让 AI 针对一些有历史的库或者框架写代码的时候，警惕其使用旧的语法或特性，AI 会受限于自己的认知始终难以找到问题，即便在提示词里强调了版本也收效甚微。
比如 tailwind v3 到 v4 的差异，tauri v1 到 v2 的差异。我目前想到的办法是，把库的 upgrade/migration guide 转成 markdown 保存到项目里，当出现问题的时候，让 AI 把文档加入上下文去 debug. 或者如果非常明确的知道问题在哪个用法上，就直接把官方文档链接丢给 AI，让它自己看，最好配置一个 scraper MCP 比如 firecrawl, jina 之类的，否则文档以 html 形式注入到上下文准确性不够
比如 tailwind v3 到 v4 的差异，tauri v1 到 v2 的差异。我目前想到的办法是，把库的 upgrade/migration guide 转成 markdown 保存到项目里，当出现问题的时候，让 AI 把文档加入上下文去 debug. 或者如果非常明确的知道问题在哪个用法上，就直接把官方文档链接丢给 AI，让它自己看，最好配置一个 scraper MCP 比如 firecrawl, jina 之类的，否则文档以 html 形式注入到上下文准确性不够