我们能在代码生成中推动AI自主性到何种程度？
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内容提要
生成式AI在编码领域的未来备受关注，尤其是其自主生成和维护软件应用的能力。实验表明，Claude-Sonnet模型结合多代理策略，能够有效生成高质量代码。以简单的Spring Boot应用为例，通过示例代码和审查机制，显著提升了生成代码的可靠性和质量。
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关键要点
- 生成式AI在编码领域的未来备受关注，尤其是其自主生成和维护软件应用的能力。
- Claude-Sonnet模型结合多代理策略，能够有效生成高质量代码。
- 实验以简单的Spring Boot应用为例，探讨AI代码生成的自主性和可重复性。
- 选择简单的CRUD API后端作为生成目标，以提高成功率。
- 将生成过程分为多个代理，每个代理负责特定角色和任务。
- 使用特定于技术栈的提示和策略，以提高生成代码的质量。
- 使用确定性脚本进行应用引导，而非完全依赖AI。
- 在提示中使用代码示例，以确保生成代码符合预期的模式和库。
- 设置参考应用程序作为锚点，以确保代码示例的一致性和可编译性。
- 引入审查代理，确保生成代码符合原始要求，增加安全性。
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