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yuaotian
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[Augment] 使用技巧 - ACE (Augment Context Engine) 触发机制和提示词策略分析和高级技巧(仅供参考)

  •  
  •   yuaotian · 45 天前 · 1582 次点击
    这是一个创建于 45 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    前言

    最近没去玩 Cursor ,脚本也好久没更新,提示词( 4.8 版本)也没怎么更新,主要是对 Augment 感兴趣,在 Idea 上不要太舒服了,所以对这个 ACE (Augment Context Engine),产生了兴趣,想去深入了解学习,也为了更好写代码(bug)当牛马,下面大部分内容是自写+少量 AI 润色(代码块、流程图、表述不清楚的地方等),顺便拿出来水一贴。

    下面是我对 intellij-augment-0.221.1.jar 包解析出来的原理解答和实际工作经验中探索出来的,所以有耐心的话慢慢看,没耐心可以跳到最下面(高级技巧、高效触发 ACE )的部分,稍微学一下,注意怎么高效使用即可。

    ACE (Augment Context Engine) 触发机制

    1 、ACE 触发条件解析

    1.1 、ACE 自动触发

    自动触发场景:

    • 1.Agent 模式激活:当 mode 设置为"AGENT"时
    • 2.文件上下文存在:当前有打开的文件或选中代码
    • 3.用户指定文件:通过 @文件名引用特定文件
    • 4.复杂查询检测:AI 检测到需要代码库级别理解的查询
    public class ChatRequest {
        public String mode;                     // "AGENT" 模式自动触发 ACE
        public BlobsPayload blobs;              // 有文件上下文时触发
        public List<String> userGuidedBlobs;    // 用户指定文件时强制触发
        public String contextCodeExchangeRequestId; // 上下文代码交换时触发
    }
    

    1.2 、手动触发

    public class AgentCodebaseRetrievalRequest {
        public String informationRequest;       // 信息请求描述
        public BlobsPayload blobs;             // 相关文件 blob
        public List<Exchange> chatHistory;      // 聊天历史上下文
        public Integer maxOutputLength;        // 最大输出长度
    }
    

    2 、Augment 的意图识别系统

    2.1 、查询类型分类

    基于分析,ACE 能识别以下查询类型:

    代码理解类查询:

    • "这个函数是做什么的?"
    • "解释这段代码的逻辑"
    • "这个类的作用是什么?"

    代码搜索类查询:

    • "找到所有使用 Redis 的地方"
    • "哪里定义了 User 类?"
    • "搜索所有的 API 接口"

    架构分析类查询:

    • "这个项目的整体架构是什么?"
    • "模块之间的依赖关系"
    • "数据流是怎样的?"

    问题诊断类查询:

    • "为什么这里会报错?"
    • "这个 bug 可能在哪里?"
    • "性能瓶颈在哪里?"

    代码生成类查询:

    • "帮我写一个类似的函数"
    • "生成这个接口的实现"
    • "创建一个新的组件"

    2.2 上下文权重计算

    // 基于 FeatureDetectionFlags 的分析
    public class ContextWeightCalculator {
        public double calculateWeight(String query, FileContext context) {
            double weight = 0.0;
            
            // 关键词权重
            if (containsCodeTerms(query)) weight += 0.3;
            if (containsArchitectureTerms(query)) weight += 0.4;
            if (containsDebuggingTerms(query)) weight += 0.5;
            
            // 上下文相关性
            if (hasSelectedCode(context)) weight += 0.2;
            if (hasMultipleFiles(context)) weight += 0.3;
            if (hasComplexProject(context)) weight += 0.4;
            
            return Math.min(weight, 1.0);
        }
    }
    

    3 、高效触发 ACE

    1. 触发 ACE 的关键词和短语

    1.1 强制触发词汇

    架构相关:

    • "整体架构" / "overall architecture"
    • "系统设计" / "system design"
    • "模块关系" / "module relationships"
    • "依赖图" / "dependency graph"

    代码库级别:

    • "在整个项目中" / "across the entire project"
    • "所有相关文件" / "all related files"
    • "项目范围内" / "project-wide"
    • "代码库搜索" / "codebase search"

    深度分析:

    • "深入分析" / "deep analysis"
    • "详细解释" / "detailed explanation"
    • "完整理解" / "comprehensive understanding"
    • "全面检查" / "thorough examination"

    1.2 上下文增强词汇

    文件引用:

    • "@文件名" - 直接引用特定文件
    • "相关文件" / "related files"
    • "依赖文件" / "dependent files"
    • "调用链" / "call chain"

    范围指定:

    • "包括测试文件" / "including test files"
    • "配置文件" / "configuration files"
    • "所有模块" / "all modules"
    • "子项目" / "subprojects"

    2. 提示词模板(参考)

    2.1 代码理解模板

    模板 1:深度代码分析
    "请深入分析[具体代码/文件/功能]的实现原理,包括:
    1. 核心逻辑和算法
    2. 与其他模块的交互
    3. 在整个项目中的作用
    4. 潜在的改进点"
    
    模板 2:架构级别理解
    "从整体架构的角度,解释[功能/模块]是如何工作的:
    - 在系统中的位置
    - 与其他组件的关系
    - 数据流向和处理过程
    - 设计模式和最佳实践"
    

    2.2 问题诊断模板

    模板 3:Bug 分析 "帮我分析这个问题:[具体问题描述] 请检查:

    • 相关的代码文件
    • 可能的错误原因
    • 类似的已知问题
    • 建议的解决方案"

    模板 4:性能分析 "分析[功能/模块]的性能问题:

    • 识别性能瓶颈
    • 检查相关的配置
    • 对比最佳实践
    • 提供优化建议"

    2.3 代码生成模板

    模板 5:基于现有代码生成 "基于项目中现有的[类似功能/模式],帮我生成[新功能]:

    • 遵循项目的编码规范
    • 使用相同的设计模式
    • 保持一致的命名约定
    • 包含适当的错误处理"

    模板 6:接口实现 "为[接口/抽象类]创建实现,参考项目中的其他实现:

    • 分析现有实现模式
    • 遵循项目架构
    • 包含必要的依赖注入
    • 添加适当的日志和监控"

    实战示例

    1. 触发 ACE 的有效查询示例

    示例 1:架构分析查询

    用户查询:
    "请分析这个 Spring Boot 项目的整体架构,包括:
    1. 各层之间的关系( Controller 、Service 、Repository )
    2. 数据流向和处理过程
    3. 配置文件的作用
    4. 与数据库的交互方式"
    
    ACE 响应特征:
    - 会扫描所有相关的 Java 文件
    - 分析 Spring 配置文件
    - 检查数据库配置和实体类
    - 生成架构图和说明
    

    示例 2:代码搜索查询

    用户查询:
    在整个项目中找到所有使用 Redis 的地方,包括:
     - 配置文件中的 Redis 设置
     - 代码中的 Redis 操作
     - 缓存注解的使用
     - 相关的工具类"
    
    ACE 响应特征:
     - 搜索所有 Java 文件中的 Redis 相关代码
     - 检查配置文件( application.yml 等)
     - 分析依赖文件( pom.xml 等)
     - 提供完整的使用清单
    

    示例 3:问题诊断查询

    用户查询:
    "这个接口响应很慢,帮我分析可能的原因:
    @GetMapping('/api/users')
    请检查相关的 Service 、Repository 和数据库查询"
    
    ACE 响应特征:
     - 分析 Controller 、Service 、Repository 的完整调用链
     - 检查数据库查询和索引
     - 分析缓存策略
     - 提供性能优化建议
    

    2. 无效查询的改进建议

    无效查询示例:

    ❌ "这个代码有什么问题?"
    改进为:
    ✅ "分析这个 UserService 类的实现,检查是否有性能问题、安全漏洞或违反最佳实践的地方"
    
    ❌ "帮我写个函数"
    改进为:
    ✅ "基于项目中现有的数据访问模式,帮我为 User 实体创建一个 CRUD 服务类,包括适当的异常处理和事务管理"
    
    ❌ "这个项目是做什么的?"
    改进为:
    ✅ "通过分析项目结构、配置文件和主要类,解释这个应用的业务功能、技术架构和部署方式"
    

    高级触发技巧 (仅供参考)

    1. 利用 Agent 模式

    分析整个项目的安全性问题

    // 在 ChatRequest 中设置 mode 为"AGENT"
    {
        "mode": "AGENT",
        "message": "分析整个项目的安全性问题",
        "blobs": {...},
        "agent_memories": "..."
    }
    

    2. 使用文件引用

    直接引用:
    "@UserController.java 这个控制器的安全性如何?"
    "@application.yml 这个配置有什么问题?"
    
    批量引用:
    "分析 @UserService.java 、 @UserRepository.java 和 @User.java 之间的关系"
    

    3. 上下文链式查询

    第一步:建立上下文
    "请分析这个电商项目的订单处理流程"
    
    第二步:深入细节
    "在订单处理流程中,库存管理是如何实现的?"
    
    第三步:问题诊断
    "库存管理中可能存在什么并发问题?"
    

    📊 触发成功率

    高成功率( 90%+)

    • 包含"整个项目"、"所有文件"
    • 使用 @文件名引用
    • Agent 模式
    • 架构分析查询

    中等成功率( 60-90%)

    • 涉及多个文件的问题
    • 性能和安全查询
    • 代码重构建议

    低成功率(<60%)

    • 简单语法问题
    • 单一文件小问题
    • 基础概念解释

    ACE 系统架构图

    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │                 Augment Context Engine                      │
    ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
    │  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐ │
    │  │   本地索引系统    │  │  代码库检索系统   │  │  工作空间感知系统 │ │
    │  │ AugmentLocalIndex│  │AgentCodebaseRet │  │WorkspaceFolderI │ │
    │  │ AugmentBlobState │  │rieval System    │  │nfo System       │ │
    │  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────┘ │
    │  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐                     │
    │  │    记忆系统      │  │   检查点系统     │                     │
    │  │ MemoriesService  │  │ Checkpoint      │                     │
    │  │                 │  │ System          │                     │
    │  └─────────────────┘  └─────────────────┘                     │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  │
                                  ▼
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │                    IntelliJ Platform                       │
    │              FileBasedIndex Infrastructure                  │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    
    全局记忆 (Global Memory)
    ├── 用户偏好记忆 (User Preferences)
    │   ├── 编程风格偏好
    │   ├── 常用模式和习惯
    │   └── 错误修正历史
    ├── 项目特定记忆 (Project-Specific Memory)  
    │   ├── 项目架构理解
    │   ├── 业务逻辑映射
    │   └── 团队编程规范
    └── 会话记忆 (Session Memory)
        ├── 当前对话上下文
        ├── 临时学习内容
        └── 实时反馈信息
    

    PS:Augment 的 ACE 会把他建立全部记忆、代码索引全部上传云端的!!!所以如果建议的请慎重考虑是否使用~


    好了,这些就是我这些天使用 Augment 的小小技巧了,你已经成功学会如何正确高效的使用 ACE (Augment Context Engine) 这个强大的 工具 了,Cursor 真的要好好学习学习人家 Augment~

    版本:intellij-augment-0.221.1.jar

    3 条回复    2025-06-30 15:52:46 +08:00
    daqzi
        1
    daqzi  
       45 天前
    我最近也在用 可以的
    asuraa
        2
    asuraa  
       36 天前
    老哥能给个 markdown 文档吗? 想存起来以后抄着用
    jjjjjjoooooo
        3
    jjjjjjoooooo  
       32 天前
    哈哈哈, 我最近也在研究, 它会在本地起个 node 服务作为发送请求的代理, 可以节省多个 ide 插件的重复开发
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