werden und bietet sofortigen Kontext für Ihr LLM-Tool.

Benutzer der Cursor-IDE können die automatische Integration aktivieren, indem sie die Datei in „.cursorrules“ umbenennen.

Verbesserte LLM-Leistung

Wir freuen uns, die Open-Source-Veröffentlichung des ersten Satzes von LLM-Anweisungen für Encore.ts auf GitHub bekannt zu geben.

Diese Version hat die LLM-Leistung bei der Generierung von Encore-kompatiblem Code bereits deutlich verbessert. Wir freuen uns über Community-Feedback und Beiträge über Pull-Requests, um diese Anweisungen weiter zu verfeinern und zu erweitern.

Anleitungen für Encore.go sind ebenfalls in der Entwicklung und werden bald veröffentlicht.

Durch die Bereitstellung detaillierter Anleitungen haben wir die Lücke zwischen dem leistungsstarken Backend-Framework von Encore und den Fähigkeiten von KI-gestützten Entwicklungstools geschlossen. Wir freuen uns darauf zu sehen, wie Entwickler diese Verbesserungen nutzen, um noch bessere Encore-Anwendungen zu erstellen.

Erkunden Sie das GitHub-Repository von Encore und tragen Sie dazu bei. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Entwicklung gestalten!

Zukunftspläne

Über die Anweisungen hinaus entwickeln wir LLM-basierte Codegenerierungstools für Encore. Abonnieren Sie unseren Newsletter oder folgen Sie uns auf Twitter für Updates.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFür Entwickler zu entwerfen bedeutet auch, für LLMs zu entwerfen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!