Code review powered by LLMs (OpenAI GPT4, Sonnet 3.5) & Embeddings ⚡️ Improve code quality and catch bugs before you break production 🚀 Lives in your Github/GitLab/Azure DevOps CI githubopensourceciazurecode-analysisopenaicode-reviewcode-qualityazure-devopshuggingfacegpt-3gpt4llmllmschatgp...
A Bot which can review your code in multiple languages - using OpenAI's GPT-4 - akshay-turkar/llm-code-review-bot
自从LLM的发展,LLM4Code已经生成一个落地比较强的方向了,比较好的产品就是github的copilot。 这些天看了不少code的相关paper,准备花几篇文章大概总结一下,主要总结一些有价值的点,细节就不展开了。细节可以自己去看下原文 主要的方向就是code review,code generation等 一、GPT-3.5 for Code Review Automation: Ho...
好的 Code Review 能促进团队成长,差的 Code Review 形同流水。而在有了LLM之后,事情又发生了一些微妙的变化: 随着代码产量上升,需要 review 的代码越多。 大量未经仔细阅读的 AI 代码。即由GitHubCopilot、ChatGPT生成的可以 work的代码,可能没有经过他的 pair (人类)进行过仔细的 review。 LLM 也可以帮我们 ...
在软件开发团队里,Code Review 是非常重要的一个质量保障环境。好的 Code Review 能促进团队成长,差的 Code Review 形同流水。而在有了 LLM 之后,事情又发生了一些微妙的变化: 随着代码产量上升,需要 review 的代码越多。 大量未经仔细阅读的 AI 代码。即由 GitHub Copilot、ChatGPT 生成的可以 work的代码,可能...
在LLM大语言模型页签的LLM大语言模型数据处理 - github code区域中,单击创建。 在新建工作流对话框中,配置参数(可以全部使用默认参数),然后单击确定。 其中:工作流数据存储配置为OSS Bucket路径,用于存储工作流运行中产出的数据。 在工作流列表中,双击目标工作流,进入工作流。 系统根据预置的模板,自动构建工作流,如...
Code Review 的意义 1、提高代码质量 这是Code Review 的初衷,也是Code Review 最直接的价值。Reviewers 根据各自的经验,思考方式,看问题的角度给代码提出各种可能的改进意见,提升系统的可维护性,从而形成更好的代码以及产品质量。 我们知道产品问题越晚提出解决它的代价就越大,参与进去的人、要走的流程都会越来越多...
Paper2Code 是韩国科学技术院和DeepAuto.ai联合推出的多 Agent 大语言模型(LLM)框架,支持将机器学习领域的科学论文自动转换为可运行的代码仓库。 Paper2Code基于三个阶段实现这一目标,规划(构建系统架构、生成配置文件)、分析(解读实现细节)和代码生成(生成模块化代码)。Paper2Code 在多个基准测试中表现出色,生成的代...
一家名为 Sand AI 的小型实验室刚刚开源了 MAGI-1,这是首个采用自回归技术的主流视频语言模型 (VLM)。本质上,它并非预先生成整段视频,而是逐帧处理,在创建下一个视频之前会考虑之前的每个镜头。这有助于它实现前沿级别的人物和风格一致性。 官网试用链接:Magi: AI Video Generator & Extender Github:github.com...
在LLM大语言模型页签的LLM大语言模型数据处理 - github code区域中,单击创建。 在新建工作流对话框中,配置参数(可以全部使用默认参数),然后单击确定。 其中:工作流数据存储配置为OSS Bucket路径,用于存储工作流运行中产出的数据。 在工作流列表中,双击目标工作流,进入工作流。 系统根据预置的模板,自动构建工作流,如...