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一 用例生成实践效果 在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量

众所周知，code reivew 可以提高团队代码质量。但往往不是每个 MR 都能被人仔细审阅，这时自动 code review 就能帮上大忙。

code review 是软件开发过程中的关键步骤。通过使用 GPT，我们看看实现 自动化代码 CR，从而看是否可以优化流程，提高代码审查的效率和准确性。

最近公司机房建立了gpt模型，可以好好玩耍了，于是乎最近都在搞基建的我，有了个想法： 通过AI 对 Merge Requests 进行 Code Review

一个利用大模型帮助我们在 Gitlab 上进行 Code Review 提升研发效能的项目。由于降本增效的浪潮，公司最近在做研发效能方面的研究，其中如何做好利用AI Code Review 也是

近期,大型语言模型(LLM)如GPT系列模型引领了人工智能领域的一场技术革命。开发者们都在利用这些LLM进行各种尝试, LangChain可以极大的可以提升开发LLM的效率.

LangChain是一个框架，用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring，以及开源版的ChatGPT插件系统。