LLM には、一般的な事前トレーニング済みデータのみが含まれます。パフォーマンスを向上させるためにプロンプトに追加情報 (ドキュメント、ガイド、書籍など) を挿入する行為は、「グラウンディング」と呼ばれます 私が接地するために使用する2つの必須ツールは次のとおりです。 1) @RepoPrompt (Mac) または PasteMax (Windows、) これらのツールを使用すると、コードベース全体をクリップボードに簡単にコピーできます。これを LLM に貼り付けて、コードについて質問したり、コードを書いてもらったりすることができます。Gemini 2.5 には 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウがあるため、そこにかなり大きなコードベースを収めることができます。私のお気に入りのワークフローの 1 つは、コードベースを Gemini 2.5 にコピーし、タスクを実行するための claude コード プロンプトを生成するように依頼し、そのプロンプトを claude コードに貼り付けることです。 2) Jina AI リーダー ( 任意のURLをLLMに貼り付けることができるマークダウンに変換します。LLMのデータソースとして使用したいドキュメントページがあるとします。LLM にその URL にアクセスするように依頼することもできますが、これは信頼性が低いことが多く、実際にそのページにアクセスしてすべてを読むわけではありません。 最も確実な方法は、この jina ツールを使用して、その URL を優れたマークダウン形式に変換し (Web ページから画像やその他の役に立たないコンテンツを削除することもできます)、プロンプトに貼り付けることです。