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启用 Perplexity 的 AI API 与大语言模型的集成,通过使用专门的提示模板来实现高级聊天补全,适用于技术文档、代码审查和 API 文档等任务
原作者:@spences10
来源:ModelScope MCP
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目录 / 开发工具 / old-coder
证据优先开发 —— 用可执行的规范和一系列约束条件(测试、类型、覆盖率、变异测试等)包围实现,使得逐行代码审查变为可选。当用户明确要求高保障或证据优先的工作(如“可靠”、“TDD”、“证明它能工作”、“我不会读代码”)时,或当变更涉及高风险领域(资金、身份验证、数据丢失、并发、公共 API)时使用。对于常规变更,若用户只需普通测试,则直接编写良好的测试,而非触发此流程。
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-12 15:54 | f32e8148 | 可取 |
版本索引永久保留;内容副本只保留最新 1 份,更早版本仅留索引与哈希(存档时间线的证据链不会因此断裂)。
启用 Perplexity 的 AI API 与大语言模型的集成,通过使用专门的提示模板来实现高级聊天补全,适用于技术文档、代码审查和 API 文档等任务
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