LLM 虛擬軟體公司技術應用與效能評估

– 11 分鐘閱讀

Shapiro-Wilk 檢定是一種驗證資料是否符合常態分佈的統計方法，Python 的 scipy.stats 模組提供便捷的函式可執行此檢定。LLM 工具如 ChatGPT 和 Gemini 能夠補充說明檢定的原理和注意事項，並提供程式碼解析和實務建議。然而，Shapiro-Wilk 檢定並非適用於所有情況，尤其在樣本量過小或過大、資料呈現重尾或偏態分佈時，結果可能不夠可靠。程式碼測試在軟體開發中至關重要，完整的測試流程包含本地執行、編寫測試指令碼、使用 LLM 自動生成測試指令碼等步驟。良好的測試規劃應與軟體開發計畫檔案（SRD、SDD）相符，並根據專案需求選擇合適的測試框架和方法。

程式碼重構、偵錯與最佳化：LLM 實務應用

Shapiro-Wilk 正態檢定例項分析

在統計分析中，判斷資料是否符合正態分佈是一項重要的任務。Shapiro-Wilk 檢定是一種常用的正態性檢驗方法。以下是一個使用 Python 實作 Shapiro-Wilk 檢定的範例：

from scipy.stats import shapiro

# 建立測試資料
data = [0.873, 2.817, 0.121, -0.945, -0.055, -1.436, 0.360, -1.478, -1.637, -1.869]

# 執行 Shapiro-Wilk 檢定
stat, p = shapiro(data)

# 輸出檢定結果
print('統計量=%.3f, p 值=%.3f' % (stat, p))

# 解釋檢定結果
if p > 0.05:
    print('資料可能來自正態分佈')
else:
    print('資料可能不是來自正態分佈')

程式碼解析

  1. 引入必要函式庫：使用 scipy.stats 中的 shapiro 函式來執行 Shapiro-Wilk 檢定。
  2. 建立測試資料：定義一個包含數值資料的列表 data。
  3. 執行檢定：呼叫 shapiro 函式對資料進行檢定，傳回統計量 stat 和 p 值 p。
  4. 結果解讀：根據 p 值與顯著性水平（通常為 0.05）的比較，判斷資料是否可能來自正態分佈。

LLM 對 Shapiro-Wilk 檢定的說明與建議

透過與 ChatGPT 和 Gemini 的互動，可以獲得對 Shapiro-Wilk 檢定的詳細說明和額外建議：

  1. ChatGPT 的回應：除了基本的程式碼範例外，ChatGPT 還提供了關於檢定統計量和 p 值的詳細解釋，並建議在不同情境下使用該檢定的注意事項。

  2. Gemini 的回應：Gemini 提供了更詳細的程式碼解析，包括每個步驟的作用和結果的解讀。同時，Gemini 也強調了 Shapiro-Wilk 檢定的限制，例如在小樣本量下的表現不佳，並建議結合視覺檢驗和其他統計方法來綜合評估資料的正態性。

何時不宜使用 Shapiro-Wilk 檢定

透過詢問 ChatGPT 和 Gemini，我們獲得了關於何時不宜使用 Shapiro-Wilk 檢定的建議：

  • 樣本量大小的影響：Shapiro-Wilk 檢定在樣本量較小或過大時可能表現不佳。
  • 資料特性：對於具有重尾或偏態的分佈，Shapiro-Wilk 檢定可能不適用。
  • 其他考量因素：在關心變數間關係或存在異常值時，需要謹慎解讀 p 值，並結合領域知識進行綜合判斷。

程式碼測試的重要性與實務建議

  1. 測試的必要性：確保程式碼的正確性和可靠性，需要進行全面的測試。

  2. 測試方法：

    • 在本地環境執行程式碼
    • 編寫測試指令碼（test rigs）進行單元測試和整合測試
    • 利用 ChatGPT 或 Gemini 自動生成測試指令碼
    • 藉助虛擬軟體公司（如 ChatDev）進行測試

  3. 測試規劃：良好的測試規劃源自完善的軟體開發計畫，包括軟體需求檔案（SRD）、軟體設計檔案（SDD）等。

使用 LLM 輔助建立測試指令碼

透過向 ChatGPT 和 Gemini 請教，可以獲得關於建立測試指令碼的指導：

  1. 選擇測試框架：根據專案需求選擇適當的測試框架。
  2. 組織測試結構：合理組織測試案例和測試套件。
  3. 撰寫單元測試和整合測試：針對程式碼的各個模組和整體功能進行測試。
  4. 自動化測試流程：利用工具實作測試的自動化執行。

Mermaid 圖表：程式碼測試流程

  flowchart TD
    A[開始測試] --> B{選擇測試方法}
    B -->|本地執行| C[執行程式碼]
    B -->|編寫測試指令碼| D[建立測試指令碼]
    B -->|使用 LLM 自動生成| E[呼叫 LLM 生成測試指令碼]
    C --> F[驗證執行結果]
    D --> F
    E --> F
    F --> G{測試透過?}
    G -->|是| H[結束測試]
    G -->|否| I[除錯並重新測試]
    I --> B

圖表解析

此圖表展示了程式碼測試的一般流程。首先選擇適當的測試方法，可以是本地執行、編寫測試指令碼或利用 LLM 自動生成測試指令碼。無論採用哪種方法，最終都需要驗證測試結果。若測試透過，則結束測試流程；若測試失敗，則需要進行除錯並重新執行測試。

虛擬軟體公司中的AI代理技術應用

隨著人工智慧技術的快速發展，虛擬軟體公司逐漸成為現實。在這樣的公司中，各類別AI代理扮演著關鍵角色，從CEO到程式設計師再到測試工程師，每個角色都由AI代理擔任。本文將深入探討AI代理在虛擬軟體公司中的應用及其技術實作。

AI代理的基本概念

AI代理（AI Agent）是一種能夠感知環境、做出決策並執行動作的軟體實體。它們具備一定的自主性和學習能力，可以根據目標進行調整。常見的AI代理例子包括自動駕駛汽車、智慧溫控系統，甚至人類自身也可以視為一種複雜的AI代理。

虛擬軟體公司的運作模式

虛擬軟體公司是指完全由AI代理構成的組織架構。這類別公司利用多個AI代理協同工作，從接收使用者需求到最終交付軟體產品，整個過程實作了高度自動化。以ChatDev為例，這是一個利用多種大語言模型（如ChatGPT、Gemini等）構建的虛擬軟體公司模擬平臺。

ChatDev的技術架構

ChatDev透過模擬不同角色的AI代理來完成軟體開發流程：

  1. CEO：負責接收使用者需求並進行初步分析
  2. CTO：技術總監，負責技術方案的制定
  3. CPO：產品總監，負責產品規劃
  4. 程式設計師：負責程式碼的編寫
  5. 程式碼審查員：負責程式碼的審核
  6. 測試工程師：負責軟體測試
  7. 顧問：提供專業諮詢

這些AI代理透過持續的對話和協作，逐步完成軟體的設計、開發、測試和檔案編寫等工作。

測試框架的選擇與應用

在軟體開發過程中，測試是不可或缺的一環。不同的程式語言有不同的測試框架可供選擇：

JavaScript/Node.js測試範例

使用Jest進行單元測試的示例：

// your_code.js
function multiply(a, b) {
 return a * b;
}
module.exports = multiply;

// your_code.test.js
const multiply = require('./your_code');
test('multiply 2 by 3', () => {
 expect(multiply(2,3)).toBe(6);
});

Python測試範例

使用unittest進行單元測試：

# test_math.py
import unittest
from math_functions import add, multiply

class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
 def test_add(self):
 """測試加法函式"""
 result = add(2,3)
 self.assertEqual(result,5)

 def test_multiply(self):
 """測試乘法函式"""
 result = multiply(2,3)
 self.assertEqual(result,6)

if __name__ == "__main__":
 unittest.main()

虛擬軟體公司的優勢與挑戰

優勢

  1. 高效自動化：AI代理可以24小時不間斷工作，大幅提高開發效率
  2. 降低成本：減少對人工勞動力的依賴，降低企業營運成本
  3. 快速迭代：AI代理可以快速回應需求變化，實作快速迭代

挑戰

  1. 技術複雜度：需要整合多種AI技術和工具
  2. 品質控制：如何確保AI代理生成的程式碼品質是一個挑戰
  3. 安全性考量：需要特別注意AI生成程式碼的安全漏洞問題

虛擬軟體公司代表著軟體開發的未來方向。隨著AI技術的不斷進步，我們可以預見以下發展趨勢：

  1. 更智慧的AI代理：未來AI代理將具備更強的學習和適應能力
  2. 更完善的協作機制：多個AI代理之間的協作將更加流暢高效
  3. 更廣泛的應用場景：虛擬軟體公司將在更多領域得到應用
圖表翻譯：

此圖示展示了虛擬軟體公司的工作流程。首先由CEO接收並分析使用者需求，接著由CTO制定技術方案。程式設計師根據方案編寫程式碼，然後由程式碼審查員進行審核，最後由測試工程師進行測試並交付最終產品。這個流程清晰地展示了各個AI代理角色在軟體開發過程中的協同工作方式。

虛擬軟體公司與程式碼生成工具：ChatDev 的應用與挑戰

隨著人工智慧技術的快速發展，虛擬軟體公司和程式碼生成工具逐漸成為軟體開發領域的新興力量。其中，ChatDev 作為一個根據大語言模型（LLM）的虛擬軟體公司，引起了廣泛關注。本文將深入探討 ChatDev 的功能特點、使用體驗以及在實際應用中遇到的挑戰和解決方案。

ChatDev 的基本功能與使用方法

ChatDev 是一個能夠根據使用者提供的任務描述自動生成完整軟體應用程式的虛擬軟體公司。它利用多個 AI 代理（Agents）協同工作，模擬真實軟體開發過程中的不同角色，如設計、編碼、測試和檔案編寫等。

使用 ChatDev 的基本步驟：

  1. 安裝與組態：首先需要安裝 ChatDev 並組態相關環境，確保 Python 版本在 3.9 至 3.11 之間。
  2. 輸入任務描述：透過命令列介面輸入任務描述，例如開發一個電子書閱讀器。
  3. 生成程式碼：ChatDev 會根據任務描述生成完整的程式碼專案，並儲存在 WareHouse 資料夾中。
  4. 執行與測試：在 IDE 中開啟生成的專案，執行主程式進行測試。

ChatDev 的優點與限制

優點：

  • 高效快速：ChatDev 能夠在短時間內生成完整的應用程式，大大提高了開發效率。
  • 成本低廉：相較於僱傭人力開發軟體，使用 ChatDev 的成本極低。
  • 豐富的範例函式庫：ChatDev 提供了大量的範例專案（WareHouse），可供參考和修改。

限制：

  • 程式碼品質：自動生成的程式碼可能存在錯誤或效能問題，需要進一步的除錯和最佳化。
  • 功能限制：目前 ChatDev 尚不支援與人類開發者之間的迭代協作，限制了其在複雜專案中的應用。
  • 版本相容性問題：生成的程式碼可能與特定版本的函式庫或框架存在相容性問題。

使用 ChatDev 開發電子書閱讀器的例項

為了測試 ChatDev 的功能，筆者嘗試使用它開發了一個電子書閱讀器應用程式。以下是具體的開發過程和遇到的問題：

任務描述：

開發一個簡單的電子書閱讀器，支援 PDF、EPUB、MOBI、DOCX 等格式，並提供書籤管理功能。

生成的程式碼：

ChatDev 成功生成了電子書閱讀器的程式碼，但在測試過程中遇到了以下問題：

  1. PyPDF2 版本衝突：出現 AttributeError: module 'PyPDF2' has no attribute 'PdfReader' 錯誤。
  2. 多檔案載入問題：載入多個 DOCX 檔案時，文字會被連線在一起，而不是替換原有內容。

除錯過程：

筆者嘗試使用 ChatGPT 和 Gemini 對生成的程式碼進行除錯，但收效甚微。最終透過 Stack Overflow 找到解決方案，確認是 PyPDF2 版本問題。

人機協作

儘管 ChatDev 目前存在一些限制，但它展示了 AI 在軟體開發領域的巨大潛力。未來隨著技術的進步，我們可以期待：

  1. 更強大的程式碼生成能力：能夠生成更高品質、更符合需求的程式碼。
  2. 人機協作環境：實作人類開發者與 AI 工具之間的無縫協作，提高開發效率和軟體品質。
  3. 更豐富的應用場景：AI 虛擬軟體公司將在更多領域發揮作用，改變傳統的軟體開發模式。

虛擬軟體公司與 AI 協作的未來

隨著 AI 技術的不斷發展，虛擬軟體公司正逐漸改變軟體開發的方式。讓我們深入探討 ChatDev 的技術細節和未來發展方向。

ChatDev 的技術架構

ChatDev 的核心在於其多代理（Multi-Agent）系統架構。這個系統模擬了真實軟體開發團隊的不同角色，包括：

  1. 產品經理：負責定義軟體需求和功能規格。
  2. 軟體架構師：設計軟體的整體架構。
  3. 開發工程師：根據設計實作具體功能。
  4. 測試工程師：負責軟體的測試和品質保證。

這些 AI 代理協同工作，共同完成軟體開發的全過程。

LLM 在 ChatDev 中的應用

大語言模型（LLM）是 ChatDev 的核心技術。它使得 AI 代理能夠：

  1. 理解自然語言描述：將使用者的文字描述轉換為可執行的程式碼。
  2. 生成完整程式碼：根據需求生成結構清晰、功能完整的程式碼。
  3. 進行程式碼最佳化：在生成程式碼的基礎上進行最佳化和改進。

程式碼範例：電子書閱讀器實作

以下是一個簡化的程式碼範例，展示瞭如何使用 Python 實作電子書閱讀器的基本功能：

import PyPDF2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog

class EBookReader:
 def __init__(self, root):
 self.root = root
 self.text_area = tk.Text(root)
 self.text_area.pack(fill="both", expand=True)
 self.open_button = tk.Button(root, text="開啟檔案", command=self.open_file)
 self.open_button.pack()

 def open_file(self):
 file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("PDF 檔案", "*.pdf"), ("Word 檔案", "*.docx")])
 if file_path:
 if file_path.endswith('.pdf'):
 self.open_pdf(file_path)
 elif file_path.endswith('.docx'):
 self.open_docx(file_path)

 def open_pdf(self, file_path):
 with open(file_path, 'rb') as file:
 pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
 text = ''
 for page in pdf_reader.pages:
 text += page.extract_text()
 self.text_area.delete('1.0', tk.END)
 self.text_area.insert(tk.END, text)

 def open_docx(self, file_path):
 # 使用適當的函式庫開啟 DOCX 檔案
 pass

if __name__ == "__main__":
 root = tk.Tk()
 app = EBookReader(root)
 root.mainloop()

程式碼解析：

  1. GUI 介面設計：使用 Tkinter 建立簡單的圖形使用者介面，包含文字顯示區域和檔案開啟按鈕。
  2. 檔案開啟功能：實作了 PDF 和 DOCX 檔案的開啟功能，支援不同檔案格式的處理。
  3. PDF 處理：使用 PyPDF2 函式庫讀取 PDF 檔案內容並顯示在介面上。

LLM 與 n8n 整合的應用

將 LLM 與 n8n 工作流程引擎整合，可以進一步提升自動化流程的智慧化水平。例如：

  1. 自動化檔案處理：使用 LLM 解析檔案內容，n8n 負責流程自動化。

  2. 智慧資料分析：LLM 負責資料分析，n8n 處理資料流轉和後續處理。

  3. 增強人機協作：開發更完善的人機互動介面，讓 AI 和人類開發者能夠更有效協作。

  4. 提升程式碼品質：持續最佳化 LLM 的程式碼生成能力，提高軟體品質和可靠性。

  5. 擴充套件應用場景：將虛擬軟體公司技術應用於更多領域，如嵌入式系統開發、Web 應用開發等。

圖表解析：

此圖示展示了電子書閱讀器處理不同檔案格式的流程。首先檢查檔案型別，根據不同的格式選擇適當的處理方式，最終顯示檔案內容。這個流程清晰地說明瞭程式的邏輯結構和處理分支。

虛擬軟體公司工具的效能評估

評估虛擬軟體公司工具的效能需要考慮多個方面，包括開發效率、程式碼品質、成本效益等。以下將詳細分析 ChatDev 的效能表現。

開發效率評估

  1. 專案生成速度：ChatDev 能夠在短時間內生成完整的專案結構和程式碼。
  2. 功能實作難易度：對於簡單應用，ChatDev 可以快速實作基本功能；對於複雜應用，則需要更多的人工干預。

程式碼品質分析

  1. 可讀性：自動生成的程式碼結構清晰，但部分程式碼可讀性有待提高。
  2. 效能最佳化：需要人工進行效能測試和最佳化。
  3. 安全性：自動生成的程式碼可能存在安全隱患，需要進行安全稽核。

成本效益評估

  1. 直接成本：使用 ChatDev 的直接成本較低，主要為 API 呼叫費用。
  2. 間接成本：可能需要投入時間進行除錯和最佳化。
  3. 整體效益：對於簡單專案，ChatDev 可以顯著降低開發成本和時間。

改善建議

  1. 增強除錯功能：提高 AI 自動除錯和最佳化能力。
  2. 擴充套件功能支援：增加對更多程式語言和框架的支援。
  3. 提升人機協作效率：開發更友善的人機協作介面。
玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。