面向代码生成的测试驱动开发
通过实验证明，在使用 GPT4 生成代码的过程中，使用 TDD 开发模型（即在给定问题描述之前先编写测试）比仅使用问题描述作为输入更好，并且在一系列实验中一致表现出 TDD 解决编程问题的能力比仅使用问题描述更强。
本研究提出了一种敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用OpenAI的GPT-4来增强代码自动生成。通过案例研究展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统。利用统一建模语言（UML）图示构建了案例研究的文本表示，并引入约束以最小化模型的歧义性。最后，利用GPT-4自动生成了Java和Python代码。对生成代码进行了全面评估，结果表明本体论约束的模型产生了更复杂的代码，但仍可管理且对测试和维护风险较低。
