當市面上大多數 AI 編程工具仍停留在“根據提示詞生成一段代碼”的淺層輔助階段時,Codigger 已提出一套更為深刻的 AI 賦能邏輯。這張架構圖貫穿上下的“AI 大模型賦能”路徑,揭示了其獨特的“雙向驅動”機制。
向下紮根:如同架構師般深度思考
Codigger 的 AI 並非僅限於表層交互,而是通過特定的擴展點,深度嵌入底層的基礎架構層、語言層(ObjectSense)
系列文章導讀: Vim Language (VimL) 是編輯器之神Vim的“靈魂”,它極致高效、簡潔,但也始終被“腳本語言”的枷鎖所束縛,難以用於構建超大型的軟件工程。ObjectSense文檔則展示了一條不同的進化路徑:如果VimL從一開始就擁抱現代工程思想,它會是什麼樣子?
本系列將分兩篇,從VimL的進化角度,客觀解讀ObjectSense如何試圖將其“內核”帶入一個全新的工程領域。