大模型在研发提效方面的实践（附最佳实践资料）
大模型在研发提效方面的实践主要体现在以下几个方面：
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代码辅助编写：谷歌利用大模型技术提升内部研发效率，通过在代码自增长工具中集成大模型，辅助完成部分重复性工作（如自动导入包、自动生成构造函数等），缩短了工程师的编码时间。
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代码搜索引擎：谷歌开源了基于大模型的代码搜索引擎，可以自动匹配代码片段并提供相关文档，大幅提高了工程师的开发效率。
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自动测试工具：微软研究院开发了基于大模型的自动测试工具，它可以自动检测代码中的Bug，并生成相应的测试用例。经过实测，该工具在发现错误率和测试覆盖率上都能超越人工编写的测试用例。
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需求管理：基于大模型的需求管理，对需求进行自动拆分，即把用户需求拆分成产品需求，提高需求分析的效率。
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智能研发体系建设：中国工商银行推动智能研发体系建设，期望将大模型应用于需求设计、编码、测试、发布、迭代的代码开发全流程，提高研发效能。目前已经初步具备单元测试辅助生成、代码注释生成、代码分析优化、跨语言代码翻译、代码分析优化等能力。
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代码助手Devpilot：众安保险自研代码助手DevCopilot，具备的核心能力包括代码生成、单测生成、生成注释、代码修复、Code Review、性能检查、代码解释，实现辅助代码开发各环节。
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AI智能编码助手：喜马拉雅推进AI智能编码助手实践，并通过推理加速、提示词优化、RAG优化、工程层面联邦查询以及经验优化等方式提高AI智能编码助手的效能，显著提升了代码生成的效率和质量。
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AI研发助手CodeLike：贝壳AI研发助手CodeLink包含AutoComplete代码补全、CodeChat结对编程助手和WorkBench私域工作台三个部分，旨在提升研发效率和编程体验。CodeLink在内部正式推广后，覆盖90%的研发人员，多语言的综合采纳率为23%、AI代码占比达到12%。
这些实践展示了大模型在提升研发效率方面的潜力和实际应用效果。通过集成大模型技术，企业能够提高研发流程的自动化水平，减少重复性工作，提升代码质量和开发效率。
