संदर्भ-सचेत कोड पूर्णता
जो शुरू किया उसे पूरा करें। जो अभी टूटा उसे सुधारें।
FiboCode हाल के संपादन, कर्सर संदर्भ, टिप्पणियों और नए diagnostics से केंद्रित बदलाव सुझाता है। मोटा और हाइलाइट किया हुआ कर्सर बताता है कि AI काम कर रहा है; हर completion या repair को कोड में लेना आपके हाथ में है।
AI Editing आपके चुने हुए मॉडल पर चलता है और जवाब देने में समय ले सकता है। वास्तविक प्रतीक्षा अवधि मुख्य रूप से उस मॉडल की गति पर निर्भर करती है।
छोटी coding रुकावटों को अलग AI task नहीं बनना चाहिए।
कोड लिखते समय छोटे अंतर रह जाते हैं: टिप्पणी अगला block बता देती है, refactor एक call site छोड़ देता है या rename किसी दूसरी file में error बनाता है। नई chat खोलकर स्थानीय संदर्भ दोहराना उस बदलाव से अधिक समय ले सकता है।
FiboCode सहायता को editor में रखता है। हाल के edits, कर्सर गति, पास का code, टिप्पणियाँ और diagnostics सुझाव को शुरू किए गए काम या प्रमाणित errors तक सीमित रखते हैं। संकेत पर्याप्त न हों तो कोई सुझाव नहीं आता।
Context-aware completion और proactive error repair को काम करते देखें।
ये product recordings दोनों वास्तविक AI Editing workflows दिखाती हैं और वेबसाइट की मौजूदा theme के अनुसार बदलती हैं।
यह demonstration implementation comment, AI processing के समय मोटा कर्सर, inline suggestion और Tab से स्वीकार करना दिखाती है।
यह demonstration refactor के diagnostics, हाइलाइट कर्सर और review योग्य repairs वाला AI Suggestions panel दिखाती है।
इरादे से reviewed change तक editor में रहें।
यह flow मौजूदा edit के प्रमाण पर प्रतिक्रिया देता है और हर प्रस्तावित बदलाव आपके नियंत्रण में रखता है।
इरादा code में व्यक्त करें।
Comment जारी रखें या Error diagnostic वाली line पर लिखें। पास का source और recent operations request की सीमा तय करते हैं।
AI के संकेत जाँचने तक रुकें।
Typing pause या नए errors स्थिर होने पर कर्सर मोटा होकर theme color लेता है। इसका अर्थ केवल active request है।
सही surface पर सुझाव जाँचें।
Current file का एक suggestion inline आता है। silent, multiple या cross-file repairs AI Suggestions panel में जाते हैं।
केवल इच्छित बदलाव स्वीकार करें।
Tab से स्वीकार या Esc से अस्वीकार करें। Panel में items अलग-अलग जाँचें या reviewed set क्रम से लागू करें।
आपके हाल के edit पर आधारित केंद्रित सहायता।
Recent-operation context.
Edits, tab switches, cursor movement और पास का source सुझाव को चल रहे काम से जोड़ते हैं।
Diagnostic-backed repair.
Error diagnostics और नए errors rename, move या partial refactor के बाद के fixes को प्रमाण देते हैं।
दिखाई देने वाली processing state.
मोटा highlighted cursor active AI request दिखाता है और success, empty result, failure या cancellation के बाद लौटता है।
Apply करने से पहले review.
Inline और panel views replacements तथा insertions दिखाते हैं; अंतिम निर्णय developer का रहता है।
उपयोग परिदृश्य: हर broken import खोजे बिना rename पूरा करें।
Developer shared utility rename करता है। Diagnostics पुराने नाम वाले दो imports दिखाते हैं। Idle होने पर FiboCode rename और नए errors से केंद्रित repairs सुझा सकता है।
Proposals AI Suggestions में आते हैं। Developer paths और replacements जाँचकर uncertain item अस्वीकार करता है और project checks से पहले बाकी स्वीकार करता है।
स्थानीय editing aid, सोच-समझकर development का विकल्प नहीं।
बड़े tasks को specifications, plans, Agent workflows, tests और code review की जरूरत रहती है। यह feature उन चरणों के बीच के छोटे moments संभालता है।
इससे FiboCode का focus understanding और controlled change पर रहता है। Completion writing में मदद करता है, जबकि knowledge और review हर edit का ढाँचा बने रहते हैं।
Context-aware completion FAQ
यह कब चलता है?
Comment या Error diagnostic वाली line पर typing रुकने के बाद। अलग idle path नए errors पर प्रतिक्रिया दे सकता है।
मोटा highlighted cursor क्या बताता है?
AI request process हो रहा है। Suggestion निश्चित नहीं है और अंत में cursor अपनी configured width पर लौटता है।
क्या FiboCode suggestions अपने आप लागू करता है?
नहीं। Inline सुझाव Tab से स्वीकार या Esc से अस्वीकार करें। AI Suggestions के items review योग्य रहते हैं।
यह कौन से errors सुधार सकता है?
Diagnostics और recent activity से समर्थित broken imports, incomplete renames, type errors या lint findings जैसे issues।
क्या यह दूसरी file बदल सकता है?
हाँ। Multiple या cross-file results AI Suggestions में आते हैं ताकि apply करने से पहले हर target दिखाई दे।