#代码理解

1天前

蚂蚁集团支付宝体验技术部开源智能编程助手Neovate Code。工具可深度理解代码库，遵循编码习惯，实现功能开发、Bug修复和代码重构等功能。支持对话式开发、自定义规则文件、会话继续与恢复等，兼容OpenAl、Anthropic、Google等模型和提供商。核心亮点（产品力）深度上下文理解：读懂你的代码库与编码风格，输出贴合团队习惯的改动。对话式开发：自然语言描述需求→产出实现方案→你确认后再自动执行（安全、可控）。计划/无头模式：先出实施计划再执行；或全自动流水线（适合脚本/CI）。可控一致性：支持审查、批准、回退，避免“乱动代码”。多模型/多 Provider：OpenAI、Anthropic、Google…可随时切换模型。 Git 智能工作流：自动生成提交信息、分支管理。插件 & MCP：内置插件系统 + MCP 协议，易扩展外部工具与数据源。会话续接：跨会话延续上次进度。主要功能清单对话式开发界面规则文件（为项目定义行为与规范）斜杠命令（/login、/model…）输出样式自定义计划（Plan）模式 / 无头（Headless）模式插件系统 & MCP 集成 Git 提交与分支管理总结：Neovate Code 是蚂蚁集团支付宝体验技术部开源的智能编程助手（CLI 形态），能深度理解你项目上下文，按既有编码习惯完成开发、修 Bug、重构，并支持多家模型与插件扩展——相当于一个“可开源、可定制、可自动化”的 Code Agent 基座。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 872 条信息

#蚂蚁集团 #Neovate Code #智能编程助手 #代码理解 #开源

4天前

代码世界模型：构建更智能代码系统的新工具代码世界模型 (CWM) 是一个拥有 320 亿个参数的开源语言模型。它的目标是帮助研究人员构建不仅能生成代码，还能理解代码和命令如何影响计算机系统的人工智能系统。你可以把它想象成一个“数字侦探”，可以逐步追踪代码的行为，从而更好地解决复杂的编程问题。 CWM 包含哪些功能？ - **模型权重**：提供三个版本——预训练版本（基于海量代码数据训练）、SFT 版本（针对特定任务进行微调）和指令调整版本（根据人类指令进行训练），开发者可以根据自身需求选择合适的版本。 - **技术细节**：一份详细的报告，解释 CWM 的构建过程、功能以及使用方法。 - **工具**：启动代码以运行模型，在标准基准测试中对其进行测试，并重现结果。基准测试包括验证代码正确性（SWE-bench Verified）、测试编码速度（LiveCodeBench）以及检查数学和推理能力（AIME、MATH）。 ### CWM 的工作原理 CWM 不仅仅是在代码上进行训练，它还能模拟*代码的行为*。关键在于： - **在训练过程中学习真实世界的行为**：它从数百万条 Python 执行轨迹以及代理如何与容器化系统交互（例如在隔离环境中运行代码）中进行学习。这有助于它实时“看到”变量如何变化、函数如何运行以及错误如何发生。 - **在训练后进行真实世界任务**：之后，它使用强化学习 (RL) 在三个方面进行微调： - 可验证编码（以确保代码按预期运行）。 - 数学问题求解（因为编码通常需要数学逻辑）。 - 多轮软件工程（用于处理长时间、复杂的对话，例如与人类协作者进行调试）。

#代码世界模型 #CWM #开源语言模型 #代码理解 #AI代码系统

1个月前

cursor虽然被吐槽，但交互做得真不错，现在可以在聊天区域可视化流程图之类的东西了，也可以交互。这对于我去理解代码来说非常关键！

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 872 条信息

#Cursor #交互 #流程图 #代码理解 #积极

1个月前

我猜我提前迈入了「AI 写的代码，彻底看不懂，但它居然能良好运行」的阶段。我让 GPT-5 通俗地解释一下它给出的算法代码实现，它欣然说道「这块数学其实不难，但第一次接触会有点“抽象”。我拆成四个层次来讲」，然后循循善诱讲了很多，可怜我依然还是看不懂…… 大学线性代数已经彻底还给老师了。🫠

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 75 条信息

#GPT-5 #人工智能 #代码理解 #线性代数 #技术挑战

3个月前

RAG 向量实时搜索大混战，cursor cline windsurf aider claude code大比拼第一组：完全抛弃RAG的实时搜索派 Cline 和 Claude Code 相似点：都完全放弃了传统的RAG方法，采用实时动态搜索区别： - Cline使用ripgrep等文件系统工具进行正则搜索，模拟人类开发者的代码探索方式 - Claude Code使用”agentic search”，通过grep、glob等标准开发工具，由AI模型动态编排多轮搜索第二组：基于图结构的智能索引派 Aider 独树一帜使用AST+图结构，将代码文件作为节点，依赖关系作为边，通过自定义排名算法（不是PageRank）优化代码映射第三组：混合RAG+高级技术派 Cursor 和 Windsurf 相似点：都使用embeddings向量化+RAG，但加入了很多高级技术区别： - Cursor：使用OpenAI的embedding模型+TurboPuffer向量数据库，实验DSI技术，支持云端分布式架构 - Windsurf：使用”M-Query技术”+本地/远程混合索引，专注企业级部署，有Cascade代理系统技术路线的哲学差异实时派（Cline/Claude Code）认为准确性和实时性比效率更重要，愿意用更高的token消耗换取完美的代码同步。图结构派（Aider）把代码理解当作图优化问题而非语义相似性问题，在结构化理解方面表现出色。混合派（Cursor/Windsurf）试图在效率和准确性之间找平衡，通过技术创新提升传统RAG的性能。性能特点对比 Aider：token使用最少（1-8K），线性扩展，但无法理解运行时行为 Cline：数据完全同步，但token消耗较高，依赖文件系统性能 Cursor：查询响应快，处理大代码库好，但有embedding模型限制 Windsurf：延迟极低，内存使用高效，但需要大量初始索引时间 Claude Code：准确度最高，无需维护索引，但成本极高（有用户每天消费数千美元）总的来说，业界正在从静态预索引向动态、探索性系统转变，你的记忆是对的 - Aider确实使用AST，但用的是图算法而不是PageRank；Claude Code确实不用RAG，直接用grep等工具进行搜索。

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#RAG #实时搜索 #代码理解 #技术对比 #性能