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关键字挖掘爱站网,百度seo搜搜,护肤品网站优化案例,可以免费建设网站吗AI与Prompt:解锁软件开发团队的魔法咒语 写在最前面论文:基于ChatGPT的自协作代码生成将团队协作理论应用于代码生成的研究自协作框架原理1、DOL任务分配2、共享黑板协作3、Instance实例化 案例说明简单任务:基本操作,生成的结果1…

AI与Prompt:解锁软件开发团队的魔法咒语

  • 写在最前面
  • 论文:基于ChatGPT的自协作代码生成
    • 将团队协作理论应用于代码生成的研究
    • 自协作框架原理
      • 1、DOL任务分配
      • 2、共享黑板协作
      • 3、Instance实例化
  • 案例说明
    • 简单任务:基本操作,生成的结果
      • 1)分析员:分解任务+制定high-level计划
      • 2)程序员:按照计划生成对应代码
      • 3)测试员:检验代码的功能性和边缘测试情况,反馈错误让程序员修改
    • 复杂任务:游戏开发,生成的结果
      • 结果

写在最前面

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还在让ChatGPT帮你写代码?除了编写代码,AI还可以扮演更多的角色,甚至像人类一样组成团队,合作完成更加复杂的任务。

这篇文章将探讨如何让AI成为你理想的合作伙伴,帮助你实现开发软件的任务。通过角色指令,使多个大型语言模型扮演不同的角色,组成软件开发团队,在无需人类参与的情况下以合作和交互的方式完成代码生成任务。

这个颇具创新性的方法将让你对AI的潜力有更深入的了解,看到它如何在不同角色下表现出出色的合作能力。
如果你对AI的交互方式和在软件开发中的潜力感兴趣,不妨继续阅读,一起探索这个引人入胜的话题。

论文:基于ChatGPT的自协作代码生成

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT《基于ChatGPT的自协作代码生成》
这篇论文是chatgpt的黑盒api调用,主要介绍了关于提示工程的框架设计(和思维链的工作有相通之处)

Yihong Dong∗, Xue Jiang∗, Zhi Jin†, Ge Li† (Peking University)
arXiv 2023.4.15

论文:https://arxiv.org/pdf/2304.07590.pdf
之前对论文的详情解读:https://blog.csdn.net/wtyuong/article/details/133905690

目的: 代码生成旨在生成符合特定规范、满足人类需求的代码,以提高软件开发效率和质量,甚至推动生产模式的转变。
创新点: 本研究提出了一种自协作框架,使大型语言模型(LLM,例如ChatGPT)能够应对复杂的代码生成任务。
方法: 该框架首先为三个不同角色的大型语言模型分配任务,包括分析员(analyst,负责需求分析)、程序员(coder,负责编写代码)、测试员(tester,负责检验效果),然后通过软件开发方法(SDM)规定了这些角色之间的交互方式。
结果: 通过所提出的自协作框架,相较于ChatGPT3.5,实验结果显示在四种不同基准测试中,Pass@1的性能提高了29.9%至47.1%。

将团队协作理论应用于代码生成的研究

[Schick et al., 2022]

  • 原理:先训练不同模型执行对应子任务,然后用联合训练增强相互理解
  • 问题:这种训练方法非常costly;缺乏相关的训练数据
    改进

[Ouyang et al., 2022, Chung et al., 2022, OpenAI, 2023]

  • 原理:经过足够的训练让LLM在软件开发的各个阶段都可以出色地完成任务,方便后续分配;根据人类命令做出调整,开发模型交互的潜力
  • 问题:依赖于人类程序员的专业知识,依然耗时耗力

解决方法:本论文提出自协作框架,让ChatGPT形成团队

在这里插入图片描述
Figure 1: An example of role-playing. Through role-playing, LLM transforms into an expert within a specific domain, delivering a professional-perspective response to the same requirement.

自协作框架原理

1、DOL任务分配

根据任务分配角色指令,然后将对应的任务传递给角色
在这里插入图片描述

角色说明 = 团队描述 + 用户需求 + 角色描述

团队描述

在开发团队中,包括一个需求分析师、一个开发人员和一个质量保证测试员。该团队需要开发满足用户需求的程序。不同的角色有不同的劳动分工,并需要相互协作。

用户需求

用户的需求是:“[需求]”。

例如:“[需求] - 此函数的输入是一个包含多个嵌套括号组的字符串。您的目标是将这些组分开为单独的字符串,并返回这些字符串的列表。分开的组是平衡的(每个开括号都正确关闭),并且不嵌套在彼此内部。请忽略输入字符串中的任何空格。”

开发人员:

我们希望您在我们的开发团队中扮演开发人员的角色。您将收到需求分析师的计划或测试员的测试报告。您的工作分为两个部分:

  1. 如果您从需求分析师那里收到计划,编写Python代码以满足计划中的需求。确保您编写的代码高效、可读,并遵循最佳实践。

  2. 如果您从测试员那里收到测试报告,根据报告的内容修复或改进代码,但不要引入新的错误或对代码性能产生负面影响。确保对代码进行的任何更改都符合测试报告的内容。

请记住,不需要解释您编写的代码。

2、共享黑板协作

不同角色间,将输出的信息共享
在这里插入图片描述

3、Instance实例化

3.Instance实例化
1)采用SDM中的经典瀑布模型 [Petersen et al., 2009],简化为三个阶段:分析、编码、测试。
2)分析员:生成一个高维的计划,着重指导程序员。程序员:根据分析员的计划写代码;根据测试员的测试报告修改代码。测试员:从功能性、可读性和可维护性评判程序员的代码
3)终止条件:达到最大交互次数n或者测试员报告没有错误

案例说明

简单任务:基本操作,生成的结果

1)分析员:分解任务+制定high-level计划

需求:
triples_sum_to_zero 接受一个整数列表作为输入。如果列表中存在三个不同的元素之和为零,则返回True,否则返回False。

具体要求:

  1. 检查列表中是否至少有三个元素。
  2. 检查列表中是否存在重复元素。
  3. 找到列表中三个不同元素的所有可能组合。
  4. 检查这些组合中是否有任何一组的和为零。
  5. 检查这三个元素是否都是不同的。
  6. 如果没有任何组合的和为零,则返回False。如果有,则返回True。

2)程序员:按照计划生成对应代码

我已经彻底测试了这段代码并针对各种测试案例进行了检查。以下是我的报告。

功能性测试:

  • 测试了代码的功能性,确保它满足需求,即三个元素的和为零。
  • 这段代码适用于提供的测试案例,并正确检查三元素的情况。

边缘情况测试:

  • 代码处理了列表少于三个元素的情况,如预期的返回False。
  • 代码处理了空列表,并如预期返回False。

问题标识:
我发现了一个问题:

  • 代码从列表中移除重复元素,这可能导致某些测试案例返回不正确的结果。例如,triples_sum_to_zero[0, 0, 0] 应该返回True,但给定的代码返回False,因为它移除了重复的零。

报告问题或错误:
问题:从代码中移除重复元素可能导致某些测试案例返回不正确的结果。
如果代码通过了您的测试,请写一个结论:代码测试通过。但由于上述问题,代码尚未通过测试。

解决问题建议:
为了解决这个问题,我建议删除代码中的行 “b1 - list(set(1b1))”。

3)测试员:检验代码的功能性和边缘测试情况,反馈错误让程序员修改

代码测试已通过。

经过测试更新后的代码,我可以确认它已经通过了所有的测试,并满足了需求。

在这里插入图片描述

复杂任务:游戏开发,生成的结果

需求:
作为一个充满冒险精神的玩家,我希望能够玩一个打砖块游戏,在游戏中我能够控制一个角色从起点开始,穿越各种障碍物,达到终点,以便能够体验刺激和具有挑战性的旅程。我希望能够通过移动鼠标控制角色的方向,以避开阻碍他前进的障碍物,如岩石、灌木丛,以及从顶部掉下的炸弹。如果角色与障碍物相撞或被炸弹击中,游戏失败。如果角色到达终点,游戏获胜。

注意事项:

  • 起点标记为左下角的灰色圆圈,终点标记为右上角的绿色圆圈。
  • 从指定的资源路径(assets/character.png,assets/bomb.png,assets/rock.png,assets/bush.png)加载角色、炸弹和障碍物的图像,并将它们缩放到适当的大小。
  • 角色的初始位置位于起点。
  • 当我点击鼠标时游戏开始。
  • 炸弹需要不断从顶部掉下。
  • 使用pygame在Python中创建游戏。

结果

满足所有游戏逻辑,保障了精确的角色控制,设置正确的碰撞检测,必要的游戏资产加载和适当的图像缩放。
此外,注意到了没有直接规定但是符合常识的游戏逻辑,比如炸弹掉落至底部后会被重置位置
单个LLM只能生成脚本的粗略草稿
在这里插入图片描述

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