I LLM contengono solo dati pre-addestrati generici. L'atto di inserire informazioni extra (documenti, guide, libri, ecc.) nel tuo prompt per migliorare le prestazioni è chiamato "grounding" Ecco 2 strumenti indispensabili che utilizzo per il grounding: 1) @RepoPrompt (mac) o pastemax (windows) Questi strumenti ti permettono di copiare facilmente l'intero codice sorgente negli appunti. Puoi quindi incollarlo in un LLM per porre domande sul tuo codice o per farlo scrivere. Gemini 2.5 ha una finestra di contesto di 1 milione di token, quindi puoi inserire codici sorgente abbastanza grandi. Uno dei miei flussi di lavoro preferiti è copiare il mio codice sorgente in Gemini 2.5, chiedergli di generare un prompt di codice claude per svolgere un compito e incollare quel prompt nel codice claude. 2) Jina AI reader ( Converti qualsiasi URL in markdown che puoi incollare nel tuo LLM. Supponiamo che ci sia una pagina di documentazione che voglio utilizzare come fonte di dati per il mio LLM. Potrei chiedere al mio LLM di visitare quell'URL, ma questo è spesso inaffidabile e non visiterà effettivamente quella pagina e leggerà tutto. Il modo più sicuro è utilizzare questo strumento jina per convertire quell'URL in un bel formato markdown (può anche rimuovere immagini e altri contenuti inutili dalla pagina web) e poi incollarlo nel tuo prompt.