從自動化腳本編寫到智能問答輔助，再到數據可視化和代碼風格統一，通義靈碼為社團活動的全流程提供了全面的技術支持。

作者：博同學 | 山東大學生命科學學院2022級本科生，山東大學學生心理協會干部

通義靈碼通過自動化重復性任務、提供技術開發支持、處理大量數據分析、輔助內容創作、確保安全合規管理以及促進團隊協作和培訓，顯著提升了社團運營的效率和成員的技術能力。從自動化腳本編寫到智能問答輔助，再到數據可視化和代碼風格統一，通義靈碼為社團活動的全流程提供了全面的技術支持。

首先，讓我們共同了解什么是通義靈碼。通義靈碼在官網上的定義是一個基于通義大模型的 AI 研發輔助工具，它具備代碼智能生成、研發智能問答以及任務自主執行的能力，旨在為開發者帶來智能化的研發體驗，引領 AI 原生研發的新范式。

它能幫我們做什么？它包括但不限于行間代碼的生成、代碼優化、注釋生成、研發智能問答以及報錯排查等。對于不熟悉編程的大學生來說，通義靈碼通過自然語言處理技術，允許我們用中文描述想要實現的功能，并自動生成相應的代碼片段，從而降低學習門檻，并幫助他們更直觀、高效地理解和實踐編程基礎知識。

這張圖展示了通義靈碼官網上介紹的 AI 程序員的工作流程。首先，作為用戶，我們輸入需求，AI 程序員理解這些需求并拆解成各個子任務。我們與 AI 程序員共同確認編碼計劃，隨后 AI 程序員執行編碼實踐，并在過程中進行驗證和修正。在這個過程中，我們可能需要重復前面的步驟，不斷變更代碼文件。最后，通過運行和文本層面的審查，我們完成代碼審查，接受最終的代碼變更，并將代碼應用于具體的項目中，開始部署和運行。

首先，我們作為用戶需要清晰地描述自己的開發需求和遇到的問題。這可以通過自然語言的形式輸入到通義靈碼中。例如，說明你希望實現的功能以及遇到的技術挑戰。

接著，通義靈碼將自行拆解任務并生成相應的代碼片段，涵蓋行級和函數級的代碼續寫、單元測試及代碼注釋等。通過處理行級和函數級的代碼，可以模塊化重復的功能。例如，在 Python 中，可以定義新函數來執行相同的操作，這不僅有助于代碼的遷移，也能與新模塊對接，從而提高代碼運行的效率。

在行級，我們能夠簡便地完成數據編排和變量賦值操作，隨后是交互式調整。生成初步代碼后，用戶可以根據實際需求對代碼進行修改和調整。在過程中遇到困惑或問題時，用戶可以利用智能問答功能向通義靈碼提出更具體的問題，獲取更詳細的指導。用戶應測試生成的代碼以確保其正確性和效率。在此過程中，通義靈碼還能提供代碼優化建議及異常報錯的智能排查服務。

最后一步是將這些步驟應用到具體的項目中，完成代碼部署。

在讓通義靈碼協助完成一段代碼之前，我們需要明確 AI 程序員所要執行的任務。我建議設定一個清晰的目標，并通過結構化的步驟來詳細描述期望完成的開發任務。要求越細致，越能加速通義靈碼對需求的滿足。在提問時，指定必要的上下文是關鍵，這包括選擇特定的代碼文件、圖片、codebase 等，這些都可以幫助 AI 程序員理解與需求相關的背景。結合具體的執行步驟和要求，AI 程序員能夠更準確地把握用戶的意圖，從而生成最優的執行策略和建議代碼。

請告知 AI 程序員，在生成代碼修改建議時應遵循哪些要求。例如，是否要變更編程語言規范格式。該提問指出，在生成變更時，可以為每個方法生成英文注釋。AI 程序員完成多個文件的代碼變更后，開發者可通過變更對比查看視圖進行審查，對局部代碼片段進行接受、拒絕或修改，以確保最終的代碼變更符合預期。本條內容旨在區分智能問答與 AI 程序員應用場景的差異。

智能問答主要致力于提供與研發相關的問答服務，在這個過程中幫助開發者解決編程過程中遇到的問題，例如編程語法查詢或 API 使用說明。用戶可以對生成的回答進行評價，以優化回答的質量。

AI 程序員更進一步，它不僅能參與編寫代碼，還能直接生成代碼，并具備多文件代碼修改和工具使用等高級能力。這意味著 AI 程序員能夠協助開發者從零構建應用，包括實現特定需求的功能模塊、解決問題、生成單元測試用例，乃至整個項目的框架搭建。AI 程序員特別適用于新功能的快速迭代和復雜錯誤的排查工作。

此外，AI 程序員跨越了編程語言的界限，使得熟悉一種語言的開發者能夠輕松地使用其他語言進行軟件開發。例如，Java 開發者可以利用 AI 程序員的能力編寫 Python 或 JavaScript 代碼。

綜上所述，如果您僅需查找信息或解決特定技術問題，智能問答已能滿足需求。然而，如果您期望機器能深度參與到編程過程中，如自動完成代碼段落、重構現有代碼或開發全新應用程序，那么 AI 程序員功能將是更合適的選擇。

在使用通義靈碼進行智能問答或 AI 編程時，大學生應具備六大思維能力。普通語言大模型與深度思考語言大模型在邏輯推理、多輪對話處理、代碼規范性、邊緣案例處理、可讀性和擴展性方面存在差異，強調了深度思考大模型在復雜任務解決中的優勢。普通語言大模型可能會忽略或錯誤處理一些邊緣情況。例如，它們未考慮到特殊的輸入或異常情況。而深度思考的語言大模型則會主動考慮邊界條件，并加入相應的處理邏輯。這包括檢查用戶在運行代碼時的輸入合法性，以及處理特殊字符或無效數據。

普通的語言大模型生成的代碼通常難以擴展，需求變更可能會導致需要重新編寫代碼。而深度思考的語言大模型在設計時會注重擴展性，采用模塊化設計，提供可配置的參數和接口，以方便未來的擴展。那么，在使用通義靈碼之前，作為編程領域的新人，我們需要掌握哪些思維方式呢？接下來，我將分享和解析六大關鍵思維。

在利用 AI 生成代碼時，結構化思維、邏輯推理能力、抽象與模式識別、問題描述與溝通能力、代碼檢查以及持續學習與適應能力十分重要。通過將需求拆解為可執行步驟、理解代碼邏輯、識別通用解決方案、清晰表達需求、驗證代碼的正確性和魯棒性，以及靈活調整以應對工具局限性，可以顯著提高生成代碼的質量和可靠性。

一段完整的代碼應具備模塊化與清晰邏輯劃分、可讀性和可維護性、正確性與健壯性、高效執行效率、結構化設計與規范遵循、可擴展性與靈活性六大特征。通過模塊化設計、遵循命名規范、處理邊界條件、優化執行效率、遵守語言規則和項目規范，以及設計可擴展結構等策略，可以提升代碼質量。例如，將郵件發送功能封裝為獨立函數便于復用，使用生成器表達式結合內置函數 sum 提高執行效率，遵循語言語法結構確保代碼一致性，以及通過接口或抽象類定義模塊間交互以適應未來功能擴展或需求變更。

為了將大學社團的實際需求轉化為代碼解決方案，首先需要理解并拆解具體問題，明確問題發生的場景、涉及人員及現有解決方式的低效之處。

接著，區分核心需求與附加需求，并將現實問題轉化為計算機可處理的邏輯，如流程自動化、數據庫構建或算法處理。設計解決方案時，優先考慮現有工具，若需定制化，可借助通義靈碼等技術，確保新方案比現有方法更高效。

在實施過程中，利用大模型深度思考功能選擇最佳實現方案，考慮零代碼或低代碼平臺。不同編程語言在不同場景下的適用性。此外，在開發過程中，應先制作最小可用版本，逐步迭代，并注重代碼的可讀性、安全性和可維護性，避免重復造輪子，從而高效地完成項目。

代碼開發過程中的最佳實踐，包括變量命名規范、代碼風格統一、錯誤處理、性能優化、內存管理、安全性、代碼復用、依賴管理、調試與測試、兼容性、版本控制、代碼復雜度控制、API 設計、并發問題處理、數據驗證等多個方面。

此外，從需求拆解到模型調用有五個關鍵步驟：需求拆解與描述、模型調用和代碼生成、代碼應用與測試、迭代優化與調試、部署與文檔記錄，每個步驟中應注意細節和策略，以確保代碼質量和開發效率。

接下來，我想通過一個案例來和你一起梳理一下流程。

當我們在使用通義靈碼開發新項目時，它是如何被落地執行的。我給出的案例是這樣的：一個 Python 腳本可以根據文件名中的郵箱地址，將帶有固定正文內容的郵件發送至對應的郵箱，并且我已給出需要閱讀的文件名，其格式為“簽署后一個中文冒號，然后郵件地址，然后一個下劃線序號，最后是文件的后綴名”。

首先，通過智能問答模塊明確項目需求，包括郵件主題、發送失敗重試機制、郵件發送間隔控制等。隨后，使用 AI 程序員模塊對代碼進行修改和優化，例如調整郵件發送間隔、處理郵箱地址格式、增加異常處理機制和日志記錄功能。在過程中，我們可以通過調整細節解決路徑配置、正則表達式匹配和代碼運行時出現的問題。最終，驗證腳本的郵件發送功能和異常處理機制的有效性，以及記錄發送失敗郵件的完整性，獲得項目實戰的成功。

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