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随着人工智能技术的崛起与应用，我们正迎来新一代智能化软件工程时代。

过去，传统软件开发的流程主要依赖人力，从需求分析、设计、编码、测试到维护，每一步都需要软件工程师的深入参与。随着预训练大模型、生成式人工智能等技术在各行业加速落地，新技术为传统软件开发带来全新的解决方案，新一代智能化软件工程应运而生。

在智能化软件工程发展的浪潮下，NCL电子紧密围绕公司AI战略规划，深化技术创新，自2023年起，便着手研发金证代码大模型（K-CODE），现已基本完成研发工作。经过内部运行测试，K-CODE展现出良好的编码能力，25%的开发人员已在实际工作中运用该模型生成代码，有效提升了代码编写的效率，缩短了开发周期。

K-CODE流程设计始于读取工程项目与用户代码，并依托向量数据库的参与来增强数据处理能力。首先，流程进入“提示工程”核心环节，这是Copilot流程的灵魂所在。提示工程巧妙地模拟开发人员使用拉取请求、管理项目中文件夹、处理未解决问题等信息的过程，并将这些信息融入相应的上下文中，随后输出提示并过滤掉不符合要求的或无效的提示。之后，K-CODE对筛选后的提示进行深度解析并生成相关信息，最后系统执行补全操作。

K-CODE集成了代码解释、生成补全、翻译、自动注释、智能问答以及单元测试等多种功能，满足开发者在实际工作中多种需求。

代码解释

对于遗留代码注释不够、逻辑嵌套以及代码混淆等问题，借助K-CODE代码解释功能，开发者能够快速厘清信息，理解内在逻辑。

代码生成补全

通过智能分析开发者输入的代码及注释，K-CODE能够自动生成补全函数内容，减少手动编码的工作量，加速编码过程，提升编码效率。

代码翻译

假设开发者想要把Java函数转换成Python，K-CODE将提供代码翻译功能，快速实现不同编程语言的转换，帮助开发者高效完成跨语言开发的需求。

代码自动注释

K-CODE能够提供一键生成方法注释及行间注释，有效提升代码可读性。

智能问答

智能问答功能则是K-CODE的另一大亮点。开发者在问答界面输入函数说明，模型则给出函数的实现方法，为开发者提供实时的技术支持和解决方案。

单元测试

过去，单元测试与接口测试的工作量通常较为繁重，需要投入大量的时间和人力。然而，随着技术的发展，K-CODE能够快速提供代码测试，减少人力成本，帮助开发者定位和修复问题，提高测试效率。

K-CODE不仅是一款功能强大的编码辅助工具，更是提升编码效率、深化业务逻辑理解的得力助手，还能实现全面的测试与自动代码注释，为用户提供高效且智能的编码体验。

凭借对大量代码库和文档的深入分析，K-CODE能够精准理解代码的上下文和意图，进而为开发者提供更为准确、全面的代码解释和建议，有助于开发者更深刻理解业务需求，更高效、精准地完成繁琐复杂的编程任务，有望成为推动行业发展的重要工具。

未来，NCL电子将持续深入代码大模型的调优，充分发挥K-CODE核心优势，提升自身产品开发的效率与质量，同时推动代码大模型在行业内的应用，为金融科技发展再添新翼。