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。
