摘要：本文系统化的给出了腾讯在代码智能赛道打造 AI 代码助手产品的思考和技术方法，从产品、技术和研发方法论的角度分别阐述了产品对腾讯内部服务的研发过程，包括产品层面打造主侧屏协同交互的编码和 Chat 对话相结合的沉浸式 AI 体验，技术上代码补全、代码生成、CR 生成、基于 Chat 对话的代码能力等模型训练和精调，Trigger、Prompt、Stop、Show等产品核心策略和算法，以及构建了一套双环驱动的 AI 大模型产品研发体系，目的是在智能化时代高效、快速的迭代我们的产品，给用户提供极致的开发体验。 阅读全文

摘要：上文概要 上篇文章，我们介绍了腾讯基于 AI 大模型完成了智能代码评审（ AICR）的大规模落地与实践，为数万腾讯开发者提供了生成摘要、发现代码问题、生成评审意见与修复建议等能力，大大提升了评审效率与代码质量。本篇将为你分享腾讯 AICR 建设过程遇到的技术挑战以及解决方案。 技术挑战 在真实落地过 阅读全文

摘要：基于大模型技术为 AI 智能代码评审（AI Code Review，以下简称 AICR）带来了新的机遇与挑战，腾讯 AI 代码助手团队和 CR 团队基于腾讯集团开发人员与腾讯云广大开发人员/企业客户的 MR/CR 场景 (MR: Merge Request；CR:Code Review)，结合大模型技术推出了智能代码评审解决方案，包括基于 diff 片段、file 文件、edior 编辑文件的 AI 辅助评审、code suggestion、生成 MR commit message ，此外在腾讯集团内部还在源代码管理平台实践了基于 AI 实现 MR 摘要生成、智能评审意见生成、代码问题 AI评审修复意见生成等功能，全面助力广大开发人员提升评审效率和代码质量。 阅读全文

摘要：引言 腾讯健康依托云计算、人工智能和大数据技术等技术，加速健康行业的数字化转型升级，提供包括医保电子凭证、电子健康卡、腾讯医典、觅影和 AI 辅诊等在内的全方位服务，致力于提升医疗服务效率与质量。 背景 在腾讯健康行业数字化转型过程中，面对项目规模扩大带来的代码量激增和维护成本上升问题，腾讯健康积极采用 AI 技术提升研发效率。腾讯云 AI 代码助手以其智能编程能力、高效的代码审查与优化功能，帮助团队解决重复编码、快速定位问题及代码安全等问题。腾讯健康团队与腾讯云 AI 代码助手团队合作，打磨共创。医疗健康团队累计收集超 600 个 Badcase，并与 AI 代码助手通过定期周会机制跟进问题的解决，AI 代码助手团队通过过硬的技术能力和快速的服务响应持续提升产品体验，形成了平台与业务双受益的局面，实现了团队内部落地，并取得显著收益，并入选腾讯公司研效委员会标杆案例。 阅读全文