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生成式 AI 在软件研发和知识管理上,有着非常大的潜力,也因此这项技术被越来越多的企业所采用。而在一些新兴的技术上,诸如于鸿蒙操作系统,它带来了一些新

去年 8 月,在看到 IBM 在自家的 watsonx Code Assistant 中加入了 COBOL 语言转 Java 的功能后。在分析了一下午之后,我似乎理解了它的工作思想,以及应该如何去设计这样的 AI 辅助工具。而考虑到 AutoDev 并非专门为遗留系统改造而设计的,所以只能将相同的功能以不同的方式结合到一起。

在设计 Unit Mesh 架构时,其思想是以 Unit(如代码单元)作为 AI 辅助生成的元素,以辅助人类解决复杂的软件开发问题。

几年前,在初步设计了 Datum Lang 的语法后,我开始探索在 IDE 中支持编程语言,于是写了那篇《编程语言的 IDE 支持》。在生成式 AI 的影响下,我开发、维护的几个开源编程语言相关的工具,又在持续发生变化:

去年年初,我们开源 AutoDev 的初衷是:

UnitGen 是我们从 UnitEval 拆分出来的代码数据集开源解决方案,UnitGen 旨在结合开源模型为 AutoDev 插件提供更好的私有化部署方案。

太长不读性:

最近,我们在围绕 AutoDev 开源插件,构建完整的端到端开源辅助编程方案。即:

Unit Eval 是一个针对于构建高质量代码微调的开源工具箱。其三个核心设计原则:

虽然 ChatGPT 已经诞生了一周年,但是大量的人依旧对于生成式 AI 没有足够的认识。在研发领域,Thoughtworks 一直在与不同的大型企业合作,保持开放性的探索。

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关于作者

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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