How Meta Used AI to Map Tribal Knowledge in Large-Scale Data Pipelines

How Meta Used AI to Map Tribal Knowledge in Large-Scale Data Pipelines

摘要

AI编码助手在处理大规模代码库时，常因缺乏对代码上下文的理解而效率低下。通过构建预计算引擎，50多个AI代理系统性读取代码文件，生成59个简明上下文文件，涵盖4100多个文件和50多个非显而易见模式，显著提升AI代理的导航能力。该系统自动维护，定期验证文件路径并修复过时引用，减少40%的工具调用次数，将复杂工作流的研究时间从两天缩短至30分钟。