你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗?
我体验过用通义千问自己写代码,总体体验是积极的,但也存在一些局限性。
在写代码方面,通义千问对于代码业务或者算法描述越是准确,生成的代码也就越准确。例如,对于固定结构类的代码,如算法类代码,通义千问的生成效果往往比较准确,不会存在理解上的偏差。我可以使用通义千问生成冒泡排序等算法代码,并在IDEA中直接运行测试,返回的结果没有问题。然而,对于业务代码,由于业务代码中常常会涉及到表结构字段的引入,而通义千问并不知道具体的表字段,因此在写代码上输出的内容往往可能与实际的偏差较大。
在跑代码方面,目前通义千问似乎并不能直接执行生成的代码。我尝试执行通义千问生成的算法代码时,并未能成功运行。这可能是因为通义千问主要专注于代码生成,而并未集成代码执行环境。
当大模型生成的代码曲解开发者需求时,可以采取以下优化方法:
明确的问题描述:为了减少代码曲解开发者需求的可能性,需要在与大模型交互时提供更加明确和详细的问题描述。确保问题陈述清晰、具体,涵盖所需的功能和预期的行为。进行迭代和反馈:大模型是可以学习和改进的。在使用大模型自动生成代码后,可以仔细审查生成的代码,识别其中的问题并提供反馈。这样可以帮助模型更好地理解开发者的需求,并随着时间的推移进行改进。结合人工智能和开发者思维:虽然大模型可以自动生成代码,但开发者的参与仍然是必要的。可以通过与大模型的交互来生成初始代码,然后结合自己的经验和知识储备进行代码的进一步优化和调整。这种人工智能与人的智慧的结合可以确保生成的代码更好地满足开发者的需求。验证和测试:在使用大模型生成的代码之前,进行验证和测试是必要的。可以编写针对生成代码的单元测试和集成测试,以确保其满足预期的功能和质量要求。通过验证和测试,可以及早发现并纠正代码与需求不匹配的问题。总的来说,通义千问在代码生成方面表现出了一定的能力,但仍有待改进。通过优化问题描述、进行迭代反馈、结合人工智能和开发者思维以及验证和测试等方法,可以进一步提高大模型生成代码的质量和准确性。
赞0
踩0