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Team AI：简化繁琐日常任务，打造团队智能协作

Posted by: Phodal Huang in AI Oct. 29, 2023, 11:20 a.m.

在过去的几个月里，我的同事们（Thoughtworker）一直在构建 Team AI 项目，一个围绕于 AIGC 辅助开发团队的野心勃勃的计划。在内部，我们还有一个名为 Team AI Hackathon 的活动，基于一个内部的 Team AI 代码库，探索构建适合于不同软件研发团队的 Team AI。

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AutoDev 1.4 规模化 AI 研发辅助：团队 Prompts、自定义活文档、代码检视

Posted by: Phodal Huang in AI Oct. 22, 2023, 3:58 p.m.

在过去的两个月里，随着 Thoughtworks 内部的大规模 AI 辅助软件交付（AI4SoftwareDelivery）的展开 —— 在全球，有上千名的 Thoughtworker 这一个涉及不同角色、不同地区，以及几十场内部分享的活动。

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AIGC 重塑软件工程 Code Review 篇：IDE 插件 + DevOps 平台协同组合

Posted by: Phodal Huang in AI Oct. 19, 2023, 4:56 p.m.

在软件开发团队里，Code Review 是非常重要的一个质量保障环境。好的 Code Review 能促进团队成长，差的 Code Review 形同流水。而在有了 LLM 之后，事情又发生了一些微妙的变化：

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PromptScript：轻量级 DSL 脚本，加速多样化的 LLM 测试与验证

Posted by: Phodal Huang in AI Oct. 11, 2023, 3:53 p.m.

PromptScript 是一个轻量级的 Prompt 调试用的 DSL （Yaml）脚本，以用于快速使用、构建 Prompt。

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如何设计一个 JVM 语言的 LLM 应用开发框架？以 Chocolate Factory 为例

Posted by: Phodal Huang in AI Sept. 23, 2023, 3:14 p.m.

本文将介绍 Chocolate Factory 框架背后的一系列想法和思路。在我们探索和设计框架的过程中，受到了：LangChain4j、LangChain、LlamaIndex、Spring AI、Semantic Kernel、PromptFlow 的大量启发。

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Prompt 策略：代码库 AI 助手的语义化搜索设计

Posted by: Phodal Huang in AI Sept. 17, 2023, 3:41 p.m.

在过去的一周里，为了更好的构建 AI Agent 框架 Chocolate Factory（以下简称 CF），我们加入了一个新的应用：代码库 AI 助手。

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领域驱动的问题求解 + AIGC = 开源 AI Agents 应用框架：Chocolate Factory

Posted by: Phodal Huang in AI Sept. 10, 2023, 12:39 p.m.

在过去的一段时间，我们尝试从先前的 AIGC 应用经验里，进行一些再提炼和总结。从起先的 ClickPrompt（https://www.clickprompt.org/）、ChatFlow，到我们的 AI + 软件开发组织 Unit Mesh 下构建了一系列应用：

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如何工程化落地 LLM：五类模式加速 AI 应用开发

Posted by: Phodal Huang in AI Sept. 3, 2023, 9:59 p.m.

几个月前，在 Thoughtworks 的内部 AIGC 研讨会里，我们一直达成了一系列一致观点，诸如于：如果没有 “开源模型” 降低企业应用 LLM 的成本，那么 LLM 会很快消亡。所以，我们相信开源 LLM + LoRA 微调会成为企业的一种主流方式。现今，我们可以看到 LLaMA 2、Code LLaMA 2 等模型在不断刷新这种可能性。

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CoUnit：探索 LLM 即团队接口人，释放平台工程生产力

Posted by: Phodal Huang in AI Aug. 25, 2023, 10:23 p.m.

在那篇《LLM as Co-integrator：重塑团队间交互，持续改进信息对齐》里，我们说道，为了更好的利用 AIGC 提升效能，我们的第二个阶段应该是：让 LLM 做一些协同工作，诸如于：构建多场景知识问答，降低知识检索成本、设计团队 API，打造智能助理。

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LLM as Co-integrator：重塑团队间交互，持续改进信息对齐

Posted by: Phodal Huang in AI Aug. 13, 2023, 3:36 p.m.

在五月份的 QCon 大会上，我们分享了《探索软件开发新工序：LLM 赋能研发效能提升》。在那次分享里，我们重点提及了团队并非所有的时间在 SDLC 上，可能只有 30%~50% 时间在开发软件上，甚至于有可能只有晚上才有时间写代码。所以，LLM 对于总结的提升是有限的，加之工具本身的缺乏，有可能导致带来的提升更有限。

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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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