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。
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。
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。
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。