多语言仓库里给补全定目标语言：一条提示词怎么写才不串 API
在多语言仓库中锁定目标语言，最有效的方法不是声明语言，而是用文件路径、符号锚点、起始代码和显式排除项构建强上下文边界。路径与扩展名是模型判断语言的第一信号，版本号能进一步收窄语法假设；提供同文件已有符号或一行高信号起始代码，可让模型在目标语言内开始补全；排除项需具体到包名和关键符号，并放在符号锚点之后，避免模型进入防御模式。整体顺序为路径→符号锚点→起始代码→排除项→补全指令。
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训练数据里混入多级目录路径，模型才肯照你的 monorepo 约定生成引用
微调私有代码库模型时，需在训练数据中显式加入完整的 monorepo 多级文件路径，而非仅函数签名或扁平文件名。核心做法包括：每条样本附带真实相对路径与对应 import 语句；构造 20%–30% 的“引用任务”样本强制学习函数到路径的映射；加入负样本和路径变体以区分同名函数与禁止写法；将目录约定写入每条样本前缀。实测加入路径字段后 import 生成正确率从 31% 提升至 87%，约 5200 条样本即可让 7B 模型掌握私有目录规范。