Natuurlijk! Hier is een stappenplan om een trainingsplan te maken waarmee je Tabnine continu kunt verbeteren met jouw eigen codevoorbeelden en ontwikkelpatronen, gericht op Python webapplicaties met REST API calls en foutafhandeling: 1. Verzamel relevante codevoorbeelden - Identificeer projecten: Verzamel code uit je bestaande Python webapplicaties, vooral die met REST API-integraties en foutafhandelingslogica. - Focus op patronen: Selecteer voorbeelden van veelgebruikte ontwikkelpatronen zoals API-aanroepen, authenticatie, gegevensverwerking, en foutbehandeling. - Variatie: Zorg voor een gevarieerde collectie, inclusief verschillende manieren van implementeren, om Tabnine te helpen de nuances te leren. 2. Organiseer en label de code - Categoriseer: Maak mappen of labels voor verschillende patronen (bijvoorbeeld: ‘API-aanroepen’, ‘Foutafhandeling’, ‘Authenticatie’). - Annotaties: Voeg commentaar toe om de context en intentie van elke codevoorbeeld te verduidelijken. 3. Voorbereiden van de data - Consistentie: Zorg dat codevoorbeelden consistent zijn qua stijl en conventies. - Schone code: Verwijder onnodige of verouderde code om de kwaliteit te waarborgen. - Format: Bewaar de code in gestructureerde bestanden (bijvoorbeeld .py-bestanden), ideaal voor import in trainingssystemen. 4. Gebruik van de codevoorbeelden voor het finetunen - Fine-tuning datasets: Als je toegang hebt tot het finetunen van Tabnine (bijvoorbeeld via OpenAI of een ander platform), gebruik dan je verzamelde code als trainingsdataset. - Data augmentatie: Overweeg om commentaar of documentatie toe te voegen om context te geven. - Integratie: Importeer de dataset in de training pipeline volgens de instructies van het platform. 5. Iteratief verbeteren - Testen: Na elke training, test Tabnine met nieuwe codefragmenten die je in je projecten gebruikt. - Feedback verzamelen: Noteer waar Tabnine nog tekortschiet en verzamel meer voorbeelden van deze situaties. - Bijstellen: Voeg deze nieuwe voorbeelden toe en herhaal de training. 6. Automatisering en continue verbetering - Automatiseren: Maak scripts om nieuwe code automatisch te labelen en toe te voegen aan je dataset. - Regelmatige updates: Plan periodieke hertrainingen met nieuwe code om Tabnine up-to-date te houden met jouw ontwikkelstijl en projectbehoeften. 7. Specifieke aandachtspunten - REST API calls: Verzamel voorbeelden van GET, POST, PUT, DELETE verzoeken, inclusief headers, payloads en response handling. - Foutafhandeling: Verzamel voorbeelden van try-except blokken, logging, en herstelmechanismen bij API fouten. Door deze gestructureerde aanpak te volgen, kun je Tabnine beter afstemmen op jouw programmeerpraktijken en projectvereisten, waardoor je efficiënter en consistenter kunt coderen.

Zeker, hier is een gestructureerd trainingsplan om Tabnine continu te verbeteren met jouw Python codevoorbeelden en patronen: ### Stap 1: Verzamel Strategische Codevoorbeelden **A. REST API Calls:** - Authenticatievoorbeelden (JWT, OAuth, API-keys) - GET/POST/PUT/DELETE requests met populaire libraries (requests, httpx) - Voorbeelden met query parameters, headers en timeouts - JSON request/response handling met foutcontroles **B. Foutafhandeling:** - Try-except blokken voor netwerkfouten (ConnectionError, Timeout) - HTTP status code handling (4xx/5xx responses) - Retry mechanismen met exponential backoff - Custom exception classes voor domeinspecifieke fouten - Logging van fouten met contextinformatie **C. Projectstructuur:** - Route handlers (Flask/FastAPI decorators) - Service layer patronen - Data validatie (Pydantic, marshmallow) - Database interacties (SQLAlchemy, async queries) - Configuration management ### Stap 2: Organiseer Je Voorbeelden Maak een gestructureerde repository: ``` training_voorbeelden/ ├── api_calls/ │ ├── authentication.py │ ├── get_requests.py │ └── error_handling.py ├── patterns/ │ ├── custom_exceptions.py │ ├── retry_logic.py │ └── validation.py └── templates/ ├── fastapi_routes.py └── service_patterns.py ``` ### Stap 3: Trainingsroutine **Dagelijkse gewoontes:** 1. **Code Review Moment**: Review elke dag 15 minuten je recente code 2. **Voorbeeld Extractie**: Isoleer nuttige patronen in aparte bestanden 3. **Context Toevoegen**: Voorzie commentaar met gebruiksscenario's **Wekelijkse activiteiten:** - Update je voorbeeldencollectie met nieuwe patronen - Test Tabnine suggesties met complexe scenario's - Verfijn prompts gebaseerd op zwakke suggesties ### Stap 4: Praktische Implementatietips **In je IDE:** ```python # Gebruik consistente commentaarstijl # API CALL: User authentication with error handling # PATROON: Exponential backoff for failed requests async def get_user_data(user_id: int) -> User: """ Haal user data op met geïntegreerde foutafhandeling en automatic retry logica. """ # Tabnine zal dit patroon herkennen en vergelijkbare # implementaties voorstellen ``` **Effectieve prompts:** - "Create FastAPI endpoint with error handling for..." - "Implement retry logic for external API call..." - "Add validation and custom exceptions for..." ### Stap 5: Continue Verbetering **Monitor suggesties:** - Noteer wanneer Tabnine nuttige patronen herkent - Documenteer situaties waar suggesties tekortschieten - Pas je voorbeelden aan gebaseerd op gaten in de kennis **Quality Control:** - Houd voorbeelden actueel met nieuwere Python features - Verwijder verouderde patronen - Test regelmatig met edge cases ### Belangrijkste Succesfactoren: 1. **Consistentie** in code-stijl en naamgeving 2. **Diversiteit** in voorbeelden (eenvoudig tot complex) 3. **Relevantie** voor je huidige projectbehoeften 4. **Actualiteit** van de gebruikte libraries en patronen Door deze aanpak structureel toe te passen, zal Tabnine steeds beter worden in het herkennen van jouw specifieke programmeerstijl en de uitdagingen in je webapplicatieprojecten.