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以 LLM 为核心 LLM@Core：程序员的大语言模型技术指南

Posted by: Phodal Huang in AI June 2, 2023, 10:23 p.m.

过去几个月里，我们对于大语言模型的一系列探索，如 ChatGPT 端到端实践与应用开发、LLaMA 与 ChatGLM 的微调试验、GitHub Copilot 逆向工程分析、动态上下文工程（即 LangChain）的研究，驱使着我去写一个总结，也是一个面向程序员的 LLM 指南。

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LLM 赋能的研发效能：如何探索软件开发新工序？

Posted by: Phodal Huang in AI May 29, 2023, 5:41 p.m.

上周末，我们在 QCon 广州 2023 上分享了一个 AI 结合研发效能的话题：《探索软件开发新工序：LLM 赋能研发效能提升》 。我们分享了：Thoughtworks 在过去的两个月里对于 LLM （大语言模型）结合软件开发的一些探索。

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如何设计 AI 辅助编程的 PROMPT 策略？

Posted by: Phodal Huang in AI May 21, 2023, 11:12 p.m.

在研究了 GitHub Copilot 与 JetBrains AI Assistant 的实现原理，并以某种方式参考了他们的代码之后，我尝试在 AutoDev 实现相关的 prompt 策略。

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大语言模型友好的 API：借助集体智慧构建更好的软件架构

Posted by: Phodal Huang May 14, 2023, 8:07 p.m.

在过去的几个月里，我们一直在探索：如何将大语言模型用于研发效能提升？而随着，我们研究的逐步推进，慢慢进入一些深水区，诸如于：如何将 AI 更好地用于辅助架构设计？基于我们多年的架构设计及治理经验，开放服务能力是评价架构的重要维度之一，而 API 正是提升架构开放性和改善对外服务能力的关键手段。

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上下文工程：基于 Github Copilot 的实时能力分析与思考

Posted by: Phodal Huang May 14, 2023, 5:49 p.m.

上个月在计划为 AutoDev 添加多语言支持时候，发现 GitHub Copilot 的插件功能是语言无关的（通过 plugin.xml 分析），便想研究一下它是如何使用 TreeSitter 的。可惜的是，直到最近才有空，研究一下它是如何实现的。

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AutoDev：AI 突破研发效能，探索平台工程新机遇

Posted by: Phodal Huang April 18, 2023, 10:11 p.m.

围绕于探索 AI 对软件研发的影响，并在有了 LLM 微调工程化能力之后，我们上周末又开源了一个适用于 AI 研发提效的工具：AutoDev。如此一来，我们便构建了接近完整的 AI 在研发效能提升。

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AI 研发提效：四种代码生成微调方式大比拼？

Posted by: Phodal Huang April 12, 2023, 5:25 p.m.

在过去的几周里，我们尝试自己结合开源的大模型 LLaMA、ChatGLM 进行模型微调，除了业务部分的探索，还有很大一部分在技术方面的探索，诸如于代码辅助生成。

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AI 研发提效的正确姿势：开源 LLM + LoRA

Posted by: Phodal Huang April 6, 2023, 4:37 p.m.

本文的阅读成本很低，不需要大量地先验 AI 知识。作为纯纯的软件工程师，我们发现：学懂基本的 AI Prompt 原理与模式，不懂 LLM （大语言模型）算法，你也可以轻易驾驭 LoRA （Low-Rank Adaptation of LLM，即插件式的微调）训练。

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Unit Runtime：一键运行 AI 生成的代码，或许将成为你的复制 + 粘贴神器

Posted by: Phodal Huang March 29, 2023, 7:44 p.m.

在我们构建了 Unit Mesh 架构之后，以及对应的 demo 之后，便着手于实现 Unit Mesh 架构。于是，我们就继续开始 Unit Runtime，以用于直接运行 AI 生成的代码。

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Prompt 即代码：设计和管理 AI 编程的最佳实践

Posted by: Phodal Huang March 26, 2023, 7:58 p.m.

Prompt 即代码是一种基于多种输入模态的编程范式，它通过结合文本、图像、语音等多种输入方式来提供更丰富的上下文信息，帮助程序员更好地表达自己的意图，并生成相应的代码实现。Prompt 即代码将 prompt 作为代码的一部分，以及作为标准接口来定义生成的代码，同时提供注释和文档信息以支持可读性和可维护性。通过使用 prompt 即代码，程序员可以提高编码效率，同时生成更准确、更可靠的代码实现。

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Phodal Huang

Engineer, Consultant, Writer, Designer

ThoughtWorks 技术专家

工程师 / 咨询师 / 作家 / 设计学徒

开源深度爱好者

出版有《前端架构：从入门到微前端》、《自己动手设计物联网》、《全栈应用开发：精益实践》

联系我: h@phodal.com

微信公众号: 最新技术分享

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