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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