Um modelo de três estágios para o comissionamento inteligente
Para cenários de correção de bugs, o Solver AI usa uma estrutura exclusiva de solução de problemas:
- Fase de análise contextualAnálise de pilha: analisa automaticamente as informações de pilha dos registros de erros e reconhece os tipos de exceção (por exemplo, KeyError do Python)
- estágio de inferência causalCrie cadeias de rastreamento de variáveis, por exemplo, para localizar processos de passagem de valor não tratados
- Restauração da fase de geraçãoO resultado contém soluções para programação defensiva (por exemplo, o operador de cadeia opcional ?????). uso do operador de cadeia opcional)
Os casos de teste mostram que, para erros assíncronos comuns de front-end ("Cannot read properties of undefined"), a precisão do reparo chega a 92%. é necessário fornecer: 1) registros completos de erros 2) trechos de código relevantes 3) descrição das etapas de reprodução.
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Qual é o fluxo de trabalho exato do Solver AI em um cenário de correção de bugs?
