- 博客(18)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 React Agent 书写 DockerFile 初试
本文介绍了一个基于GPT-5指导开发的基于 agent 的Dockerfile生成工具。该工具能够为指定PyPI包自动创建优化的Docker镜像，采用多阶段构建、非root用户运行等安全实践。系统通过智能策略尝试不同启动命令（优先使用CLI，其次采用模块导入），并针对常见服务型包自动设置端口暴露。当运行失败时，工具能根据错误日志调整配置，最多尝试10次直至成功。实现包含本地启发式算法和LLM推理两个层次，通过subprocess管理Docker构建/运行流程，确保容器安全性和最小化镜像体积。
2025-10-28 15:54:01
735
原创 基于React的Agent 初体验——零基础理解逻辑、代码
文章摘要： 本文详细介绍了ReactAgent的工作原理和两种实现方式。ReactAgent采用经典的Thought→Action→Observation循环逻辑，通过角色分配（system/assistant/user）实现任务执行。文章展示了让Agent读取文件的完整流程，包括角色定义、工具函数编写和消息处理机制。重点比较了传统字符串解析和Function Calling两种实现方案：传统方案通过文本匹配解析Action，而Function Calling使用结构化JSON实现更可靠的工具调用。最后提供
2025-10-25 13:47:43
772
原创 Docker入门学习（二）
本文主要介绍了Dockerfile的编写与自定义镜像构建的完整流程。首先通过git获取项目代码并创建.dockerignore文件排除不必要文件，详细讲解了4种创建文件的方法。重点演示了如何编写Dockerfile，包括基础镜像选择、工作目录设置、依赖安装、端口暴露等配置，特别说明了CMD指令的执行逻辑。随后介绍了镜像构建、容器运行及管理操作，包括端口映射、交互模式等实用参数。还讲解了如何将镜像发布到DockerHub，以及开发阶段非常重要的挂载功能，通过-v参数实现宿主机与容器目录的实时同步，方便代码修改
2025-10-22 15:40:32
566
原创 Docker入门学习（一）
Docker是一个虚拟容器技术，可在MacOS等系统上隔离运行程序。Mac用户需安装Docker Desktop（包含Linux虚拟机、Engine和GUI），安装后通过GUI或CLI操作。主要概念包括Image（静态模板）和Container（运行实例）。使用前需配置国内镜像源提升下载速度，如添加registry-mirrors配置。基本操作包括拉取镜像（docker pull）、运行容器（docker run）、管理容器状态等。以hello-world和ubuntu容器为例，演示了从拉取到运行的全过程，
2025-10-21 21:43:59
1815
原创 Zenodo 存储论文相关Artifact教程（简略版）
获取zenodo DOI号步骤：1. 上传压缩包并填写基本信息（标题、作者、ORCID）；2. 在Alternate identifiers添加arXiv预印本编号或GitHub链接；3. 在Related works关联论文（仅需arXiv编号）；4. 填写参考文献Bibtex；5. 发布后即可在details查看DOI号。如需更新，可点击右侧按钮修改。
2025-10-20 14:13:57
396
原创 CCF-B选择期刊（2）——软件工程类
本文介绍了软件工程领域CCF-B类期刊的筛选方法及投稿建议。作者基于论文主题（软件供应链）和研究类型（实证分析），通过分析期刊Aims & Scope、特刊主题和投稿要求，筛选出适合投稿的期刊，包括Automated Software Engineering（ASE）、Empirical Software Engineering（ESE）、IET Software（IETS）和Journal of Systems and Software（JSS）。其中ESE最适合实证类研究，JSS特刊与软件可靠性
2025-10-14 17:35:47
733
原创 CCF-B选择期刊（1）——网络安全类
这篇文章摘要探讨了为恶意软件研究论文筛选合适CCF-B期刊的方法。作者通过快速阅读法评估期刊匹配度（实证类/理论类/系统类），重点分析了三本期刊：1) ACM TOPS（原TISSEC）强调实践应用，不接受纯理论，35页限制；2) Computers & Security更包容实证研究，不限页数；3) Journal of Computer Security偏好系统验证。最终建议实证类研究优先考虑Computers & Security，因其对数据驱动型论文接受度较高，而ACM TOPS和J
2025-10-13 23:43:12
707
原创 软件供应链安全论文阅读
本文陈述了一篇综述论文——软件供应链中的开源恶意软件扫描工具，重点介绍了三类技术：1）静态分析工具如CodeQL，其基于查询可检测第三方代码中的可疑调用和隐藏脚本；2）基于签名的扫描器（如Yara）通过模式匹配快速识别已知威胁但易漏报；3）行为分析工具在沙箱环境中监控运行时特征（系统调用、网络活动等），虽检测更全面但耗时较长。文章指出静态扫描仍是当前威胁防护的核心手段。（149字）
2025-10-11 11:48:41
152
原创 大模型Agent论文研读：DEPSRAG: Towards Agentic Reasoning andPlanning for Software Dependency Management
本文研读了论文DEPSRAG系统，利用多智能体框架实现自动化依赖管理。系统通过构建知识图谱（KG）整合依赖关系数据，采用RAG（检索增强生成）技术增强LLM在依赖分析中的时效性和准确性。核心创新包括：1）Agent-Critic机制实现自我纠错；2）任务分解为依赖图构建、关键包识别和漏洞查询三个子任务；3）LLM最小化原则（确定性任务由程序直接处理）。实验表明，Critic机制使回答准确率提升3倍，但GPT-4在结构化查询中表现优于Llama-3。该系统为复杂依赖管理提供了可验证的自动化解决方案。
2025-10-08 12:24:58
804
原创 LLM多智能体综述论文阅读 LLM-Based Multi-Agent Systems for Software Engineering:Literature Review, Vision..（2）
本文提出LMA在软件工程领域的两大研究方向：提升单体智能体能力和优化多智能体协同。对于单体智能体，通过"角色识别-能力评估-专项强化"三阶段方法，将通用LLM培养为专业SE角色代理；同时提出面向智能体的编程范式(AOP)来优化提示语言设计。在多智能体协同方面，重点解决任务分配、性能评估、系统扩展等关键问题，包括建立协作基准、设计分层架构、引入工业管理机制等。最终目标是构建可胜任复杂SE任务、支持人机协作的LMA系统，实现从单点能力到群体智能的突破。
2025-10-07 11:36:53
561
原创 LLM多智能体综述论文阅读 LLM-Based Multi-Agent Systems for Software Engineering:Literature Review, Vision..（1）
该论文系统梳理了基于大语言模型的多智能体系统（LLM-Based MAS）在软件工程中的应用。研究覆盖需求工程、代码生成、质量保证和维护等全生命周期，提出由编排平台（含协作模型、通信机制、规划学习方式）和LLM智能体（预定义/动态、同质/异质）组成的框架体系。通过DBLP文献检索和滚雪球方法收集案例，重点分析ChatDev等典型系统在端到端开发中的表现，发现其虽能完成贪吃蛇等游戏开发，但存在可重复性差、需人工调试等问题。研究为LLM-MAS在软件自动化领域的应用提供了系统化参考框架。
2025-10-07 10:56:27
877
原创 大模型论文研读 WHEN LLMS MEET CYBERSECURITY: A SYSTEMATICLITERATURE REVIEW（1）
这篇综述论文探讨了大模型(LLMs)在网络安全领域的应用，涵盖300+篇论文、25个模型和10个应用场景。文章主要研究三个问题：网络安全领域LLMs的构建、应用及面临的挑战。首先介绍了开源和闭源LLMs的特点，强调代码类LLM更适合安全任务。随后详细分析了LLMs在威胁情报、漏洞检测、恶意软件分析等10个安全场景的应用。论文还系统阐述了构建网络安全领域LLM的方法：从基础模型选择、评估指标(安全知识、安全代码生成、IT运维能力)，到关键微调技术(持续预训练、监督微调等)，并列举了多个成功案例。最后指出当前研
2025-10-04 14:27:27
1823
原创 大模型Agent的论文研读：REACT:SYNERGIZING REASONING AND ACTING INLANGUAGE MODELS
本文阅读了ReAct的论文。在HotpotQA和FEVER任务中，ReAct通过结合推理(Thought)和外部检索(Action/Observation)，显著优于仅依赖内部推理的CoT和仅依赖外部检索的Act方法。实验表明，ReAct+CoT-SC混合策略表现最佳，能有效平衡推理和检索。在决策任务(ALFWorld和WebShop)中，ReAct通过目标分解和环境跟踪，成功率达到71%，优于仅依赖内部独白的IM方法(53%)。研究还发现，对小模型进行ReAct微
2025-10-02 17:37:16
832
原创 C++ 数据输入输出
istream &is 表示一个输入流，譬如cin；string&str 从输入流读入的字符串存放在该字符串中；char delim表示遇到这个字符停止读入，默认该字符为'\n'。从文件中读入多行字符串，存在vector中。此外，也可以使用与int一样的方式：1——键盘读入。按空格划分，但遇到回车停止——>一次读多个，一次读一行。学习自用，引用不全，欢迎指出问题。，遇到空格不结束，直接使用getline函数。注意格式使用 e.g.
2023-06-30 21:43:43
1858
原创 计算高精度的2的N次方（N ＜= 10000）
算法思想：高精度—>用数组存储2的N次方的每一位；每次将数组的每一位乘以2，选取中间变量存储进位值，并扩充位数。
2023-06-28 17:47:51
321
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人