大模型代码能力以及插件探究

大模型评估体系

1. 多维度评估框架

• 关键指标：正确性、可维护性（注释完整性）、安全性（漏洞密度）、效率（时间复杂度）

2. 跨语言能力评估

• 多语言支持：java，C++，Python……

• 技术路线：基于 AST（抽象语法树）或 IR（中间表示）的统一模型架构

3. 代码可读性量化（代码理解）

• 补充命名规范检查（驼峰命名 / 下划线）、代码复杂度等指标
• 重构建议（如循环展开优化）
• 伪代码

4. 人机交互

• 技术路线：自然语言→代码转换、交互式对话系统（逐步需求迭代）
• 关键技术：意图识别、上下文管理（对话历史嵌入）

5.代码调试能力

6.模型策略

• 分层推理架构
• 自适应生成策略
• 学习率调度策略
• 数据增强策略

7.插件相关

• 功能覆盖（代码补全、代码生成、错误检测、代码解释等）
• 支持的语言和IDE集成情况
• 响应速度与准确性
• 用户体验（易用性、界面、交互方式）
• 安全性和隐私保护

7.评估对象

Deepseek r1

Doubao

Qwen2.5 - Coder

DeepSeek Coder

Grok

Code Llama

Star Coder

GPT - 4o

Claude 3.7

Gemini

插件

GitHub Copilot
Cursor
Cline
Amazon CodeWhisperer
CodeGeeX
通义灵码

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