Các LLM chỉ chứa dữ liệu được đào tạo trước một cách tổng quát. Hành động chèn thêm thông tin (tài liệu, hướng dẫn, sách, v.v.) vào lời nhắc của bạn để cải thiện hiệu suất được gọi là "grounding" Dưới đây là 2 công cụ cần sử dụng mà tôi dùng để grounding: 1) @RepoPrompt (mac) hoặc pastemax (windows) Những công cụ này cho phép bạn dễ dàng sao chép toàn bộ mã nguồn của mình vào clipboard. Bạn có thể dán điều này vào một LLM để hỏi về mã của bạn, hoặc để yêu cầu nó viết mã. Gemini 2.5 có một cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, vì vậy bạn có thể chứa các mã nguồn khá lớn ở đó. Một trong những quy trình làm việc yêu thích của tôi là sao chép mã nguồn của mình vào Gemini 2.5, yêu cầu nó tạo một lời nhắc mã claude để thực hiện một nhiệm vụ, và dán lời nhắc đó vào mã claude. 2) Jina AI reader ( Chuyển đổi bất kỳ URL nào thành markdown mà bạn có thể dán vào LLM của mình. Giả sử có một trang tài liệu mà tôi muốn sử dụng làm nguồn dữ liệu cho LLM của mình. Tôi có thể yêu cầu LLM của mình truy cập URL đó, nhưng điều này thường không đáng tin cậy, và nó sẽ không thực sự truy cập trang đó và đọc mọi thứ. Cách chắc chắn nhất là sử dụng công cụ jina này để chuyển đổi URL đó thành định dạng markdown đẹp (nó thậm chí có thể loại bỏ hình ảnh và nội dung vô dụng khác từ trang web), và sau đó dán nó vào lời nhắc của bạn.