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聚焦於 Svelte 框架的最新開發進展與人工智慧(AI)在其中的應用。影片首先探討了 Svelte 框架的更新日誌,詳細介紹了數個版本中的錯誤修復、性能優化及新功能,例如非同步 SSR 的進展和路由的類型安全改進。隨後,討論轉向 AI 與 Svelte 的結合,特別介紹了一項用於評估大型語言模型 (LLMs) 生成 Svelte 程式碼品質的基準測試,並分享了不同 LLMs 在此測試中的表現。最後,影片說明了 LLM.ext 檔案和 MCP 伺服器的作用,這些工具旨在為 LLMs 提供最新的 Svelte 文件上下文,使其能更好地生成相關程式碼,即便 LLMs 的訓練資料已過時。
By Cain CHu聚焦於 Svelte 框架的最新開發進展與人工智慧(AI)在其中的應用。影片首先探討了 Svelte 框架的更新日誌,詳細介紹了數個版本中的錯誤修復、性能優化及新功能,例如非同步 SSR 的進展和路由的類型安全改進。隨後,討論轉向 AI 與 Svelte 的結合,特別介紹了一項用於評估大型語言模型 (LLMs) 生成 Svelte 程式碼品質的基準測試,並分享了不同 LLMs 在此測試中的表現。最後,影片說明了 LLM.ext 檔案和 MCP 伺服器的作用,這些工具旨在為 LLMs 提供最新的 Svelte 文件上下文,使其能更好地生成相關程式碼,即便 LLMs 的訓練資料已過時。