Индексация вашего кода (Аналитический разум)
Одна из самых ценных вещей в Gamedev AI, которая делает его совершенно отличным от обычных решений ChatGPT или других помощников по программированию, — это его глубокое понимание структуры вашей игровой разработки.
Если «открытый контекст» — это текущие глаза ИИ, то Index Codebase — это скрытая нейронная сеть робота.
Что такое векторная индексация (Vector DB)?
Из-за работы с таким огромным движком, как Godot, многие пользовательские классы (такие как PlayerStats, InventoryManager, WeaponBuilder) не являются частью классического справочника GDScript, который ИИ выучил много лет назад в OpenAI. Эти классы создали вы.
Копирование скрипта PlayerStats в чат каждый раз, когда вы задаете вопрос об инвентаре (Inventory), потребляет тысячи лишних токенов и драгоценное время. Благодаря индексации БД (векторному поиску) это осталось в прошлом.
Использование индексации (кнопка настроек)
- Перейдите на панель Gamedev AI и нажмите на скрытую вкладку настроек контекста сверху с иконкой шестеренки («⚙️ Settings» в нижнем углу).
- Прокрутите панель настроек вниз, чтобы открыть окно Vector Database.
- Нажмите на 🔍 Scan Changes. Плагин проверит все имена файлов на жестком диске на предмет незарегистрированных удалений или изменений.
- Видимый Список файлов заполнится цветами, отражающими важные дополнения и старые файлы, которые не изменились. Если есть отклонение от последней финальной индексации:
- Наконец, нажмите на ⚡ Index Database.
Это активирует невидимый режим индексации через Gemini Text-Embedding API. В конце процесса семантическая сеть RAG JSON будет сохранена локально на жестком диске в файле .gamedev_ai/vector_db.json в зашифрованном виде.
Теперь попробуйте в чате:
- "Как мне исправить баг в инвентаре?"
ИИ ответит: "О, я заметил, основываясь на скрипте в res://src/player_inventory.gd и вызовах в Network.gd, что классы не всегда связаны. Я исправлю это."
Следующий шаг: Поймите 25 файлов «Навыков», которые помогают системе RAG ➔