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AI代码审查机器人如何学会“闭嘴”

2024-12-21

Greptile公司开发的AI代码审查机器人最初因评论过多而饱受诟病。为了解决这个问题，他们尝试了多种方法，包括改进提示词、让LLM自我评估评论质量，但都收效甚微。最终，他们通过将团队以往的评论向量化，并利用向量数据库进行聚类分析，成功过滤掉与大量被否定评论相似的“无用”评论。这一方法将开发者处理评论的比例从19%提升至55%以上，有效降低了LLM产生的噪音。

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开发

将工程师团队划分为防御型和进攻型

2024-10-15

本文介绍了软件工程团队一种有效的组织架构：将团队划分为“防御型”和“进攻型”。 “防御型”团队专注于处理客户问题、bug修复等短期事件驱动型任务，为“进攻型”团队构建起一座堡垒，使其能够专注于长期项目，例如开发新功能和进行代码重构。作者认为，这种方法可以最大限度地减少对开发人员的干扰，提高工作效率。

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代码库语义搜索的独特挑战

2024-08-20

这篇文章探讨了代码库语义搜索的挑战。作者发现，与自然语言文本相比，直接对代码进行语义搜索效果不佳。这是因为代码和自然语言的语义相似性较低，而且代码文件中包含大量与查询无关的代码，这会降低搜索质量。作者建议在进行代码语义搜索时，应该先将代码转换为自然语言，并以函数级别而不是文件级别对代码进行分块，以提高搜索精度。

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