LLM містять лише загальні попередньо навчені дані. Акт вставки додаткової інформації (документів, посібників, книг тощо) у ваш запит для покращення продуктивності називається «заземленням» Ось 2 обов'язкові інструменти, які я використовую для заземлення: 1) @RepoPrompt (Mac) або Pastemax (Windows, ) Ці інструменти дозволяють легко скопіювати всю вашу кодову базу в буфер обміну. Потім ви можете вставити це в LLM, щоб задати питання про ваш код або змусити їх написати код. Gemini 2.5 має контекстне вікно в 1 мільйон токенів, тому ви можете вмістити туди досить великі кодові бази. Один з моїх улюблених робочих процесів - це копіювання моєї кодової бази в Gemini 2.5, прохання до неї згенерувати запит claude коду для виконання завдання та вставка цього запиту в код claude. 2) Читач Jina AI ( Перетворіть будь-яку URL-адресу на markdown, яку ви можете вставити у свій LLM. Припустимо, є сторінка документації, яку я хочу використовувати як джерело даних свого LLM. Я міг би попросити свого LLM відвідати цю URL-адресу, але це часто ненадійно, і він насправді не відвідає цю сторінку і не прочитає все. Найнадійніший спосіб — використовувати цей інструмент jina, щоб перетворити цю URL-адресу на гарний формат Markdown (він навіть може видалити зображення та інший непотрібний вміст із веб-сторінки), а потім вставити його у свій запит.