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Conecte código, documentação, capturas de tela e tickets para que a IA entenda o repositório antes de responder.
A ideia é simples
Os desenvolvedores já conhecem o problema: a IA consegue escrever uma função isolada razoável, mas falha quando a resposta depende da arquitetura do projeto, das convenções, dos arquivos existentes, das escolhas de pacotes ou de decisões antigas.
Um Project do MultipleChat permite importar arquivos do repositório no GitHub, enviar documentação, adicionar capturas de tela ou logs de erro e criar instruções de projeto que explicam a stack. Assim, a IA pode buscar os trechos relevantes antes de responder, em vez de adivinhar a partir de um prompt vago.
Muitas pessoas não têm sucesso com projetos de IA porque enviam material de menos. Se um especialista humano precisaria do material de origem, o projeto também precisa.
Arquivos do repositório no GitHub, módulos importantes e arquivos de configuração
Arquivos README, notas de arquitetura e documentação de API
Logs de erro, stack traces e saída de testes com falha
Capturas de tela de bugs de interface, requisitos de produto ou notas do Figma
Schemas de banco de dados, arquivos SQL, exemplos em JSON e documentação de integrações
Instruções do projeto
Os mesmos arquivos podem gerar respostas muito diferentes dependendo das instruções. Defina as expectativas uma vez para que todos os modelos saibam lidar com fontes, incertezas e formato.
Respeite a arquitetura existente e as convenções de nomenclatura.
Não invente arquivos nem APIs. Pergunte quando faltar contexto do repositório.
Prefira patches pequenos e explique os prós e contras antes de grandes refatorações.
Em caso de dúvida, indique qual arquivo-fonte ou configuração precisa ser examinado.
Separe as opções de correção rápida, correção robusta e refatoração de longo prazo.
Não são descrições teóricas de recursos. São os primeiros fluxos de trabalho práticos que um desenvolvedor deve testar depois de criar um projeto.
Fluxo de trabalho 1
Comece pelo README, módulos principais, arquivos de pacote, configuração e documentação de arquitetura. Se você conectar o GitHub, mantenha os arquivos importados do repositório restritos ao projeto.
Prompt para testar
Fluxo de trabalho 2
Envie o log de erro junto com os arquivos relevantes. O projeto pode pesquisar o código e os logs juntos, o que é muito mais eficaz do que colar só o stack trace.
Prompt para testar
Fluxo de trabalho 3
Ao entrar em um repositório ou retomar um trabalho antigo, peça um mapa da base de código e depois aprofunde em módulos específicos.
Prompt para testar
Fluxo de trabalho 4
Use a Comparação de IAs ou a Colaboração entre IAs dentro do projeto para obter diferentes estratégias de implementação baseadas na mesma base de código.
Prompt para testar
Fluxo de trabalho 5
Envie notas de produto, capturas de tela e documentação e depois peça tickets, etapas de implementação por arquivo e casos-limite.
Prompt para testar
A solução é simples: mantenha os projetos focados, envie o material de origem real e peça resultados baseados nas fontes.
1.Não envie apenas um arquivo se o bug depende de imports ou de configuração.
2.Não deixe a IA reescrever um módulo sem antes explicar o padrão existente.
3.Não misture vários repositórios sem relação entre si em um mesmo projeto.
4.Não ignore os testes. Pergunte à IA o que rodar depois de cada alteração.
5.Não presuma que o código gerado corresponde à sua versão do framework.
Sim. Os Projects podem importar arquivos de repositórios do GitHub, armazenar metadados como repositório, caminho e branch, e indexar o conteúdo para busca no projeto.
Eles funcionam melhor quando você importa os arquivos que importam: README, arquivos de pacote e de configuração, módulos principais, schemas, documentação e arquivos relacionados à tarefa. A busca então encontra os trechos relevantes quando você pergunta.
Sim. Arquivos de imagem compatíveis podem receber descrições pesquisáveis, o que ajuda a manter capturas de tela e referências visuais conectadas ao projeto.
Use a comparação. Um modelo pode ser melhor em arquitetura, outro no estilo dos patches, outro na crítica. Os Projects dão a cada modelo o mesmo contexto de código, para que a comparação seja justa.
Comece do jeito certo
Envie o material, defina as regras e deixe o MultipleChat buscar o contexto relevante para o ChatGPT, Claude, Gemini, Grok ou a Colaboração entre IAs.
