Natuurlijk! Hier is een voorbeeld van een feedbacklus om je ervaringen met Tabnine AI-voorspellingen te evalueren en te verbeteren, gericht op je Python webapplicatie: 1. Verzamel je ervaringen: - Houd een logboek bij waarin je noteert wanneer en waarom je suggesties van Tabnine accepteert of afwijst. - Documenteer specifieke voorbeelden van suggesties die niet nauwkeurig of relevant waren, inclusief de context en je beoordeling. 2. Evalueer de suggesties: - Na elke sessie, evalueer de kwaliteit van de suggesties op schaal van 1-5 voor nauwkeurigheid en relevantie. - Identificeer patronen in suggesties die vaak niet voldoen, bijvoorbeeld bepaalde functies of contexten. 3. Geef gerichte feedback aan Tabnine: - Gebruik de feedbackfunctie in Tabnine (indien beschikbaar) om onjuiste of irrelevante suggesties te rapporteren. - Beschrijf duidelijk waarom een suggestie niet geschikt was en wat je verwachtte. 4. Pas je code en prompts aan: - Verbeter je code-commentaar en docstrings om je intenties duidelijker te maken. - Gebruik specifieke en gedetailleerde prompts of context voor betere suggesties. 5. Iteratief verbeteren: - Herhaal het proces regelmatig, evalueer de impact van je feedback, en pas je aanpak aan op basis van de resultaten. - Overweeg het gebruik van aanvullende tools of configuraties in Tabnine om de relevantie te verhogen. 6. Automatisering en analyse: - Bouw een eenvoudige script (bijvoorbeeld in Python) om je evaluatiegegevens te verzamelen en te analyseren. - Bijvoorbeeld, een script dat je logbestanden inleest en statistieken genereert over suggestieprestaties. Voorbeeld van een eenvoudige Python-analysescript voor je loggegevens: ```python import json import glob # Veronderstel dat je logs opslaat als JSON-bestanden logbestanden = glob.glob('tabnine_log_*.json') nauwkeurig = 0 totaal = 0 for bestand in logbestanden: with open(bestand, 'r') as f: data = json.load(f) for entry in data: totaal += 1 if entry['beoordeling'] >= 4: # Bijvoorbeeld beoordeling 4 of hoger is goed nauwkeurig += 1 print(f"Totale suggesties beoordeeld: {totaal}") print(f"Nauwkeurige suggesties: {nauwkeurig}") print(f"Precisie: {nauwkeurig / totaal * 100:.2f}%") ``` Door dergelijke feedbacklus te implementeren, kun je gericht je ervaringen met Tabnine verbeteren, vooral op het gebied van nauwkeurigheid en relevantie, en zo je Python webapplicatie efficiënter ontwikkelen.

Zeker, hier is een gestructureerde feedbacklus om je ervaringen met Tabnine AI-voorspellingen voor je Python-webapplicatie te evalueren en te verbeteren, met focus op nauwkeurigheid en relevantie: ### Stap 1: Gegevens Verzamelen - **Logboek bijhouden**: Documenteer dagelijks of per codesessie: - **Context**: Welke code schreef je (bijv. Django-view, Flask-route, databasequery)? - **Tabinnes suggestie**: Noteer de exacte voorspelling. - **Gebruiksbeslissing**: Accepteerde je de suggestie, paste je deze aan, of verwierp je deze? - **Reden voor afwijzing**: Classificeer als: - **Onnauwkeurig**: Syntaxfouten, verkeerde API-aanroepen. - **Irrelevant**: Suggestie sloot niet aan bij de codecontext. - **Onvolledig**: Ontbrak essentiële logica voor webdevelopment (bijv. ontbrekende error handling). ### Stap 2: Evalueren - **Wekelijkse analyse**: - Bereken succesratio: `(Aanvaarde suggesties / Totaal suggesties) × 100`. - Identificeer patronen in afwijzingen (bijv. problemen met specifieke Python-webbibliotheken zoals FastAPI of SQLAlchemy). - Controleer relevantie aan de hand van: - **Webspecifieke context**: Herkende Tabnine patronen zoals route-decorators, middleware, of template-rendering? - **Codeconsistentie**: Sloten suggesties aan bij je projectstijl (bijv. async/sync gebruik)? ### Stap 3: Verbeteren - **Tabnine Training**: - Gebruik de **"Feedbackfunctie"** in Tabnine om direct foute suggesties te markeren. - **Snippets aanmaken**: Creëer custom snippets voor veelgebruikte webpatterns (bijv. authenticatiechecks) om Tabnines context te verrijken. - **Projectoptimalisatie**: - Zorg dat je **requirements.txt** of **pyproject.toml** up-to-date is voor betere dependency-analyse. - Gebruik **type hints** in Python-code (bijv. `def get_user(user_id: int) -> User:`) voor nauwkeurigere voorspellingen. ### Stap 4: Itereren - **Maandelijkse review**: - Vergelijk succesratio's met vorige maand. - Test of verbeteringen in projectconfiguratie leiden tot betere suggesties voor webspecifieke code. - Pas je logging aan op basis van nieuwe pijnpunten (bijv. suggesties voor testcode). ### Voorbeeld Logboekentry: ```markdown Datum: 2023-10-05 Context: Schreef Django-view voor gebruikersprofiel Tabinnes suggestie: `user = User.objects.get(pk=user_id)` Beslissing: Aangepast Reden: Irrelevant – ontbrak try-except block voor Database foutafhandeling, cruciaal in webcontext. ``` Door deze cyclische aanpak richt je je specifiek op het verbeteren van de **nauwkeurigheid** (correcte syntax en logica) en **relevantie** (aansluiting bij webdevelopment-behoeften) van Tabnine.