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🔥🔥🔥 VTJ.PRO 利用 AI 提升低代码开发效率

VTJ.PRO通过深度集成AI能力,在保持代码自由度的前提下,显著提升了低代码开发的效率与智能水平。其核心目标是“降低复杂度,不降低自由度”。 下面的表格清晰地展示了VTJ.PRO如何利用AI实现低代码开发: AI 应用方向 具体实现方式 为开发者带来的核心价值 🛠️智能代码生成 -设计稿转代码:解析Figma/Sketch/MasterGo等设计稿的JSON文件,通过"CV视觉理解+语义化代码生成"双引擎,自动生成生产级Vue组件。 -自然语言生成:探索通过自然语言描述直接生成组件、业务逻辑甚至完整页面。 将原本需要2-3天的UI开发工作压缩至分钟级,极大加速了从设计到代码的转化过程。 🐞智能代码修复 - 内置AI-CodeFix引擎,能动态检测47类代码风险(如数据流冲突、响应式漏洞)。 - 自动重构冗余逻辑,据称调试成功率达85%,将平均调试时间从2.1小时压缩至12分钟。 在提升开发效率的同时,显著保障了代码质量与稳定性,充当了开发者的"智能排雷专家"。 🤖多模型协作决策 平台深度集成Gemini 2.5和Claude 4等顶尖AI模型,通过多模型协同决策来处理复杂的业务...

苹果公布最新研究成果:AI 可自动发现代码漏洞并生成测试用例

苹果近日在机器学习研究博客上公布三项最新成果,探讨如何利用大语言模型(LLM)和多智能体系统(AI Agents)改进软件测试、缺陷检测与代码修复流程,目标是让 AI 在质量工程(QE, Quality Engineering)中扮演更自动化、更高效的角色,从而减少人工手工写测试、查 bug 的工作量。 研究显示,AI 不仅能自动识别程序中的潜在缺陷,还能生成高质量的测试用例,大幅降低人工测试成本。 三篇论文的亮点包括: 1、Agentic RAG 框架:通过多个 AI 代理协作完成测试生成、审查与合规性检查任务,测试准备时间减少约 85%,缺陷检测率提升 35%。 2、SWE-Gym 平台:为训练软件工程类 AI 代理而设计,能在真实 GitHub 任务中自动解决 72% 以上的问题,并支持“人类在环”的可控测试。 3、ADE-QVAET 模型:结合量子变分自编码器与 Transformer,用于在开发阶段预测潜在代码缺陷,显著提升预测准确率。 苹果表示,这些研究有望未来融入其开发生态,例如 Xcode 测试工具链,为工程师提供智能化的 Bug 检测与测试生成能力。这也意味着,AI ...

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