用零代码开发实现图像分类 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
平台代码编辑 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
平台代码编辑 ABC Robot平台提供代码编辑模块，开发者直接在平台上编辑代码，即可处理技能回复逻辑。本质是提供一个FaaS服务（Function as a Service），让开发者专注于技能业务代码的开发，无需关注服务器资源（Serverless），来减少自定义技能的开发成本。本文主要介绍自定义技能代码编辑如何使用，帮助开发者完成技能服务的开发，实现多轮对话能力。
应用代码管理 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档
应用代码管理 应用代码管理 获取应用代码版本列表 方法 API 说明 GET /v1/app/{appId}/code/version 获取应用ID为{appId}的最近10个代码版本列表信息 返回参数 参数名称 参数类型 说明 versions List<codeVersion> 具体介绍请参看“codeVersion参数列表” codeVersion参数列表 参数名称 参数类型 说明
Rules - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
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
解决方案 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
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。
数据统计 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
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。
知识管理 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
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。
主页 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
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
Skills - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
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
如何用代码调用OCR服务 - 文字识别OCR
如何用代码调用OCR服务 如何使用代码调用文字识别服务 API 本文提供通过代码快速调用 OCR 通用文字识别（高精度版）API 的样例，帮助您通过简单的代码编写快速熟悉并使用文字识别服务。视频教程请参见 如何用代码调用API服务（视频版） 。 1. 准备开发环境 我们选择用 Python 来快速搭建一个原型，关于如何安装 Python。可以参考下表列出的不同操作系统的安装方法进行安装。
