BMAD-METHOD/docs/vi-vn/how-to/shard-large-documents.md

2.6 KiB

title description sidebar
Hướng dẫn chia nhỏ tài liệu Tách các tệp markdown lớn thành nhiều tệp nhỏ có tổ chức để quản lý context tốt hơn
order
9

Sử dụng công cụ bmad-shard-doc nếu bạn cần tách các tệp markdown lớn thành nhiều tệp nhỏ có tổ chức để quản lý context tốt hơn.

:::caution[Đã ngừng khuyến nghị] Đây không còn là cách được khuyến nghị, và trong thời gian tới khi workflow được cập nhật và đa số LLM/công cụ lớn hỗ trợ subprocesses, việc này sẽ không còn cần thiết. :::

Khi nào nên dùng

Chỉ dùng cách này nếu bạn nhận thấy tổ hợp công cụ / model bạn đang dùng không thể nạp và đọc đầy đủ tất cả tài liệu đầu vào khi cần.

Chia nhỏ tài liệu là gì?

Chia nhỏ tài liệu là việc tách các tệp markdown lớn thành nhiều tệp nhỏ có tổ chức dựa trên các tiêu đề cấp 2 (## Tiêu đề).

Kiến trúc

Trước khi chia nhỏ:
_bmad-output/planning-artifacts/
└── PRD.md (tệp lớn 50k token)

Sau khi chia nhỏ:
_bmad-output/planning-artifacts/
└── prd/
       ├── index.md                    # Mục lục kèm mô tả
       ├── overview.md                 # Phần 1
       ├── user-requirements.md        # Phần 2
       ├── technical-requirements.md   # Phần 3
       └── ...                         # Các phần bổ sung

Các bước thực hiện

1. Chạy công cụ Shard-Doc

/bmad-shard-doc

2. Làm theo quy trình tương tác

Agent: Bạn muốn chia nhỏ tài liệu nào?
User: docs/PRD.md

Agent: Thư mục đích mặc định: docs/prd/
       Chấp nhận mặc định? [y/n]
User: y

Agent: Đang chia nhỏ PRD.md...
       ✓ Đã tạo 12 tệp theo từng phần
       ✓ Đã tạo index.md
       ✓ Hoàn tất!

Cơ chế workflow tìm tài liệu

Workflow của BMad dùng hệ thống phát hiện kép:

  1. Thử tài liệu nguyên khối trước - Tìm document-name.md
  2. Kiểm tra bản đã chia nhỏ - Tìm document-name/index.md
  3. Quy tắc ưu tiên - Bản nguyên khối được ưu tiên nếu cả hai cùng tồn tại; hãy xóa bản nguyên khối nếu bạn muốn workflow dùng bản đã chia nhỏ

Hỗ trợ trong workflow

Tất cả workflow BMM đều hỗ trợ cả hai định dạng:

  • Tài liệu nguyên khối
  • Tài liệu đã chia nhỏ
  • Tự động nhận diện
  • Trong suốt với người dùng