指南概览
本指南集合提供了 ByteBuddy 的详细使用方法、最佳实践和实用技巧，帮助你充分发挥 AI 助手的潜力。
指南分类
🚀 快速入门
适合新用户的基础指南：
🔧 高级功能
深度使用 ByteBuddy 的高级功能：
🛠️ 工具集成
各种工具和服务的集成指南：
🍳 食谱集
具体场景的实践案例：
学习路径
初学者路径
1. 了解基本概念 → 2. 安装配置 → 3. 基础使用 → 4. 常见问题解决推荐阅读顺序：
- 代码库文档感知 - 了解 ByteBuddy 如何理解你的项目
- 配置模型、规则和工具 - 掌握基本配置
- 理解配置 - 深入理解配置选项
进阶路径
1. 高级功能 → 2. 自定义扩展 → 3. 集成部署 → 4. 优化性能推荐阅读顺序：
核心概念
AI 辅助开发流程
主要功能模块
智能对话
与 AI 助手自然交流，解决开发问题。代码生成
根据需求自动生成代码，提高开发效率。自动补全
实时智能代码补全，加速编码过程。技术栈支持
编程语言
- JavaScript/TypeScript - 完整支持，包括前端和 Node.js
- Python - 支持数据科学、Web 开发等领域
- Java - 企业级应用开发支持
- C# - .NET 生态系统支持
- Go - 云原生和微服务支持
- 更多语言 - 持续扩展支持范围
框架和工具
- 前端框架：React, Vue, Angular, Next.js
- 后端框架：Express, Django, Spring Boot, ASP.NET
- 数据库：MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis
- 云平台：AWS, Azure, Google Cloud
- 容器技术：Docker, Kubernetes
使用场景
日常开发
- 快速原型开发
- 代码重构和优化
- 问题调试和解决
- 文档生成和维护
团队协作
- 代码审查自动化
- 知识共享和传承
- 开发规范执行
- 技术方案讨论
学习提升
- 新技术学习
- 最佳实践应用
- 架构设计学习
- 代码质量改进
性能优化
响应速度优化
- 选择合适的模型：根据任务复杂度选择模型
- 优化提示词：提供清晰、简洁的指令
- 使用缓存：避免重复的 API 调用
- 并行处理：同时处理多个独立任务
成本控制
- 智能路由：根据任务类型路由到合适的模型
- 使用配额：设置使用限制和预算控制
- 本地模型：对隐私要求高的场景使用本地模型
- 批量处理：合并相似请求减少 API 调用
安全考虑
数据保护
- 本地处理：敏感数据优先使用本地模型
- 数据加密：传输过程使用 HTTPS 加密
- 访问控制：实施严格的权限管理
- 审计日志：记录所有操作用于安全审计
代码安全
- 敏感信息检测：自动识别和保护敏感信息
- 安全扫描：对生成的代码进行安全检查
- 依赖检查：验证第三方依赖的安全性
- 最佳实践：遵循安全编码规范