AIGC(生成式AI)试用 47 -- AI与软件开发过程2

一切从 AIGC(生成式AI)试用 46 -- AI与软件开发过程1 开始,修正偏差。

个人理解:
- 从框架到细节,还是从细节到框架? -- 先有框架再有细节的好,LLM能适应框架下的细节补充
- 更细节的Agent,更有针对性的Agent,解决更细节问题的Agent -- LLM提供了另一种形式的开发工具
- 想要,架构,细节,实现。。。。。。往复迭代,更多的接口,更多小而美的功能软件
- 回复有错吗?当然,错误和偏差大量存在。
  如何纠偏、调优?这些专业知识 和 经验,还需要创造

  • 先解决3问题
  1. 确认软件开发过程各阶段所需完成的任务活动,以选择不同LLM
    问题定义与可行性研究 → 需求分析 → 软件设计 → 编码与实现 → 测试 → 部署与交付 → 运行与维护 → 退役
     (文字分析/逻辑判定/文档/会议)    |  (代码生成/调试/评审/测试/报告)|    (专业技术库/业务知识库)                             |
  2. 规避前期问题
    - 需求未明确前,避免代码生成,包括样例
    - 强化交互过程中LLM对所提问题的质疑+反馈+测试验证
    - 规范软件开发过程阶段活动执行,细化需求
    - 迭代实现,回溯对比验证

确认各LLM的特点,以选择更有效的LLM完成任务。是否合适,边用边看边调整 -- 只用不花钱的官网(GPT, Gemini)
- 豆包:日常协调
- 文心一言:资料查询
- DeepSeek:代码实现
- 通义千问:文档处理

提问: 豆包,文心一言,deepseek,千问 各自的特点是什么,更适合做的任务是什么,以表格形式输出
豆包
模型名称研发主体核心特点最适合任务主要局限
豆包字节跳动响应极快、中文自然、多模态强(图文 / 语音 / 视频)、与抖音 / 剪映 / 飞书生态打通、免费额度充足日常问答、生活服务、短视频脚本、新媒体文案、会议纪要、快速办公、语音交互超复杂推理、深度科研能力一般
文心一言百度中文语义 / 文化理解强、与百度搜索深度融合、知识问答稳定、公文 / 法律 / 古文生成优秀知识查询、资料整理、公文写作、法律 / 医疗咨询、学术文献梳理、热点解读创意表达、多模态体验偏弱
DeepSeek深度求索代码 / 数学 / 逻辑推理顶尖、长上下文高效、开源透明、性价比极高、支持本地部署代码生成 / 调试、算法设计、数学证明、科研推理、长文档分析、开发者工具多模态弱、交互体验偏简洁、闲聊能力一般
通义千问阿里云中文写作 / 翻译顶尖、长文本稳定、企业级服务成熟、与夸克搜索 / 阿里生态协同专业文案、报告撰写、多语言翻译、企业办公、长文档处理、API 集成开发个人端功能较保守、复杂任务响应偏慢
文心一言
模型名称核心特点适合任务
豆包多模态交互(文本/图像/视频/音频)、深度思考模式、AI编程辅助、Seedream 4.0图像生成、视频动态化、语音转写摘要、免费无限云盘、万字报告生成智能对话、编程辅助、图像/视频创作、会议记录、音乐生成、云盘存储、研究报告撰写、社交媒体文案、短视频脚本、跨格式文件分析
文心一言知识增强/检索增强/对话增强、多版本模型(3.5/4.0/工具版/Turbo)、文本生成、文学创作、商业文案、图表制作、多语言翻译、文档分析、社区功能问答系统、文本生成、文学创作、商业文案、图表制作、多语言翻译、文档分析、网页分析、智慧绘画、会议纪要、学术研究辅助
DeepSeek混合专家架构(MoE)、动态注意力机制、长文本处理(万字级)、低资源部署、领域自适应、多任务统一框架、安全可控机制金融风控、医疗诊断、智能制造、法律文书分析、代码生成、反欺诈系统、设备故障预测、长文档解析、专业术语生成、数据可视化、学术报告撰写
千问多模态能力、百万字长文档处理、低成本API0.2/百万Token)、生态整合(淘宝/钉钉等)、超长上下文(1000Tokens)、图像识别、文件上传、联网搜索办公文档处理、长报告分析、PPT生成、代码生成、图像识别、表格处理、生活场景应用、学术文献解析、商务邮件撰写、跨平台数据整合、个性化学习支持
DeepSeek
模型名称核心特点更适合做的任务一句话总结
豆包综合能力均衡,实用性强。由字节跳动推出,在推理整合和特定领域知识(如国际中文教育)方面表现突出。新上线的深入研究功能,能快速生成结构化的报告和方案。信息整理与方案策划:如制定旅行攻略、进行复杂购物决策分析、解读最新政策、输出研究报告。
教育辅助:在知识问答和综合任务处理上表现良好。
全能型助手,擅长把复杂信息整理得井井有条。
文心一言多模态与逻辑推理能力强。由百度开发,在图像理解、复杂逻辑推理(如数学计算)和多轮对话方面表现优异。对中文和中国文化的理解深刻,专业术语解释准确。专业性内容创作:撰写商业计划书、学术论文框架搭建、技术文档翻译。
视觉分析:识别和理解图像中的复杂信息。
逻辑推演:解决需要严谨推理的数学或逻辑问题。
多模态专家,擅长理解图像和进行深度逻辑思考。
DeepSeek技术向与开发友好。在代码生成、编程和数学计算方面表现卓越,支持多种编程语言,被广泛应用于开发者的日常工作中。编程开发:代码生成与补全、调试、跨文件上下文感知。
数据分析:SQL生成、数据洞察、自动化报表。
智能运维与自动化任务:处理日志异常检测、构建自动化工作流。
技术大牛,写代码和分析数据是它的强项。
通义千问生态整合与深度分析能力强。由阿里巴巴推出,新版本已进化为超级AI智能体,打通了阿里生态(如淘宝、支付宝、高德),能一站式完成复杂的生活与工作任务。同时,其文档分析能力兼具完整性和深度。生活服务与办公办事:一句话点外卖、订机票、查攻略、完成政务查询。
深度文档分析:处理长篇文本,进行深入分析和主题把握。
跨应用任务执行:需要调用多个工具和APP才能完成的复杂指令。
超级智能体,帮你把事情办成而不只是问答
通义千问
模型名称开发公司/机构主要特点更适合的任务场景
豆包(Doubao字节跳动集成于字节生态(如抖音、今日头条)
强调日常助手功能(日程、学习、娱乐)
界面友好,面向C端用户
日常生活助手、学生学习辅导、轻量级内容创作、信息查询、娱乐互动
文心一言百度中文理解与生成能力强
与百度搜索、文库、地图等深度整合
支持多模态(图文、文档等)
中文内容生成(公文、营销文案)、企业知识管理、搜索引擎增强、教育问答
DeepSeek深度求索(DeepSeek专注代码与数学推理
- DeepSeek'-Coder 系列在编程领域表现突出
支持长上下文(128K+
编程辅助、算法开发、技术文档生成、数学建模、科研计算、代码审查
通义千问(Qwen阿里云(通义实验室)开源生态完善(QwenQwen'-AudioQwen'-VL等)
多语言支持好
企业级部署能力强
支持超长上下文(最高百万token
企业智能客服、多语言翻译、复杂文档分析、AI Agent开发、科研与工程应用
  • 开始系统实现过程,实现自己最熟悉的IT开发过程
    - 目标:构建一套软件测试管理系统

开始提问
- DeepSeek
- 遵从软件开发过程:问题定义与可行性研究 → 需求分析 → 软件设计 → 编码与实现 → 测试 → 部署与交付 → 运行与维护 → 退役

→ 提问及回复约束
提问0请以中文输出以下内容,并遵循:
1. 在没有明确要求输出代码前请不要输出任何代码
2. 在回复问题时请列举存疑内容并进行反问、寻求答案,直至存在任何疑问全部解决
→ 问题定义与可行性研究(略)
→ 需求分析
提问1构建一套软件测试管理系统,请先给出你的理解和建议,形成完成的系统需求定义
提问2系统需求补充以下内容,重新生成系统需求定义
1. 系统需要记录、统计各角色、各阶段、各活动的工时及分布
2. 是否已有现有流程或工具? -- 当前使用excel进行缺陷管理,同时需要接入jira,并计划接入其他管理系统

    是否需要支持移动端测试管理? -- 系统需要支持移动端访问

    是否涉及自动化测试集成?-- 需要提供devlop中的自动化测试系统接口

    测试类型是否有特殊要求? -- 需要支持单元测试、功能测试、集成测试、系统测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等多种类型的测试分类及管理

    组织规模与并发量 -- 当前仅需支持200人在线同时访问,

    部署方式 -- 目前有联想服务器可供部署(忽略服务器选项)

    是否有特定的安全合规要求? -- 需满足标准的软件开发流程,提供自定义选项,无其他特别要求

提问3

系统需求补充以下内容,重新生成系统需求定义
    自动化测试系统具体类型? -- 仅提供自动化系统接口,获取测试执行结果

    Jira集成的深度需求? -- 仅提供由jira导入测试产出物(测试需求、环境、用例、缺陷、结果)导入功能

    工时管理细化程度? -- 提供与项目相关的所有工时记录,包括计划、培训、会议,提供计划与实际的对比

    移动端访问的具体场景? -- 提供web访问页面,app会有独立项目进行开发,不在此次考虑范围

    历史数据迁移范围? -- 提供excel数据导入功能

→ 软件设计
提问1需求已定义,请按以下进行软件设计
- python开发语言(python3.12及以上),django框架
- VUE界面开发,保持界面美观
- 系统支持sqlite和mysql数据库
请提供系统架构图及业务流程图

1. 系统架构图(C4模型分层风格)

2. 核心业务流程图(测试管理全流程)

3. 集成接口时序图(Jira导入与自动化测试结果接收)

4. 数据库ER简图(核心表关系)
 

提问2请提供美化后的类似visio的架构图和流程图

1 系统架构图(更新,突出用例管理模块内部结构)

2 测试用例管理业务流程图(详细展示设计、评审、版本、执行)

提问3添加新需求:测试用例管理部分(测试用例设计、评审、版本管理、执行管理),并重新生成需求和系统设计
→ 编码与实现 → 测试 (略)
提问1按当前需求分析和设计
1. 生成完整的系统结构目录和代码包
2. 完成系统自测
3. 补充系统需求不足并输出变更内容
→ 部署与交付 → 运行与维护 → 退役 (略)

>> 问题定义与可行性研究 → 需求分析

>> 软件设计

>> 系统实现

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反无人机技术:保卫天空的秘密武器

反无人机技术:保卫天空的秘密武器

引言 想象一下,一架小巧的无人机悄无声息地飞过你的后院,镜头对准了你的私人空间。或者,在军事基地上空,一架不明无人机携带可疑装置,威胁着国家安全。随着无人机的普及,它们从娱乐工具变成了潜在的安全隐患。从间谍活动到恐怖袭击,无人机的滥用正催生一场“反无人机”的科技竞赛。今天,我们将深入探讨反无人机的原因、原理和手段,揭开这场隐形战争的秘密。无论你是科技爱好者还是安全专家,这篇博客都将带你进入一个充满创新与挑战的世界。 反无人机的原因 反无人机技术的兴起,源于无人机带来的多重威胁。首先,安全风险是核心驱动力。无人机可用于非法监视、走私违禁品,甚至携带爆炸物发动攻击。例如,在军事领域,敌方无人机可能侦察敏感设施;在民用场景,无人机干扰民航飞行,导致航班延误或事故。其次,隐私侵犯日益严重。个人和企业的隐私常被无人机偷拍侵犯,引发法律纠纷。最后,潜在危险不容忽视。无人机失控或恶意操作可能伤及无辜,如2018年英国盖特威克机场的无人机扰航事件,导致数百航班取消,经济损失巨大。这些原因共同推动了全球反无人机技术的快速发展,旨在保护空域安全和个人权益。 反无人机的原理:如何“找到”无人机

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这段时间我在折腾 Stable Diffusion,期间试过很多安装方式。有手动安装的,也有别人做好的整合包。手动安装的方式对环境要求高,步骤也多,系统要装 Python,要装依赖,还要配好运行库,哪一步出错都要重新查资料,挺消耗时间。后来了解到秋叶大神做的整合一键安装包,这个版本省掉了很多折腾,对新手比较友好。 我自己把安装流程整理了一遍,又结合网上的信息,把一些需要注意的地方写下来,希望能帮到想尝试 Stable Diffusion 的人。 这里完整下载链接 秋叶整合包是什么 这个整合包属于别人已经帮你配好的版本,里面把 Stable Diffusion WebUI、模型管理、插件、运行环境都准备好了。下载之后按照提示解压,点一下启动脚本就能跑起来,不需要另外去折腾环境。 整合包里放的 WebUI 是常见的 AUTOMATIC1111 版本,所以大部分教程都能直接用。适合想直接出图、想先体验一下模型效果的人。 系统环境方面 我现在用的是 Windows 电脑,所以下面写的内容主要基于