TL;DR 版；

在线：aigc.phodal.com

下载：github.com/phodal/aigc…

2023 年的上半年里，我（@phodal）和 Thoughtworks
的同事们（如：@tianweiliu、@teobler、@mutoe
等）、
开源社区的伙伴们（如：
卷王@CGQAQ、@genffy、 @liruifengv
等)
一起，创建了一系列的盛行的或者不盛行的开源项目。它们触及了：

  • LLM 能力的充分运用
    • Prompt 编写：Prompt 学习与编写方式
    • Prompt 办理：Prompt 即代码
  • LLM 下的软件开发工序及使用架构规划
    • 新的交互规划：Chat方式
    • 大模型友爱的工序：根据 AI 2.0 （ChatGPT + Copilot）怎么去规划软件开发流程
    • LLM 使用架构的规划与落地：Unit Mesh
  • 面向特定场景的 LLM 使用
    • 根据开源模型构建自己的模型：特定场景的模型微调 + LLMOps
    • 上下文工程（prompt 工程）：LLM 使用的核心

环绕于上述的一系列内容，咱们也在考虑软件开发能给咱们带来了什么。所以，我从头整理了过去半年的一些考虑、文章，从头编写了这本开源电子书，期望可以协助到咱们。

咱们发起的相关开源项目如下（包括可是不限于）：

称号 描述 类型 Stars
了解 Prompt 根据编程、绘画、写作的 AI 探索与总结。 文档 3k
Prompt 编写方式 怎么将思维结构赋予机器，以规划方式的方式来考虑 prompt。 文档 2.1 k
ClickPrompt 用于一键轻松检查、共享和执行您的 Prompt。 使用 1.6k
ChatVisualNovel 根据ChatGPT的定制化视觉小说引擎 使用 77
ChatFlow 打造个性化 ChatGPT 流程，构建自动化之路。 结构 570
Unit Mesh 根据 AI 为核心的软件 2.0 思想的软件架构。 架构 121
Unit Minions AI 研制提效研讨：自己着手练习 LoRA 微调教程、攻略、数据集 712
Unit Runtime 一个 ChatGPT 等 AI 代码的运行环境，可一键发动并实时交互，协助您快速构建和测验 AI 代码。 基础设施 89
DevTi 根据 LLM 的微调来提供全面智能化解决方案，助力开发人员高效完成开发任务，以完成自动化用户任务拆解、用户故事生成、自动化代码生成、自动化测验生成等等。 微调代码 102
AutoDev 一款 Intellij IDEA 的 LLM/AI 辅助编程插件。AutoDev 可以与您的需求办理体系（例如 Jira、Trello、Github Issue 等）直接对接。 IDEA 插件 207
ArchGuard Co-mate 根据人工智能技术的架构副驾驶、规划和管理工具 架构协同使用 25

咱们在 QCon
上的讲演：讲演：探索软件开发新工序：LLM 赋能研制效能提升

LLM（如 ChatGPT + GitHub
Copilot）作为一种立异的工具组合，为咱们带来了全新的机遇。它可以协助业务人员和开发者在需求、架构、编码、测验等环节进步功率和质量，完成从规划到验证的端到端流程。在本次共享中，我将向咱们介绍
LLM 在研制效能方面的使用场景和实践案例，展示它是怎么在各个环节中发挥作用的。同时，咱们还将共享怎么构建私有化的 LLM
工程化方式，使其更好地习惯组织的需求。欢迎对 LLM + 研制效能感兴趣的朋友们参与本次共享，与咱们一起讨论研制效能的未来。

咱们在 Bilibili 上的大语言模型微调相关的视频：

  • LLaMA
    系列在线视频： 《代码辅助生成》 、《测验代码生成》 、《具体需求生成》 、《文本转 SQL》
  • ChatGLM 系列在线视频： 《LoRA 大比拼：ChatGLM vs LLaMA，谁更会写需求文档？》

欢迎咱们一起来参与咱们的开源项目，一起来探索 LLM + 软件开发的未来。

GitHub: github.com/phodal/aigc