需主动定制TabNine：一、启用团队学习并配置忽略规则；二、修改language_tokenization.json强化标识符识别；三、用TabNine.toml设定补全偏好；四、基于私有代码库启动本地训练；五、导入导出团队共享配置包。
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如果您希望TabNine补全建议更贴合团队统一的命名规范、函数结构偏好或项目特有语法模式，则需主动介入模型的行为定制。以下是实现该目标的具体路径：
一、启用团队学习模式并配置忽略规则
团队学习（Team Learning）是TabNine识别并建模项目级代码风格的核心机制，它通过扫描本地项目文件自动提取标识符使用频率、函数签名习惯及模块组织逻辑。启用后，模型将优先推荐符合团队高频实践的补全项，而非通用语言模板。
1、在项目根目录创建名为.tabnine的JSON格式配置文件。
2、写入以下基础配置以激活团队学习并排除干扰源：
{ "disableTeamLearning": false, "teamLearningIgnore": ["**/node_modules/**", "**/dist/**", "**/*.min.js", "**/secrets/**"] }
3、保存文件后重启编辑器，TabNine将在下次打开项目时自动开始构建团队上下文索引。
二、修改language_tokenization.json强化语言特征识别
默认标记化规则可能无法准确切分团队惯用的特殊标识符（如user_id_v2被误拆为user、id、v2），导致补全丢失语义连贯性。通过定制tokenization规则，可确保下划线、驼峰、双冒号等分隔符被正确保留为整体标识符单元。
1、定位TabNine配置目录（通常为~/.tabnine/或%APPDATA%\TabNine\）。
2、编辑language_tokenization.json文件，在对应语言节（如"JavaScript"）中添加：
"add_identifier_chars": "_", "split_on_camel_case": false
3、重启TabNine服务进程，使新规则生效。
三、利用TabNine.toml设定补全行为偏好
TabNine.toml控制模型响应粒度与上下文感知深度，例如限制补全长度、启用跨文件符号复用、指定语言服务器参数，这些设置直接影响团队成员获得建议的一致性程度。
1、在用户主目录下创建或编辑TabNine.toml文件。
主要特性： 1、支持多种语言 BEES支持多种语言，后台添加自动生成，可为每种语言分配网站风格。 2、功能强大灵活 BEES除内置的文章、产品等模型外，还可以自定义生成其它模型，满足不同的需求 3、自定义表单系统 BEES可自定义表单系统，后台按需要生成，将生成的标签加到模板中便可使用。 4、模板制作方便 采用MVC设计模式实现了程序与模板完全分离，分别适合美工和程序员使用。 5、用户体验好 前台
2、加入如下团队适配段落：
[general]
max_num_results = 8
enable_cross_file_completions = true
[language.python]
command = "pylsp"
install = [ ["pip", "install", "python-lsp-server"] ]
3、保存后执行tabnine reload-config命令强制重载配置。
四、基于私有代码库启动本地训练
当标准团队学习不足以捕获复杂架构模式（如微服务间DTO字段映射、领域事件命名约定）时，可触发本地深度训练流程，使模型权重真正收敛于团队代码分布。
1、确认项目已包含足够代表性源码（建议≥5万行有效代码）。
2、执行训练启动命令：
binaries/$(cat .active)/$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]')-$(uname -m)/TabNine --local-training --log-file-path team_train.log
3、监控日志中出现training_progress: 95%且连续稳定3分钟，表示模型已充分拟合。
五、导入导出团队共享配置包
为避免每位成员重复配置，可将已调优的模型行为封装为可移植配置包，实现一键部署到新成员环境或CI流水线中。
1、在已完成适配的设备上运行：
tabnine export-config > team_style_v1.toml
2、将生成的team_style_v1.toml文件提交至团队文档仓库。
3、新成员执行：
tabnine import-config
4、导入完成后，所有补全提示将立即应用团队定义的命名前缀、缩写规则与错误处理模板。
