開発者向けに設計するということは、LLM 向けにも設計することを意味します

Encore の使命は、バックエンド アプリケーション開発を簡素化することです。

これは継続的な取り組みです。 LLM を利用したツールが進歩するにつれて、Encore アプリケーションの構築における LLM の使用が急速に増加しています。

そのため、私たちは LLM が私たちのフレームワークを簡単に操作できるようにすることに全力で取り組んでいます。

課題: 限られたトレーニング データ

Encore は、独自の機能と規約によりバックエンド開発を合理化します。 しかし、他のフレームワークのような広範なオープンソースの歴史 (10 年) がないため、主流の LLM は次のことに苦労しています。

• Encore の組み込み機能を効果的に活用します。
• フレームワークの規約に従ってください。
• Encore のベスト プラクティスに準拠したコードを生成します。

Encore が比較的新しいことを考えると、これは理解できます。 LLM は、たとえば React ほど Encore に習熟していません。 開発者はコード生成で LLM に依存することが増えているため、これは開発者エクスペリエンスに重大な課題をもたらします。

当社のソリューション: 正確な LLM 命令

私たちのソリューションには、LLM 固有の命令の作成が含まれます。 私たちのアプローチ:

1. LLM に最適化されたドキュメント: Anthropic の LLM 命令ガイドラインに準拠して、Anthropic の Claude を使用してフレームワークのドキュメントと SDK リファレンスを書き直しました。これにより、LLM を最適に理解するための明確さと正確さが保証されます。
2. 定義された規約とルール: コーディング標準、推奨される実践方法、Encore の独自機能を使用するためのヒントなど、LLM が従うべき規約とルールの包括的なセットを開発しました。
3. 包括的な命令パッケージ: 結果として、Encore で LLM を構築するために必要なすべての情報を含む約 1500 行のファイルが生成されます。 このファイルはリポジトリに直接統合でき、LLM ツールに即時のコンテキストを提供します。

Cursor IDE ユーザーは、ファイルの名前を「.cursorrules」に変更することで自動統合を有効にできます。

LLM パフォーマンスの向上

私たちは、GitHub 上で Encore.ts の LLM 命令の初期セットのオープンソース リリースを発表できることを嬉しく思います。

このリリースでは、Encore 互換コードの生成における LLM パフォーマンスがすでに大幅に向上しています。 これらの手順をさらに改良し拡張するために、プル リクエストを通じてコミュニティからのフィードバックや貢献を奨励します。

Encore.go の説明書も開発中であり、間もなくリリースされる予定です。

詳細なガイダンスを提供することで、Encore の強力なバックエンド フレームワークと AI を活用した開発ツールの機能との間のギャップを埋めてきました。私たちは、開発者がこれらの機能強化をどのように活用して、より優れた Encore アプリケーションを構築するかを見ることを楽しみにしています。

Encore の GitHub リポジトリを探索して貢献します。一緒に開発の未来を築きましょう!

今後の予定

私たちは指示を超えて、LLM を利用した Encore 用のコード生成ツールを開発しています。 ニュースレターを購読するか、Twitter でフォローして最新情報を入手してください。

以上が開発者向けに設計するということは、LLM 向けにも設計することを意味しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。