多模型协作：三个诸葛亮，帮你写报告
引言
在现代软件开发中，AI 大模型已经成为开发人员的得力助手。然而，单一模型往往难以满足整个开发与文档撰写需求。因此，我们可以结合多个大模型，构建一个高效的工作流，使代码项目报告的撰写更加系统化和高质量。
本文将介绍如何利用 Cursor（程序员）、ChatGPT（项目经理/技术作家）、Kimi（质量检测员） ，高效协作完成项目报告。
角色分工
- Cursor → 负责根据 ChatGPT 的需求生成描述性的项目信息。
- ChatGPT → 负责理解需求、组织结构，并撰写报告内容。
- Kimi → 质量检测员，优化内容，提出修改建议。
工作流概览
整个流程基于代码已完成的前提，核心目标是生成高质量的项目报告。
Step 1: ChatGPT 理解需求
ChatGPT 需要清晰报告的撰写要求，包括：
- 报告的结构（如 Introduction, Literature Review, Methodology, Results & Discussion, Conclusion）。
- 评分标准（如清晰度、完整性、专业性）。
- 需要的数据点。
ChatGPT 反向思考：如果要生成报告，还需要了解哪些信息？
Step 2: 确定信息需求并反馈（ChatGPT → Cursor）
ChatGPT 确定它所需的关键信息，并将其组织为 Prompt 形式，以便输入给 Cursor 进行数据提供。
Step 3: Cursor 生成项目信息
根据 ChatGPT 提出的需求，Cursor 解析代码，生成对应的项目信息，包括：
- 代码的主要功能。
- 核心模块及其交互关系。
- 关键算法与实现逻辑。
Step 4: ChatGPT 理解项目信息
ChatGPT 接收 Cursor 提供的信息，并进行解析，输出它对内容的理解。
Step 5: 人工校验
人工检查 ChatGPT 的理解是否准确。如有偏差，返回步骤 2 和 3 进行调整，以确保 ChatGPT 和 Cursor 的认知同步。
Step 6: ChatGPT 整合信息，开始撰写报告
ChatGPT 在理解项目背景后，整理信息并生成初步文本。
📌 确保文本内容符合写作风格和项目需求。
Step 7: 质量评估（Kimi 作为裁判模型）
ChatGPT 生成的内容提交给 Kimi 进行质量评估，包括：
- 逻辑是否清晰。
- 语言表达是否准确。
- 结构是否符合要求。
Step 8: 反馈调整（ChatGPT 修改内容）
Kimi 提出优化建议后，ChatGPT 进行修改，以确保内容符合高质量标准。
📌 优化内容并迭代改进，确保每一部分的质量。
Step 9: 确保整体一致性，最终校验
整个过程中，如发现 ChatGPT 对代码的理解存在偏差，则回到 Step 2 和 Step 3 进行调整，确保最终报告准确无误。
📌 人工校验最终文本，调整表达确保内容连贯。
结论
通过 Cursor + ChatGPT + Kimi 的组合，我们可以构建一个高效的代码项目报告撰写工作流。这种方法不仅能提高文档质量，还能确保不同 AI 之间的信息传递顺畅。
工作流的优势
✅ 高效性：AI 自动化整理代码、撰写报告、优化内容，减少人工干预。 ✅ 高质量：Kimi 作为裁判模型，确保生成内容符合高标准。 ✅ 可控性：逐步生成内容，避免一次性生成导致的质量下降。
这一工作流适用于技术论文、项目文档等多种场景，值得开发者们尝试和优化！
