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我们使用多个大模型Code commit diff file文件LLM代码审查，请大家的评断哪儿一个效果更好

以下是我们使用VSCODE+TONGYI LINGMA+Qwen 2.5-Max插件实现开源项目分析，灰色字是我们提示词。我们用开源项目ThingsBorad测试。

通过私有Docker部署Ragflow，可以实现数据的物理隔离，确保企业私有数据不会泄露给外部或第三方,本地介绍部署实践。

Ragflow（RAGFlow）是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）引擎, 我们本地部署与DeepSeek 1.5b

去年 12 月通过发布 Gemini 2.0 Flash 的实验版本开启了“代理时代”——这是我们的高效工作模型，专为开发者设计，现在Gemini 2.0 现已面向所有人开放。

Gemini 2.0 Flash 是谷歌最新推出的大型语言模型（LLM），它将人工智能的能力推向了新的边界。本文将深入探讨其关键特性，以及这些特性如何使其与其他知名模型区分开来

强化学习为核心： DeepSeek R1颠覆了传统路线，采用了大规模的强化学习（RL）来激发推理能力。我们简单实践推理PMP试题。

智谱发布 AutoGLM Web 全球版本 它能够理解屏幕界面信息，用户只需输入简单的文字/语音指令，AutoGLM就能理解用户意图、任务步骤，并自动执行操作完成任务

我们获取到第三方厂商接口文档，为了进行研发阶段的自测，我们计划使用AI工具帮助我们生成整个模拟服务端代码。

使用AI人工智能来创建高质量的网站，可以通过提示词，辅助减少传统方式建站的时间。我们初步测试一些行业竞品网站。希望对您有帮助。

自动化漏洞检测与分析 代码扫描与漏洞识别：AI可以快速扫描项目依赖的代码库，利用机器学习算法识别潜在的安全漏洞。通过对大量已知漏洞代码模式的学习，AI能够准确地检测出类似的安全问题

AI公司资质评估通常发生在以下几种场景中： 投资合作：当投资者或合作伙伴考虑与公司进行合作或投资时，他们需要对公司的资质进行全面评估，以确保合作或投资的安全性和可靠性。

通过更深入地分析内容，LLMs可以减少误报情况，提高内容审核的可靠性,我们简单实际使用代码驱动方式实现内容安全审核。

将传统的SaaS架构转变为动态的、智能的和面向未来的系统。AI 编排层 (AI orchestration layer): 引入了一个新的层，其中包含多个智能代理（Agent）。

本文介结基于LLM生成markmap的思维脑图，提示词已提供，我们测试国內与国外的LLM，希望对大家有帮助。

我们提供一份接口文档，则可生成对应接口性能测试脚本。 AI辅助性能测试用例与脚本生成在软件开发和测试过程,本文介绍与LLM相结合实践生成用例与脚本命令，测试报告。

AI大模型可以根据设计稿或简单的描述自动生成前端代码，如HTML、CSS和JavaScript。开发者只需提供界面的草图或描述性语言，AI就能生成相应的代码.

我们截图行业中应用前端UI图，尝试借助AI大模型逆向分析与生成代码实践。包括功能描述 继续生成 生成功能清单表格 生成用例图User case C端前台用例 后台用例 架构设计 架构图等。

本介绍如何基于大模型进行数据库设计评审，基于AI辅助数据库设计评审的场景广泛且意义重大，它不仅提高了评审效率和准确性，还保障了数据的安全与隐私，推动了数据库设计的创新与发展。

WBS（Work Breakdown Structure）即工作分解结构，是项目管理中的一项核心工具，它将项目分解为更小、更易于管理的部分。本文介绍AI能够快速生成WBS，减少人工编制的时间和成本。