Natuurlijk! Hier zijn enkele tips om je Tabnine-configuratie te optimaliseren voor Python, zodat je relevantere en contextspecifieke codeaanbevelingen krijgt: 1. Gebruik een geschikte AI-model: - Kies voor een model dat goed presteert voor Python, zoals de meest recente GPT-ondersteunde modellen die door Tabnine worden aangeboden. 2. Pas je Projectinstellingen aan: - Zorg dat Tabnine is geconfigureerd om je projectdirectory te indexeren, zodat het context van je huidige project kan gebruiken. 3. Voeg een Python-omgeving toe: - Configureer Tabnine om gebruik te maken van je virtuele omgeving of Python-interpreter, zodat aanbevelingen beter aansluiten bij jouw specifieke dependencies. 4. Verbeter de codecontext: - Voeg uitgebreide docstrings en comments toe in je code, zodat Tabnine meer context krijgt voor relevante suggesties. 5. Pas de 'Suggestion Filtering' aan: - Zet filters of voorkeuren aan die relevant zijn voor Python, bijvoorbeeld door bepaalde modules of libraries te prioriteren. 6. Gebruik een `.editorconfig` of linter: - Zorg dat je code consistent is qua stijl en structuur; dit helpt Tabnine om betere suggesties te doen. 7. Update regelmatig: - Zorg dat je Tabnine en alle relevante plugins up-to-date zijn, zodat je profiteert van verbeteringen en nieuwe features voor Python. 8. Specificeer je code- en projectstijl: - Voeg configuraties toe voor PEP8 of andere style guides zodat suggesties hierop afgestemd worden. 9. Gebruik 'Context-aware' functies: - Schakel functies in die contextuele suggesties verbeteren, zoals 'deep learning' suggesties op basis van je codegeschiedenis. 10. Overweeg custom training: - Als je de mogelijkheid hebt, train Tabnine met je eigen codebase om nog relevantere suggesties te krijgen. Door deze stappen te volgen, maximaliseer je de relevantie en contextspecifiteit van je codeaanbevelingen in Python met Tabnine.

Zeker! Hier zijn praktische tips om je Tabnine configuratie te optimaliseren voor Python: ### 1. **Project-specifieke configuratie** Maak een `.tabnine_config.yml` bestand in je projectroot: ```yaml language: python project_context: - requirements.txt - setup.py - pyproject.toml python: version: "3.11" # Pas aan naar jouw versie frameworks: - django # Of flask, fastapi, numpy, etc. ``` ### 2. **Type hints maximaliseren** Tabnine leert van je type annotations: ```python # Gebruik uitgebreide type hints def process_data(data: list[dict[str, Any]]) -> pd.DataFrame: # Tabnine begrijpt nu de context beter return ... ``` ### 3. **Contextrijke docstrings** Schrijf gedetailleerde docstrings: ```python def calculate_metrics(dataset: pd.DataFrame, target_column: str, method: Literal["mean", "median"] = "mean") -> dict[str, float]: """ Calculate statistical metrics for specified target column. Args: dataset: DataFrame containing the data target_column: Name of column to analyze method: Aggregation method ('mean' or 'median') Returns: Dictionary with calculated metrics """ ``` ### 4. **Tabnine Chat optimalisatie** Gebruik specifieke prompts: - "Schrijf een Python functie die [jouw specifieke taak] doet met type hints" - "Toon me een Django class-based view voor [jouw use case]" - "Genereer pytest tests voor deze functie: [plak je code]" ### 5. **Model voorkeuren instellen** In Tabnine Settings → Model Preferences: - Zet "Python" als primaire taal - Activeer "Context-aware completions" - Stel completion length in op "Medium" of "Long" ### 6. **Project dependencies includeren** Zorg dat je `requirements.txt` of `pyproject.toml` updated is, zodat Tabnine je libraries kent. ### 7. **Code patterns herhalen** Tabnine leert van je consistentie. Hoe meer je consistente patterns gebruikt, hoe beter de suggestions. ### 8. **Feedback geven** Gebruik Ctrl+→ (Windows/Linux) of ⌘+→ (Mac) om suggestions te accepteren en Tabnine te trainen. ### Extra tip: Voor AI-assisted development: overweeg Tabnine te combineren met GitHub Copilot voor dubbele coverage, vooral voor complexe Python patterns. Succes met programmeren! 🐍