用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
我们要求Agent 新增一个 skip 操作符,项目中没有配置规则 Agent 在生成代码时,没有发现新的操作符必须在 OverAsyncIterator 接口中注册这个要求 最后 AI 按照自己的理解生成一个新的 index.js 文件,而没有在现有的 index.js 中注册,违反了项目规范
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生成提交信息 基于当前代码变更生成提交信息,用于Commit Message。 代码问题分析与修复 自动捕捉IDE在调试过程中的报错后分析并修复。 本地代码库知识增强 检索本地代码库知识,并在技术问答时引用提高代码生成质量。 网络检索知识增强 检索互联网最新知识,并在技术问答时引用提高代码生成质量。 企业文档知识增强 企业上传本地文档(需求/接口/技术等各类文档),在技术问答时引用。
代码类知识内容建议 上传高质量的代码 高频次出现的、多次被引用的、符合规范的代码片段 例如 后台核心业务组件、可复用的工具 前端公共模板库代码、通用组件代码 包含函数注释,或者函数名规范(可清晰描述函数功能) 避免干扰性代码或大量质量不高的代码 避免上传测试代码、MOCK 数据、构建产物等 同一知识集内,若上传多个代码库或代码文件,请确保属于同一项目,以保证检索效果。
prd-to-tech-design 产品文档直出技术设计,先搭框架再填细节 有没有什么skill能在我写代码累的时候给我打打气 programmer-cheerleader 程序员专属啦啦队,负责给你打气续命 兼容其他Agent工具 Comate 还会从 Claude、Codex、Cursor等20多个Agent工具的目录加载技能,包括但不限于: .claude/skills/ 、 .codex
一、数据概览 个人信息 人员角色信息 企业名称 已授权license信息 团队数据概览 已授权 License 数(实时授权的License数量/全部有效License) 使用用户数(最近一周内使用过的用户数/全部加入过的用户数) 代码生成占比(采纳的代码行数/代码变更行数) 个人数据 今日采纳次数(当前用户今日内采纳的次数) 今日代码生成占比(采纳行/变更行数) 累计采纳次数(当前用户累计采纳的次数
概述 ▍Tab 可预测多行代码修改的代码补全功能。按 Tab 以接受基于当前代码和最近更改生成的建议。 ▍Agent 可在多个文件间读取和修改代码的 AI。用自然语言描述要修改的内容,Agent 会为你执行。 ▍Mode 在输入框中按下 Shift+Tab 切换Mode,表示Agent的的不同形态,支持Agent、Plan、Ask三种Mode。
然后,我们会计算所有文件的Hash,以确定哪些文件是变化的,并增量构建索引。向服务端传输文件时全部是碎片化的,基于Tree-Sitter进行语法树解析后切割,因此服务端接收到的代码片段都是「不完整」的,这进一步保障了代码逻辑安全。一旦向量建立完毕,碎片化的代码也会被清理。 在我们的服务器上,我们对碎片化的代码建立向量,并将向量存储在 PGVector 中。
包括代码补全场景、Agent场景) 代码生成占比:按照实时变更计算,代码生成占比=采纳后未删除的代码行/代码变更行数 代码提交占比:按Git提交计算,代码提交占比=采纳后未删除的代码行/代码变更行数 二、数据概览 1.代码生成占比趋势图 展示所选时间和组织架构内,整体代码生成占比、采纳行数、变更行数的变化趋势图。