Tongyi Lingma 실용 시리즈: 새 프로젝트를 빠르게 시작하는 방법과 레거시 시스템 코드 기반을 유지하는 방법은 무엇입니까?

오픈소스 중국 커뮤니티 팀이 공유라는 이름으로 오픈소스 중국 커뮤니티의 뒷이야기를 전하는 첫 생방송을 진행했습니다."

저자: 비샹

2024년에 접어들면서 AI의 인기는 계속 높아지고 있다. 과학기술 분야의 기사를 읽어보면 AI는 각각 이름이 붙은 군사서적 12권이라고 할 수 있다. 최근 McKinsey 연구 보고서에 따르면 소프트웨어 엔지니어링은 AI의 가장 큰 영향을 미치는 분야 중 하나입니다. AI는 소프트웨어 엔지니어링의 필수 요소가 되었습니다. 일부 연구에서는 개발자가 일상적인 트랜잭션 작업의 약 70%를 차지할 수 있다고 말합니다. 일방적인 글쓰기.. 그런데 AI가 잘하는 부분이 바로 이 부분이다. 대규모 모델이 엔지니어의 코딩 속도를 높이고 품질을 개선하는 데 도움을 줄 수 있게 되면 나머지 30%의 비즈니스 및 기술 혁신에 더 집중할 수 있습니다.

일상 업무에서 우리는 엔지니어로부터 불만과 불만 사항을 자주 듣습니다. 예를 들어, 단위 테스트를 작성하는 데는 시간이 많이 걸립니다. 새로운 코드 기반을 인수하는 데는 시간이 많이 걸리고 일부 조상 코드는 이해하는 데 상대적으로 비용이 많이 듭니다. 문제를 해결하려면 정보를 찾기 위해 일부 브라우저로 이동해야 하며 적절한 답변을 찾기가 어렵습니다. 압도된. 지능형 코딩 연구원이자 개발자인 저는 이번에 마침내 Hua Tuo에게 정맥 주사를 할 수 있었고 의사는 스스로 치료했습니다.

요약하자면, 개발자는 세 가지 주요 요구 사항을 가지고 있습니다. 1) 빠른 코딩, 빠른 문제 해결, 빠른 요구 사항 완료. 2) IDE 팝업을 줄이고 몰입감 넘치는 흐름을 즐겨보세요. 3) 반복되는 코딩을 줄이고 언어 제한을 제거합니다.

예를 들어 웹 페이지를 만들고 싶은데 프론트엔드를 모르지만 대형 모델의 도움을 받아 HTML, JS 코드를 작성하는 데 도움이 되므로 비즈니스 구현에 더 집중할 수 있고, 혁신. 간단히 말해서 개발자는 코드 작성, 코드 작성 또는 코드 작성이라는 세 가지 작업만 수행하기 위해 IDE에 옵니다. Tongyi Lingma는 코딩 보조자 형태로 개발자가 품질과 효율성을 향상하도록 돕습니다.

Tongyi Lingma의 핵심 기능에는 행 수준/함수 수준 자동 연속, 자연어 코딩, 주석 생성, 단위 테스트 생성, 코드 설명, 코드 최적화, 예외 보고, 지능형 문제 해결, 기술 문서 검색 등이 포함됩니다. 동시에 보고서 표시, 프라이빗 클라우드의 다양한 배포 형태 등 기업별 기능도 제공합니다.

Tongyi Lingma는 Java, Python, Go 등 200개 이상의 주류 프로그래밍 언어를 지원하며 현재 VS Code 및 JetBrains Family Bucket Visual Studio의 플러그인 시장에서 사용할 수 있으며 이는 모두의 요청이 많습니다. , 다음 달에도 출시될 예정 이며 이러한 IDE의 원격, SSH, WSL 등과 같은 원격 개발 모드도 지원됩니다.

일반적으로 Tongyi Lingma는 Tongyi 대형 모델을 기반으로 개발되었으며 방대한 오픈 소스 지식과 Alibaba Cloud의 Document SDK가 결합되어 상위 수준 코드 완성과 질문 및 답변 연구 개발의 핵심 기능을 갖추고 있습니다. 상위 수준은 질문 및 답변 의도 인식, 사용자 습관 학습, 프롬프트 엔지니어링, 파일 간 학습 등과 같은 엔지니어링 측면입니다. 기본 모델부터 수직 분야의 모델, 그리고 최종 측면의 핵심 기능 전체 동시 구축까지 IDE에서 Tongyi Lingma 제품을 사용할 수 있습니다.

동이링마(Tongyi Lingma) 능력 시연

어떤 반 친구들은 물을 것입니다. 하지만 종이에서 배우는 것은 결국 얕습니다. 실제 연습을 할 수 있습니까?

01/ Spring Boot를 사용하여 새 프로젝트 생성

다음으로 Tongyi Lingma의 기능을 모든 사람에게 보여주는 사례로 Spring Boot를 사용하여 새 프로젝트를 생성 하겠습니다 . 먼저 우리는 Lingma에게 Spring Boot를 통해 사진을 업로드하고 다운로드하기 위한 웹 프로그램을 작성하는 방법을 물었습니다. Spirit 코드는 즉시 반응하여 생성되기 시작합니다. 먼저 Spring Boot의 XML 파일과 일부 데이터 구조 구성 파일을 작성한 다음 컨트롤러 레이어, 서비스 인터페이스 및 서비스 구현 클래스를 작성하면 AI의 속도를 볼 수 있습니다. 코드 작성은 매우 빠르며, 어떤 파일과 단계가 필요한지, 웹 서비스를 배포하는 방법을 아는 아이디어가 매우 명확합니다.

언제 어디서나 질문과 답변을 통해 링마와 소통할 수 있습니다. 어떤 식으로든 답변에 만족하지 못하거나, Lingma가 좀 더 일반적인 코드를 확장하여 계속 작성하도록 하려는 경우, 또는 해결책을 찾기 위한 일종의 오류나 특별한 요청이 발생하는 경우 등을 추가로 의사소통할 수 있습니다. Lingma와 함께 질문하면 Lingma가 질문과 답변 과정에서 기꺼이 도움을 드릴 것입니다.

예를 들어, mysql 데이터베이스를 사용하는 대신 메모리 데이터베이스를 통해 저장하는 예가 있는지 물었습니다. Lingma는 제가 말하는 내용을 이해하고 이 저장소에 대한 Redis 솔루션을 제공할 수 있습니다.

02/ 레거시 시스템 코드 베이스 유지

또 다른 일반적인 시나리오는 엔지니어로서 다른 사람이 남긴 오래된 시스템을 유지 관리하는 경우가 많으며 여기에는 일부 조상 코드가 포함될 수도 있습니다 . 그러면 코드 해석 작업을 예측하는 Lingma의 능력이 더 잘 반영될 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같은 코드가 있습니다. if else가 많고 매우 지저분합니다. 방법 위의 바로가기 항목을 클릭하면 Lingma가 설명하도록 할 수 있습니다. 여기에는 설계가 있습니다. 즉, Lingma는 먼저 개발자가 이 코드의 의미를 더 빨리 이해할 수 있도록 상대적으로 짧고 높은 수준의 설명을 제공합니다. 개발자가 좀 더 구체적인 설명을 원할 경우 아래 질문 버튼을 이용하면 더 자세한 답변을 얻을 수 있습니다. 영어 시스템이 자세히 호출되어 링마가 좀 더 구체적인 설명을 해드립니다.

단위 테스트도 일반적인 주제입니다. 단위 테스트가 좋다는 것은 누구나 알고 있지만 실제로 이를 수행하는 사람은 많지 않습니다. 단위 테스트는 코드의 유지 관리 가능성을 향상시키고, 코드를 더욱 강력하게 만들고, 다른 사람이 인계받을 때 더 잘 유지 관리할 수 있지만 엔지니어의 일상적인 개발 요구 사항은 더 커집니다.

객관적으로 말하면 단일 테스트는 확실히 단기적으로는 상대적으로 시간이 많이 걸리는 일이지만, 많은 개발자는 단기적인 편리함을 추구하고 장기적인 이점을 포기하는 경향이 있습니다. Lingma는 엔지니어가 단위 테스트를 더 빠르게 작성하고, 단위 테스트 범위를 개선하고, 코드 베이스의 유지 관리성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

코드 최적화는 빈도가 높은 시나리오이기도 합니다. 과거에는 이러한 기능이 있기를 바라는 사용자들의 요청이 많았습니다. 사용자는 상자를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하거나 메서드 위의 바로가기 항목을 클릭하여 코드 최적화를 트리거할 수 있습니다. 그러나 객관적으로 말하면 코드 최적화는 스타일 최적화, 결함 복구, 프로그램 재구성, 보안 최적화 등을 설계하는 매우 광범위한 용어입니다. 따라서 우리는 개발자가 더 높은 코드 품질을 가질 수 있도록 코드 최적화의 모델 기능을 향상시키는 데에도 최선을 다하고 있습니다.

마지막으로 실행 중인 디버깅 오류 문제 해결 기능을 소개하겠습니다. IDE에서 런타임 오류가 발생하면 Lingma는 오류 스택에서 원클릭 문제 해결 기능을 제공합니다. 원클릭 문제 해결 버튼을 클릭하면 Lingma는 자동으로 오류 스택을 수집하고 사용자가 생성하는 오류 코드의 컨텍스트를 찾습니다. 모델에 대해 질문하고 해결책을 찾기 위한 오류 보고 프롬프트. 이 기능은 현재 IDEA와 Java로 출시되어 있으며, 향후 다양한 단말과 언어로 출시될 예정입니다.

Tongyi Lingma의 제품 하이라이트 및 장점

우선, Tongyi Lingma 제품은 개발자의 경험에 특별한 관심을 기울이고 있으며, 개발자는 우리의 사용자입니다. 우리는 개발자의 사용 습관에 맞게 IDE의 기본 비주얼을 위한 상호 작용 디자인에 많은 노력을 기울였습니다. 동시에 코딩 과정에서 완료 트리거 타이밍, 길이 선택, 모델 속도 및 기타 측면이 처리되어 개발자가 코딩 흐름 경험을 가질 수 있도록 돕습니다.

주희 선생은 읽는 방법에는 마음에서 눈으로, 입으로 읽는 세 가지 방법이 있다고 말한 적이 있습니다. 스피릿 코드를 정확하게 생성하려면 다음이 필요합니다.

첫 번째는 내면의 기술을 키우고, 강력한 모델을 구축하고, Alibaba Cloud의 자체 SDK 및 OpenAPI와 같은 고품질 데이터를 더 많이 배우는 것입니다.
두 번째는 신중하게 제작된 프롬프트 단어를 사용하여 모델 훈련과 협력하여 생성 효과를 두 배로 늘리는 프롬프트 단어 프로젝트입니다.
세 번째는 여섯 가지 방법을 살펴보는 것입니다. 예를 들어 실제 개발자가 다음 코드 줄을 올바르게 작성하려면 현재 파일의 컨텍스트를 살펴봐야 할 뿐만 아니라 일부 파일 간 정보도 알아야 합니다. , 다른 파일에서 메서드를 호출하는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

가장 중요한 것은 개발자가 더 우려하는 보안 및 제어 가능한 요소입니다. Tongyi Lingma의 대규모 모델 생성 과정에서 모든 코드 데이터는 모델 추론에만 사용되며 학습은 물론 중간에 저장도 수행되지 않습니다. 동시에 우리는 두 가지 모델도 제공합니다. 하나는 대규모 클라우드 모델이고, 다른 하나는 인터넷 접속 없이 고속으로 로컬에서만 실행되는 소형 모델입니다. 이 두 모델은 원클릭 전환을 지원하여 다양한 네트워크 환경과 다양한 완료 강도 요구 사항에서 코딩 요구 사항을 충족합니다.

Tongyi Lingma를 빠르게 경험하려면 여기를 클릭하세요.