训练数据里混入多级目录路径，模型才肯照你的 monorepo 约定生成引用
微调私有代码库模型时，需在训练数据中显式加入完整的 monorepo 多级文件路径，而非仅函数签名或扁平文件名。核心做法包括：每条样本附带真实相对路径与对应 import 语句；构造 20%–30% 的“引用任务”样本强制学习函数到路径的映射；加入负样本和路径变体以区分同名函数与禁止写法；将目录约定写入每条样本前缀。实测加入路径字段后 import 生成正确率从 31% 提升至 87%，约 5200 条样本即可让 7B 模型掌握私有目录规范。