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Ana Sayfaya Dön

在使用 Claude Code 或 CodeX 这些 AI 编程工具，生成的代码虽然能跑，但代码质量如何、有没有冗余或潜在 bug，对于初学者来说确实挺难把握。这时候，可以使用 pyscn 这款代码质量分析工具，全方位地检测 AI 编写的 Python 代码状况。检测速度达到惊人的 10 万行/秒，不仅能检测到冗余死代码和重复代码片段，还能分析模块耦合度和复杂度。 GitHub：主要特性： - 基于控制流图的死代码检测，找出永远不会执行的代码段； - 使用 APTED + LSH 算法识别代码克隆，发现重构机会； - 耦合度分析，追踪模块间依赖关系和架构质量； - 圈复杂度分析，识别需要拆分的复杂函数； - 支持 HTML 和 JSON 报告输出，便于团队协作； - CI/CD 集成友好，可设置质量门禁自动检查。项目完全开源免费，通过 pipx 或 uv 安装即可使用，有需要的开发者可以看一下。

GitHubDaily

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41,084 görüntüleme • 9 ay önce •via X (Twitter)

Bilim & Teknoloji Eğitim

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

我靠，Understand Anything 这个开源项目有点东西。它把 LLM 和静态分析结合起来，自动扫描整个代码库，提取文件、函数、类和依赖关系，最终生成一个可交互的代码知识图谱。可以直接： 1、浏览代码结构和依赖关系 2、查看业务逻辑如何映射到代码 3、语义搜索“哪些模块处理身份验证” 4、自动生成架构学习路径 5、分析一次改动可能影响哪些模块 6、按架构层级对代码自动分组 7、Claude Code, Codex, Cursor, Copilot 等多种支持它的分析方式也很合理： Tree-sitter 负责提取 import、函数、类等确定性结构；LLM 负责生成摘要、架构归类和业务领域映射。内部还拆成了多个专业 Agent，分别负责项目扫描、文件分析、架构识别、业务建模、学习路径生成和图谱校验。最终生成的知识图谱可以保存成 JSON、提交到仓库，并支持增量更新，不需要每次重新分析整个项目。对 AI Coding 来说，这类工具的价值很可观：把复杂代码库转换成 Agent 可查询、可复用、可持续更新的结构化上下文。相比每次让 Agent 从头读代码，这更像是在给代码库建立一层长期记忆。

我靠，Understand Anything 这个开源项目有点东西。它把 LLM 和静态分析结合起来，自动扫描整个代码库，提取文件、函数、类和依赖关系，最终生成一个可交互的代码知识图谱。可以直接： 1、浏览代码结构和依赖关系 2、查看业务逻辑如何映射到代码 3、语义搜索“哪些模块处理身份验证” 4、自动生成架构学习路径 5、分析一次改动可能影响哪些模块 6、按架构层级对代码自动分组 7、Claude Code, Codex, Cursor, Copilot 等多种支持它的分析方式也很合理： Tree-sitter 负责提取 import、函数、类等确定性结构；LLM 负责生成摘要、架构归类和业务领域映射。内部还拆成了多个专业 Agent，分别负责项目扫描、文件分析、架构识别、业务建模、学习路径生成和图谱校验。最终生成的知识图谱可以保存成 JSON、提交到仓库，并支持增量更新，不需要每次重新分析整个项目。对 AI Coding 来说，这类工具的价值很可观：把复杂代码库转换成 Agent 可查询、可复用、可持续更新的结构化上下文。相比每次让 Agent 从头读代码，这更像是在给代码库建立一层长期记忆。

Vince 聊开发

11,528 görüntüleme • 20 gün önce

🧑‍💻 AI + 开发者的性能武器：uniprof，跨平台 CPU 分析神器 🚀 无需改代码，一键分析Python/Node.js/PHP等应用的CPU性能瓶颈！ ⚡️找到真正的慢代码，帮你甩掉卡顿！ 👉 💡 #AI开发 #编程工具 #开源工具 #代码优化

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ahhhhfs

12,453 görüntüleme • 10 ay önce

参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

GitHubDaily

37,444 görüntüleme • 10 ay önce

用 AI 打造视频内容分析利器：一键获取视频洞察 | 整合 DeepSeek + AI IDE 这款工具基于 DeepSeek API，能自动分析视频字幕和评论，提供智能化的内容总结。除了单个视频分析，还支持批量处理和字幕对话功能。我不仅分享了 YouTube Data API 的使用方法，更重要的是展示了如何借助 AI IDE 实现高效开发。时间戳： 0:00 - 项目介绍与功能演示 3:31 - 项目代码开源介绍 4:13 - YouTube Data API使用指南 5:48 - 项目架构与代码结构详解 6:50 - AI生成代码审查要点和高效使用技巧 8:58 - 用AI开发应用的规则和步骤分享 10:30 - 总结

用 AI 打造视频内容分析利器：一键获取视频洞察 | 整合 DeepSeek + AI IDE 这款工具基于 DeepSeek API，能自动分析视频字幕和评论，提供智能化的内容总结。除了单个视频分析，还支持批量处理和字幕对话功能。我不仅分享了 YouTube Data API 的使用方法，更重要的是展示了如何借助 AI IDE 实现高效开发。时间戳： 0:00 - 项目介绍与功能演示 3:31 - 项目代码开源介绍 4:13 - YouTube Data API使用指南 5:48 - 项目架构与代码结构详解 6:50 - AI生成代码审查要点和高效使用技巧 8:58 - 用AI开发应用的规则和步骤分享 10:30 - 总结

nicekate

17,406 görüntüleme • 1 yıl önce

当接手一个新项目，面对大量没有注释说明的代码，要去理解当中业务处理逻辑，既耗时又耗力。最近在 GitHub 上发现了 Davia 这个开源工具，可用它为我们的代码库生成直观可视化的文档。只需指向项目路径并描述要生成什么文档，它就会自动分析代码并实时生成文档页面。 GitHub：除此之外，还支持类似 Notion 的编辑体验，以及可交互的白板图表，瞬间让让代码结构和逻辑一目了然。通过克隆代码到本地，安装相关依赖后，配置 API 密钥即可使用，支持 Anthropic、Google 等主流 AI 模型服务商。

当接手一个新项目，面对大量没有注释说明的代码，要去理解当中业务处理逻辑，既耗时又耗力。最近在 GitHub 上发现了 Davia 这个开源工具，可用它为我们的代码库生成直观可视化的文档。只需指向项目路径并描述要生成什么文档，它就会自动分析代码并实时生成文档页面。 GitHub：除此之外，还支持类似 Notion 的编辑体验，以及可交互的白板图表，瞬间让让代码结构和逻辑一目了然。通过克隆代码到本地，安装相关依赖后，配置 API 密钥即可使用，支持 Anthropic、Google 等主流 AI 模型服务商。

GitHubDaily

32,675 görüntüleme • 8 ay önce

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

GitHubDaily

15,348 görüntüleme • 10 ay önce

Replit 发布Replit Agent AI应用开发助手 0 基础编程用户也能开发程序 Replit Agent ，可以让你即使你不会编程，也可以快速创建应用。你只需要描述你想要的应用，AI 就会帮你自动处理复杂的步骤，从设置开发环境、编写代码、甚至部署到网上。一气呵成... 而且，你可以随时查看和修改 AI 生成的代码，学习编程的过程。它还支持手机使用。详细：

Replit 发布Replit Agent AI应用开发助手 0 基础编程用户也能开发程序 Replit Agent ，可以让你即使你不会编程，也可以快速创建应用。你只需要描述你想要的应用，AI 就会帮你自动处理复杂的步骤，从设置开发环境、编写代码、甚至部署到网上。一气呵成... 而且，你可以随时查看和修改 AI 生成的代码，学习编程的过程。它还支持手机使用。详细：

小互

13,185 görüntüleme • 1 yıl önce

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

Paidax

172,986 görüntüleme • 4 ay önce

使用 Claude Code、Cursor 这些 AI 工具写代码时，很多人都是直接这样说：帮我开发一个 AI 聊天应用。瞬间能看到几百行代码生成，给人感觉确实很不错，若再让它加个登录注册功能，却发现所有代码直接重写。这就是 “氛围编程” 给大家带来的困扰，为此 GitHub 团队开源了 Spec Kit 这款工具，专门用来规范化我们使用 AI 工具的开发流程。让我们先用自然语言写清楚具体 “做什么” 和 “为什么”，然后再交给 AI 写代码。并且通过统一的规格模板和强制评审机制，把模糊需求逐步转化为高质量、可追溯的代码实现。 GitHub：整个开发过程都有完整的记录和追溯，即使六个月后回头看项目，也能清楚理解当初每个设计决策的来龙去脉。目前该工具开源不到一个月时间，便收获了 19.8k+ Star，已支持 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等 AI 工具。通过 uvx 安装后即可使用，提供了详细的教程文档，值得每位使用 AI 编程工具的同学看看。

使用 Claude Code、Cursor 这些 AI 工具写代码时，很多人都是直接这样说：帮我开发一个 AI 聊天应用。瞬间能看到几百行代码生成，给人感觉确实很不错，若再让它加个登录注册功能，却发现所有代码直接重写。这就是 “氛围编程” 给大家带来的困扰，为此 GitHub 团队开源了 Spec Kit 这款工具，专门用来规范化我们使用 AI 工具的开发流程。让我们先用自然语言写清楚具体 “做什么” 和 “为什么”，然后再交给 AI 写代码。并且通过统一的规格模板和强制评审机制，把模糊需求逐步转化为高质量、可追溯的代码实现。 GitHub：整个开发过程都有完整的记录和追溯，即使六个月后回头看项目，也能清楚理解当初每个设计决策的来龙去脉。目前该工具开源不到一个月时间，便收获了 19.8k+ Star，已支持 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等 AI 工具。通过 uvx 安装后即可使用，提供了详细的教程文档，值得每位使用 AI 编程工具的同学看看。

GitHubDaily

108,030 görüntüleme • 9 ay önce

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

GitHubDaily

35,779 görüntüleme • 1 yıl önce

🚀 发现一个能让 Claude 变得更好用的开源神器只有一个65行的 Markdown 文件,GitHub 上已经冲到了 13万+ Star 灵感来自 Karpathy 说模型喜欢在不确定的时候瞎猜、把代码写得过度复杂、还会悄悄改掉不该碰的东西。这个项目把给AI 编程总结了4条铁律： 1、想清楚再动手，不懂就问，绝不瞎猜 2、用最少的代码解决问题 3、精准修改，需求之外的代码一行不动 4、先写测试用例，跑通再说这几条约束下来，Claude 写代码更稳，还能省 token

🚀 发现一个能让 Claude 变得更好用的开源神器只有一个65行的 Markdown 文件,GitHub 上已经冲到了 13万+ Star 灵感来自 Karpathy 说模型喜欢在不确定的时候瞎猜、把代码写得过度复杂、还会悄悄改掉不该碰的东西。这个项目把给AI 编程总结了4条铁律： 1、想清楚再动手，不懂就问，绝不瞎猜 2、用最少的代码解决问题 3、精准修改，需求之外的代码一行不动 4、先写测试用例，跑通再说这几条约束下来，Claude 写代码更稳，还能省 token

阿西_出海

42,846 görüntüleme • 1 ay önce

在医院拍完胸部 X 光后，经常还需要排队等待拿结果给医生查看分析，折腾下来基本都要一个多小时。最近在 GitHub 上看到的 MedRAX 这款开源的医学影像分析智能体，正在试图改变我们这种传统方式。它集成了多个专业的胸部 X 光分析工具，基于 LangChain 和 LangGraph 框架构建，使用 GPT-4o 作为核心大模型。整合了视觉问答、图像分割、病灶定位、报告生成、疾病分类等 7 大类专业工具，无需额外训练即可智能调用这些工具完成复杂的医学影像分析任务。 GitHub：主要特性： - 视觉问答：使用 CheXagent 和 LLaVA-Med 进行复杂的医学影像理解和推理； - 精准分割：采用 MedSAM 和 PSPNet 模型识别解剖结构； - 病灶定位：通过 Maira-2 模型在影像中精确定位病变位置； - 报告生成：基于 SwinV2 Transformer 自动生成详细的医学诊断报告； - 疾病分类：利用 DenseNet-121 检测 18 种病理类别； - 综合评估：提供包含 2,500 个复杂医学查询的 ChestAgentBench 基准测试。克隆仓库并安装依赖后，运行即可启动 Gradio 界面使用，需要配置 OpenAI API 密钥，支持本地和云端部署。

在医院拍完胸部 X 光后，经常还需要排队等待拿结果给医生查看分析，折腾下来基本都要一个多小时。最近在 GitHub 上看到的 MedRAX 这款开源的医学影像分析智能体，正在试图改变我们这种传统方式。它集成了多个专业的胸部 X 光分析工具，基于 LangChain 和 LangGraph 框架构建，使用 GPT-4o 作为核心大模型。整合了视觉问答、图像分割、病灶定位、报告生成、疾病分类等 7 大类专业工具，无需额外训练即可智能调用这些工具完成复杂的医学影像分析任务。 GitHub：主要特性： - 视觉问答：使用 CheXagent 和 LLaVA-Med 进行复杂的医学影像理解和推理； - 精准分割：采用 MedSAM 和 PSPNet 模型识别解剖结构； - 病灶定位：通过 Maira-2 模型在影像中精确定位病变位置； - 报告生成：基于 SwinV2 Transformer 自动生成详细的医学诊断报告； - 疾病分类：利用 DenseNet-121 检测 18 种病理类别； - 综合评估：提供包含 2,500 个复杂医学查询的 ChestAgentBench 基准测试。克隆仓库并安装依赖后，运行即可启动 Gradio 界面使用，需要配置 OpenAI API 密钥，支持本地和云端部署。

GitHubDaily

191,718 görüntüleme • 8 ay önce

GitHub Copilot 现在也支持 Agent 模式了，也就是你交代给它一项任务，包括改 Bug 或者开发新模块，不需要去特别说明相关的代码，它会自动去代码去找到合适的代码，并解决问题，就像你雇了一个工程师。需要先下载 VS Code Insiders，然后在 GitHub Copilot Chat 的设置中启用 Agent 模式（参考图4）。

GitHub Copilot 现在也支持 Agent 模式了，也就是你交代给它一项任务，包括改 Bug 或者开发新模块，不需要去特别说明相关的代码，它会自动去代码去找到合适的代码，并解决问题，就像你雇了一个工程师。需要先下载 VS Code Insiders，然后在 GitHub Copilot Chat 的设置中启用 Agent 模式（参考图4）。

宝玉

197,815 görüntüleme • 1 yıl önce

这两天看到的收获很大的一篇论文《AlphaCodium：引领代码生成新境界，从提示工程到流程工程》，它提出了一种新的生成代码的方法，比传统的直接基于Prompt生成代码的方式准确率更高。它用的测试集是CodeContests ，这是由 Deepmind 推出的一项挑战性编程数据集。相对来说还是很权威的。以 GPT-4 为例的话，准确率从19%提升到了44%。它的原理有些复杂，但是如果你有过LeetCode刷题经验，相对比较好理解一些。普通人刷 LeetCode，上来就做，这样有可能得到答案，也有可能做不出来，这就类似于你把题目直接丢给GPT-4，让它直接给出答案，准确率相对要低一些。高手刷LeetCode，会有个做题的流程，同样的水平，做出来的概率会大一些。高手做题时会大概分成几个步骤： 1. 先把题目中的要点一条条列出来，确保不会遗漏任何重要信息 2. 通常LeetCode会提供 1 个或多个测试用例，仔细看测试用例，分析为什么给定的输入能得到给定的输出 3. 在写代码前，列出几种可能的解决方案，例如暴力算法、递归、动态规划，每一种方案写下思路和伪代码 4. 对于列出来的几种方案进行评估，选出最佳方案 5. 可能还会补充一些测试用例帮助事后验证 --- 以下部分是迭代过程： 6. 根据选中的解决方案写代码，如果代码不能运行则修改代码直至能运行 7. 将代码提交到LeetCode的测试集去验证，如果无法通过所有测试，则修改错误，如果通过到第8步 8. 用第 5 步生成的测试用例验证代码，如果运行不通过则继续优化代码这里留个思考题：如果第8步出错，怎么判断是代码有问题还是自己生成的测试用例有问题？而 AlphaCodium 就是完美遵循了以上的步骤来解题，只不过每一步都是由大语言模型帮助完成！这给了我一些启示： 1. 不必寄希望于将复杂的任务在一个 Prompt 中完成，拆分成若干子任务成功概率会高一些 2. AI 可以借鉴人类的优秀实践，例如高手是如何解决编程难题的，让 AI 按照高手的步骤去一步步做 3. AI 的潜力还有很大挖掘空间完整的文章参考：中文译文：

这两天看到的收获很大的一篇论文《AlphaCodium：引领代码生成新境界，从提示工程到流程工程》，它提出了一种新的生成代码的方法，比传统的直接基于Prompt生成代码的方式准确率更高。它用的测试集是CodeContests ，这是由 Deepmind 推出的一项挑战性编程数据集。相对来说还是很权威的。以 GPT-4 为例的话，准确率从19%提升到了44%。它的原理有些复杂，但是如果你有过LeetCode刷题经验，相对比较好理解一些。普通人刷 LeetCode，上来就做，这样有可能得到答案，也有可能做不出来，这就类似于你把题目直接丢给GPT-4，让它直接给出答案，准确率相对要低一些。高手刷LeetCode，会有个做题的流程，同样的水平，做出来的概率会大一些。高手做题时会大概分成几个步骤： 1. 先把题目中的要点一条条列出来，确保不会遗漏任何重要信息 2. 通常LeetCode会提供 1 个或多个测试用例，仔细看测试用例，分析为什么给定的输入能得到给定的输出 3. 在写代码前，列出几种可能的解决方案，例如暴力算法、递归、动态规划，每一种方案写下思路和伪代码 4. 对于列出来的几种方案进行评估，选出最佳方案 5. 可能还会补充一些测试用例帮助事后验证 --- 以下部分是迭代过程： 6. 根据选中的解决方案写代码，如果代码不能运行则修改代码直至能运行 7. 将代码提交到LeetCode的测试集去验证，如果无法通过所有测试，则修改错误，如果通过到第8步 8. 用第 5 步生成的测试用例验证代码，如果运行不通过则继续优化代码这里留个思考题：如果第8步出错，怎么判断是代码有问题还是自己生成的测试用例有问题？而 AlphaCodium 就是完美遵循了以上的步骤来解题，只不过每一步都是由大语言模型帮助完成！这给了我一些启示： 1. 不必寄希望于将复杂的任务在一个 Prompt 中完成，拆分成若干子任务成功概率会高一些 2. AI 可以借鉴人类的优秀实践，例如高手是如何解决编程难题的，让 AI 按照高手的步骤去一步步做 3. AI 的潜力还有很大挖掘空间完整的文章参考：中文译文：

宝玉

265,105 görüntüleme • 2 yıl önce

用 AI 写代码经常说不清要改哪里，复制代码又特别麻烦。所以我尝试用它做了这款插件，可以像 Figma 一样直接在网页上可视化设计，改完复制提示词或导出 JSON 发给 AI，它就能精准定位代码并按你的要求修改。

用 AI 写代码经常说不清要改哪里，复制代码又特别麻烦。所以我尝试用它做了这款插件，可以像 Figma 一样直接在网页上可视化设计，改完复制提示词或导出 JSON 发给 AI，它就能精准定位代码并按你的要求修改。

Paidax

21,242 görüntüleme • 3 ay önce

又一个新的AI应用开发工具非常适合小白用户，开发好玩的简单应用只需要描述奶底需求即可，所有生成的应用都可以直接通过网页访问，无需部署。而且牛p的是支持下载生成好应用的源代码，包括前端+后端代码包😎 我测试生成了一个性格测试搞笑应用，还不错的，你们看看↓ 平台介绍是多个 AI 智能体协作完成任务有专门负责理解你的想法的；有的专门写代码；有的专门设计界面还有测试和优化功能的AI 一起工作

又一个新的AI应用开发工具非常适合小白用户，开发好玩的简单应用只需要描述奶底需求即可，所有生成的应用都可以直接通过网页访问，无需部署。而且牛p的是支持下载生成好应用的源代码，包括前端+后端代码包😎 我测试生成了一个性格测试搞笑应用，还不错的，你们看看↓ 平台介绍是多个 AI 智能体协作完成任务有专门负责理解你的想法的；有的专门写代码；有的专门设计界面还有测试和优化功能的AI 一起工作

小互

20,076 görüntüleme • 1 yıl önce

人类的大脑适应性极强，即使被切除一半，儿童长大后仍然能够几乎正常运作。感觉输入可以重新映射到完全不同的大脑区域。这意味着我们的皮质结构高度统一，并且可以跨功能重复使用，就像 DNA 和蛋白质编码一样。其含义颇为玄机：智能或许并非依赖于某种特定的结构，而是依赖于一种通用的、可重复的架构。这正是现代人工智能试图捕捉的。如果这是真的，那么人工智能和生物智能之间的界限比大多数人意识到的要模糊。

人类的大脑适应性极强，即使被切除一半，儿童长大后仍然能够几乎正常运作。感觉输入可以重新映射到完全不同的大脑区域。这意味着我们的皮质结构高度统一，并且可以跨功能重复使用，就像 DNA 和蛋白质编码一样。其含义颇为玄机：智能或许并非依赖于某种特定的结构，而是依赖于一种通用的、可重复的架构。这正是现代人工智能试图捕捉的。如果这是真的，那么人工智能和生物智能之间的界限比大多数人意识到的要模糊。

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26,353 görüntüleme • 9 ay önce