📌 📄 内容摘要:
@qiandu 在 多仓库 + 二方包场景下，AI 辅助迭代的最佳姿势是什么？ 中发帖
大家好，最近在做一个基于现有仓库的需求迭代项目，需要频繁参考另外 3-4 个仓库的实现逻辑 + 公司内部的二方包（有些是源码，有些是包）。
目前我用的roo code的vwcode插件+佬友们的gpt-5.3-codex模型，我的做法是：
把其他仓库的目录@到 AI 对话里
通过多轮对话让模型逐步建立依赖上下文
再让它输出开发计划 + 代码
这个方式小需求还能凑合，但一旦涉及跨仓库重构、二方包调用链分析，就特别痛苦——上下文容易断、重复解释多、模型经常“忘”掉前面仓库的结构。想请教社区大佬们：有没有明显更好的实践？
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