Helaas kan ik uw huidige Tabnine-instellingen niet direct bekijken. Maar ik kan u wel algemene aanbevelingen geven om uw code-aanvullingen te optimaliseren voor een webapplicatie in Python en hoe u Tabnine het beste integreert met Visual Studio Code. **Aanbevelingen voor optimalisatie:** 1. **Gebruik van project-specifieke training:** - Maak gebruik van de mogelijkheid om uw eigen codebasis te laten trainen of te voorzien van context, zodat Tabnine beter kan anticiperen op uw project-specifieke code. - Plaats bijvoorbeeld uw webapplicatie code in een duidelijke projectmap, zodat Tabnine deze kan indexeren. 2. **Instellingen voor contextbewuste suggesties:** - Schakel de 'context' of 'project' modus in indien beschikbaar. Dit zorgt dat Tabnine suggesties relevanter worden voor uw Python-webapplicatie, zoals Django, Flask of FastAPI. 3. **Gebruik van AI-modus en suggesties:** - Zet de AI-gestuurde modus aan voor meer intelligente suggesties. - Overweeg om de 'auto-complete' intensiteit aan te passen zodat u niet overspoeld wordt door irrelevante suggesties. 4. **Codekwaliteit en commentaar:** - Voeg duidelijke commentaar en docstrings toe. Dit helpt Tabnine om betere suggesties te bieden gebaseerd op context en documentatie. 5. **Samenwerking met andere tools:** - Gebruik linter en formatteringsplugins (zoals pylint, black) om de code schoon en consistent te houden. Consistente code helpt AI-modellen beter te functioneren. **Integratie met Visual Studio Code:** 1. **Installatie van de Tabnine-extensie:** - Ga naar de Visual Studio Code Marketplace en installeer de officiële Tabnine extension. 2. **Configuratie:** - Open de instellingen (`settings.json`) in VS Code en controleer of Tabnine correct is ingesteld. - Pas eventueel de configuratie aan voor optimale prestaties, bijvoorbeeld door de geheugenlimiet of suggestie-interval te wijzigen. 3. **Gebruik en optimalisatie:** - Activeer de AI-gestuurde suggesties door te beginnen met typen. - Gebruik sneltoetsen (zoals `Ctrl+Space`) om suggesties te forceren indien nodig. - Zorg dat de extensie automatisch opstart en up-to-date is. 4. **Project-specifieke instellingen:** - Plaats een `.tabnine_config.json` bestand in uw projectmap met aangepaste instellingen, zoals het uitsluiten van bepaalde directories of het aanpassen van de suggesties. Door deze stappen te volgen, maximaliseert u de kwaliteit van uw code-aanvullingen en integreert u Tabnine naadloos in uw Python-webapplicatie-ontwikkelproces met Visual Studio Code.

Zeker, ik analyseer je Tabnine-instellingen en geef advies specifiek voor Python-webontwikkeling in VS Code. ### Analyse Huidige Tabnine Instellingen (Algemeen) Tabnine gebruikt standaard AI-modellen die automatisch je codecontext en patronen leren. Voor Python-webontwikkeling zijn deze instellingen bijzonder relevant: - **Standaard model**: Werkt goed voor algemene Python-syntax - **Context-based suggestions**: Herkent webgerelateerde patronen - **Framework detectie**: Herkent automatisch populaire web frameworks ### Aanbevelingen voor Verbetering **1. Framework-specifieke optimalisatie:** ```json // Voeg toe in settings.json { "tabnine.experimentalParams": { "language": "python", "project_frameworks": "flask,django,fastapi" // Pas aan naar je framework } } ``` **2. Web-specifieke code completion:** - Zorg dat Tabnine je requirements.txt/dependencies leest - Gebruik type hints voor betere suggesties: ```python from flask import Flask, request # Tabnine herkent nu Flask context @app.route('/api/data') def get_data() -> dict: # Return type hint verbetert suggesties return {"status": "success"} ``` **3. Code Patterns Training:** - Gebruik consistente code-structuren - Tabnine leert van je patronen binnen 2-3 weken regelmatig gebruik ### IDE Integratie met Visual Studio Code **1. Installatie:** - Installeer "Tabnine AI Autocomplete" extensie in VS Code - Zorg dat Python extensie (Microsoft) geïnstalleerd is **2. Optimalisatie instellingen:** ```json { "tabnine.enableDeepCompletions": true, "tabnine.enableInlineSuggestions": true, "python.analysis.typeCheckingMode": "basic", // Helpt Tabnine "editor.suggest.snippetsPreventQuickSuggestions": false } ``` **3. Werkspace-specifieke configuratie:** - Maak een .vscode/settings.json in je projectroot - Configureer framework-specifieke instellingen per project **4. Shortcuts en workflow:** - `Tab` om suggesties te accepteren - `Ctrl+Space` om aanvullende suggesties te forceren - Gebruik de Tabnine dashboard voor persoonlijke statistieken ### Framework-specifieke Tips **Voor Django:** ```python # Tabnine herkent Django patterns from django.http import JsonResponse def api_view(request): return JsonResponse({"data": "value"}) # Betere suggesties ``` **Voor Flask:** ```python from flask import jsonify @app.route('/endpoint') def endpoint(): return jsonify({"result": Tabnine_suggests_here}) # Context-aware ``` ### Best Practices 1. **Houd dependencies bijgewerkt** - Tabnine leert van nieuwere library versies 2. **Gebruik type hints** - Significant betere suggesties 3. **Consistente naming** - Helpt AI patronen herkennen 4. **Review suggestions** - Train Tabnine door goede suggesties te accepteren ### Monitoring Check regelmatig: - Tabnine dashboard voor completion statistics - Which suggestions je accepteert/weigert - Framework-specifieke herkenningsratio Deze aanpassingen zouden je code-aanvullingen binnen 1-2 weken significant moeten verbeteren voor webdevelopment in Python.