TongYiLingMa插件下Qwen3-Coder

增加功能

通义灵码插件已安装

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修复BUG

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解读工程

简单工程,提示词来自《AI工具CodeBuddy解读开源项目源代码与框架

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复杂工程

以开源项目大型工程解读,强制指定Qwen3-Coder模型,以4000个+JAVA源代码文件,2次对话完成,输出如下

1. 框架全景图

ThingsBoard 是一个开源的物联网平台,用于数据采集、处理、可视化和设备管理。它基于 Java 技术栈构建,采用模块化架构设计,支持多种物联网协议和大规模设备连接。

1.1 项目定位
  • 类型: 物联网平台/微服务框架
  • 目标应用场景: 物联网设备管理、数据采集与处理、实时监控与可视化
  • 核心功能: 设备管理、规则引擎、数据可视化、告警系统、多协议支持
1.2 技术栈概览
  • 后端: Spring Boot 3.2.12 + Java 17
  • 前端: Angular + Tailwind CSS
  • 数据库
Qwen3-Coder 是阿里云推出的专注于代码生成与处理的大型语言模型。该模型基于前代 Qwen2.5-Coder 的成功经验,在代码生成、推理和纠错能力方面进行了进一步优化和增强。Qwen3-Coder 支持多种模型尺寸,以满足不同开发者的需求,适用于从个人项目到大规模企业级应用的开发场景[^1]。 ### 功能 Qwen3-Coder 提供了强大的代码生成能力,能够根据用户的描述生成高质量的代码片段。此外,它还具备出色的代码推理能力,可以理解代码的逻辑并进行相应的优化。在代码纠错方面,Qwen3-Coder 能够识别并修复代码中的错误,提高代码的稳定性和可靠性。这些功能使得 Qwen3-Coder 成为当前最先进的开源代码语言模型之一,其编码能力与 GPT-4o 相当,并且在数学和通用能力方面也有出色表现。 ### 使用方法 使用 Qwen3-Coder 可以通过阿里云提供的 API 接口进行集成,开发者可以根据自己的需求选择合适的模型尺寸。对于不同的开发环境和编程语言,Qwen3-Coder 也提供了丰富的支持,确保开发者能够轻松地将其集成到现有的开发流程中。以下是一个简单的 Python 示例,展示如何通过 API 调用 Qwen3-Coder: ```python import requests def generate_code(prompt): url = "https://api.example.com/qwen3-coder" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = { "prompt": prompt, "model": "Qwen3-Coder-32B" } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) return response.json()["code"] # 示例调用 code = generate_code("编写一个函数来计算斐波那契数列") print(code) ``` ### 技术特性 Qwen3-Coder 的技术特性包括但不限于大规模训练数据的支持、高效的代码生成算法以及对多种编程语言的广泛支持。它将训练 tokens 扩展到 5.5 万亿,这使得模型能够更好地理解和生成复杂的代码结构。此外,Qwen3-Coder 还支持多模态输入,能够处理包含文本和代码的混合输入,进一步提升了其在实际开发中的实用性。 ### 应用场景 Qwen3-Coder 可以应用于各种软件开发场景,包括但不限于自动化代码生成、代码优化、代码审查和教学辅助。对于开发者来说,Qwen3-Coder 不仅能够提高开发效率,还能帮助他们学习和掌握新的编程技巧。在企业级应用中,Qwen3-Coder 可以帮助企业快速构建高质量的软件产品,降低开发成本并缩短开发周期[^2]。
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