通义灵码-AI辅助前端研发-叶枫.pdf

1、叶枫 2025进基于模型通义灵码 AI辅助前端研发关于我 叶枫 阿云 开发者DevOps AI Coding云效 通义灵码 项 报表 档 代码流线 制品 应 测试AI模型对研发的影响Developer+Tools Developer+Copilot AI 程序员+云效 +通义灵码 通义灵码+具辅助研发阶段 AI 辅助研发阶段 AI 驱动研发阶段速发展 探索研究通义灵码：基于代码模型的智能编码助产品形态：问答 NL2Code产品形态：代码续写 Code2Code 产品形态：AI程序员 Codebase混合多模型前端代码成的难度兼容性问题 户体验优先 动态性和实时性 向视觉与交互 规范多样与标准化

2、标签语脚本语规则集前端端开发A接到个项需求，需要在个内完成员信息采集系统的开发。前端开发应实战 Repo Level 代码成使 antd react 实现员信息采集。包括：-基本信息采集：姓名、性别、年龄、身份证号、联系式等。-教育背景采集：学历、毕业院校、专业等。-作经历采集：公司名称、职位、作年限等。-附件上传：允许户上传简历、证书等附件。提示词 Prompt 程 技术栈+需求描述提示词 Prompt 调优 继续追问 多轮对话能把省略的字段补充完整吗？且使 antd 5 实现省略说出你的思考过程代码补全的 Prompt提示词：我有段language代码，上是 下是 请补充中间的代码上下影响

3、因素：件信息 编码格 编码规范 代码复杂度 代码注释/然语 代码清晰度和完整性 已有的变量、法、类 幻觉？正确的补全 错误的补全未定义的 propimport Select from 定义组件库;需要更多 Contextdependencies向量化 Embedding 依赖 Dependencies 函数签名 Function signature 程特征信息 Indicator 相似代码分析 跨件引相关的件程特征信息package.json当前件相似的代码企业级检索增强 RAG?知识库管理员?前端开发Chunks本段代码段向量数据库Embedding向量化 embedding检索本段代码段P

4、rompt LLMoutputqueryrelevant code/docsretrieved datasetas Context+问题编码现场最近打开件其他NL 然语Code前端团队的知识沉淀，如何构建质量知识库？企业代码补全增强落地落地案例-前端场景 看看效果 前端实战定义组件库企业代码补全增强落地案例-前端场景 团队前端代码成占提升5%10%SFT 持续微调 打造专属模型企业代码/知识库代码数据处理 过滤过、过的件 过滤件数于xxx的件 过滤注释例于 xxx的件 过滤编译产出的件 档数据处理 转换为markdown格式 根据标题段落构建档结构树 使模型、规则等策略抽取QA问答对 使模型、

5、规则等策略拆分档chunk 使模型摘要、扩展档以及QA对 模型微调 加开放域数据、私域数据混合训练 训练数据过，需要避免过拟合 加脏数据混合训练 企业GPU组员不，采LoRA/QLoRA的式，采较alpha配置 检索增强 采关键词+向量混合检索的式禁向量检索效果更好 检索有重排提召回率 如果数据量较少，尽可能抽取问答对，或使模型扩充内容，提数据泛化能 词嵌模型对没有过的数据，泛化性较差前端 AgentUI2Code Agent Bugfix Agent UnitTest AgentTask PlanResponse GenerationTask ExecutionToolCommandLLM

6、as ControllerLingmaModel Selection需求档 设计稿 技术档 UserCodebase祖传代码库 终端信息 程问题精细化评估具，辅助观测与优化编码效果预期代码query成代码结果动打标例打标召回的相似代码仓库相似代码智能评估可采纳RAG 全过程可观测可分析模型效果可评价可预覆盖端到端执过程：源件信息、query、chunk代码、相似代码、成代码、灵码志等 观测分析 query、召回相似代码、成结果等关键星系 根据规则集结果动打标、智能评分模型微调