Das Multi-Intelligenz-System von DeepCode simuliert ein effizientes Software-Entwicklungsteam mit einem Workflow, der sich in fünf Phasen unterteilen lässt:
- Zentrale KoordinierungsphaseKoordinierende Intelligenz: Die koordinierende Intelligenz empfängt Benutzereingaben (z. B. Aufsätze, Text oder URLs) und leitet je nach Art der Aufgabe den entsprechenden Arbeitsablauf ein. Sie ist die Schaltzentrale des gesamten Systems.
- Phase des Verstehens der AnforderungenDie Intelligenzen für das Verstehen von Absichten analysieren die Semantik der Eingabe, die Intelligenzen für das Parsen von Dokumenten verarbeiten strukturierte/unstrukturierte Daten (z. B. Aufteilung langer PDF-Dateien), und gemeinsam extrahieren sie die wichtigsten Anforderungspunkte.
- Phase der ProgrammgestaltungCode Planning Intelligence basiert auf der CodeRAG-Technologie, um Best Practices aus der Wissensbasis abzurufen und Projektarchitektur, Schnittstellendefinitionen und Modulpartitionierungsschemata zu entwerfen.
- RealisierungsphaseDie Codegenerierungsintelligenz schreibt die konkrete Implementierung entsprechend dem Plan, während die Testintelligenz synchron Unit-Testfälle generiert.
- Validierung der LieferphaseCross-Check des generierten Codes durch jede intelligente Stelle, um sicherzustellen, dass die funktionale Integrität und die Qualität dem Standard entsprechen, und dann die Projektdatei verpacken und ausgeben.
Durch diesen Mechanismus der Arbeitsteilung ist das System in der Lage, komplexe Anforderungsszenarien zu bewältigen, die für herkömmliche Codegenerierungswerkzeuge nur schwer zu bewältigen sind.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepCode: ein intelligentes Körpersystem, das automatisch Papiere und Text in Code umwandeltDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie arbeitet das multi-intelligente Körpersystem von DeepCode zusammen?
