背景と目的
開発者は、頻繁な要件の変更や一貫性のないコード品質に直面することが多く、従来のコード生成ツールではコンテキストを理解できないため、多くの手戻りが発生します。 AutoDev Workbench は、AIのコンテキスト認識により、手作業の必要性を大幅に削減します。
コアソリューション
- 正確なコンフィギュレーション・コンテキストコード生成モジュールにプロジェクト構造ファイル（Controller.javaなど）をアップロードすると、システムが既存のコードスタイルとアーキテクチャパターンを分析します。
- カスタムプロンプトの最適化のように入力する。
"生成带JWT验证的Spring Boot Controller，继承自BaseController"の詳細要件 - ダブルチェック機構::
- 組み込みAST構文ツリー・チェックを有効にする（Chapiエンジンに基づく）
- 生成されたユニットテストで機能ロジックを自動的に検証する
高等技術
あるsettings.jsonセンターステージ調整temperature=0.3モデルのランダム性を減らすことで、より期待に沿った構造化コードを生成することができる。認証モジュールなどのパブリック・コンポーネントのコンポーネント市場での再利用と組み合わせることで、生成されるコードの修正箇所をさらに減らすことができる。
この答えは記事から得たものである。AutoDev Workbench：ソフトウェア開発を加速するAIネイティブプラットフォームについて
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