docs: try chiense toc

Author: phodal

README.md

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 # 构建你自己的 AI 辅助编码助手
 
+- [设计与定义你的 AI 助手](#设计与定义你的-ai-助手)
+  - [场景驱动架构设计：平衡模型速度与能力](#场景驱动架构设计：平衡模型速度与能力)
+    - [重点场景介绍：补全模式](#重点场景介绍：补全模式)
+    - [重点场景介绍：代码解释](#重点场景介绍：代码解释)
+    - [其它：日常辅助](#其它：日常辅助)
+- [架构设计：上下文工程](#架构设计：上下文工程)
+  - [相似上下文架构：GitHub Copilot 案例](#相似上下文架构：github-copilot-案例)
+  - [相关上下文架构：AutoDev 与 JetBrains AI Assistant 案例](#相关上下文架构：autodev-与-jetbrains-ai-assistant-案例)
+- [步骤 1：构建 IDE 插件与度量体系设计](#步骤-1：构建-ide-插件与度量体系设计)
+  - [JetBrains 插件](#jetbrains-插件)
+    - [补全模式：Inlay](#补全模式：inlay)
+    - [日常辅助功能开发](#日常辅助功能开发)
+  - [上下文构建](#上下文构建)
+    - [静态代码分析](#静态代码分析)
+    - [相关代码分析](#相关代码分析)
+  - [VSCode 插件](#vscode-插件)
+  - [度量体系设计](#度量体系设计)
+    - [常用指标](#常用指标)
+    - [开发者体验驱动](#开发者体验驱动)
+- [步骤 2：模型评估体系与微调试验](#步骤-2：模型评估体系与微调试验)
+  - [模型选择与测试](#模型选择与测试)
+    - [模型选择](#模型选择)
+    - [OpenBayes 平台部署与测试](#openbayes-平台部署与测试)
+    - [大规模模型部署](#大规模模型部署)
+  - [模型微调](#模型微调)
+    - [数据驱动的微调方法](#数据驱动的微调方法)
+    - [DeepSeek 微调](#deepseek-微调)
+    - [参数配置](#参数配置)
+  - [数据集构建](#数据集构建)
+    - [数据集构建](#数据集构建-1)
+    - [开源数据集](#开源数据集)
+    - [数据蒸馏](#数据蒸馏)
+- [步骤 3：围绕意图的数据工程与模型演进](#步骤-3：围绕意图的数据工程与模型演进)
+  - [IDE 指令设计与演化](#ide-指令设计与演化)
+    - [模板指令](#模板指令)
+  - [高质量数据集生成](#高质量数据集生成)
+    - [质量流水线设计示例](#质量流水线设计示例)
+- [附：相关资源](#附：相关资源)
+  - [开源 AI 辅助工具](#开源-ai-辅助工具)
+  - [开源模型](#开源模型)
+  - [开源数据集](#开源数据集-1)
+
 2023 年，生成式 AI 的火爆，让越来越多的组织开始引入 AI 辅助编码。与在 2021 年发布的 GitHub Copilot 稍有差异的是，代码补全只是重多场景中的一个。
 大量的企业内部在探索结合需求生成完整代码、代码审查等场景，也引入生成式 AI，来提升开发效率。