LLMs enthalten nur generische vortrainierte Daten. Der Akt, zusätzliche Informationen (Dokumente, Anleitungen, Bücher usw.) in Ihren Prompt einzufügen, um die Leistung zu verbessern, wird als "Grounding" bezeichnet. Hier sind 2 unverzichtbare Tools, die ich zum Grounding verwende: 1) @RepoPrompt (Mac) oder pastemax (Windows) Diese Tools ermöglichen es Ihnen, Ihren gesamten Code in die Zwischenablage zu kopieren. Sie können dies dann in ein LLM einfügen, um Fragen zu Ihrem Code zu stellen oder um es zu bitten, Code zu schreiben. Gemini 2.5 hat ein Kontextfenster von 1 Million Tokens, sodass Sie ziemlich große Codebasen dort unterbringen können. Einer meiner Lieblings-Workflows ist es, meine Codebasis in Gemini 2.5 zu kopieren, es zu bitten, einen Claude-Code-Prompt zu generieren, um eine Aufgabe zu erledigen, und diesen Prompt dann in Claude-Code einzufügen. 2) Jina AI Reader ( Konvertieren Sie jede URL in Markdown, das Sie in Ihr LLM einfügen können. Angenommen, es gibt eine Dokumentationsseite, die ich als Datenquelle für mein LLM verwenden möchte. Ich könnte mein LLM bitten, diese URL zu besuchen, aber das ist oft unzuverlässig, und es wird tatsächlich nicht diese Seite besuchen und alles lesen. Der sicherste Weg ist, dieses Jina-Tool zu verwenden, um diese URL in ein schönes Markdown-Format zu konvertieren (es kann sogar Bilder und andere nutzlose Inhalte von der Webseite entfernen) und es dann in Ihren Prompt einzufügen.