AI代码生成率检测工具

提示

思路：根据输入的excel文件，按照筛选条件过滤期望的初始数据；将该数据进一步处理获取最终的表格结构，同时计算AI代码生成类型信息和生成率。———— 利用大模型工具，一步步实现该需求，得到最终可执行的脚本。

示例：

根据原始数据里面关注的信息列

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输出最终满足要求的输出结构，主要标注出代码的类型和ai生成率

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具体实现细节

数据获取

  • 获取原始excel文件：总AI代码单数.xlsx ———— 扩展思考：原始输入的源可以不同，例如网站、文件，图片等，通过归一化处理，给大模型可以解析的格式即可

数据处理

下面是如何一步步利用通义千问大模型，得到需要的脚本。

第一步：描述需求，以markdonw格式，给出详细的指令：

任务1: 过滤所需要的初始数据

  • 根据输入的 总AI代码单数.xlsx，进行提取
  • 过滤条件 列名 = [行政团队, 提交人姓名工号, 代码提交id, 文件路径, 代码提交链接, AI数据标注行数, 一次提交新增代码总行数]
  • 过滤条件 行政团队 == 开发团队
  • 任务描述：给出对应的python实现代码, 输出结果excel名称为 过滤后的AI代码单数.xlsx

实现过程

将 总AI代码单数.xlsx 和 上述提示词给通义千问 大模型，输出Python代码，如filter_data.py实际运行代码：

  • 2.1 windows机器安装依赖
    • pip3.exe install pandas openpyxl
  • 2.2 执行脚本
    • python .\filter_data.py

得到输出结果 过滤后的AI代码单数.xlsx

PS D:\code\klc\share4ai\docs\zh\framework\ai_code_excel_deal> python.exe .\filter_data..py
数据已成功过滤并保存到 过滤后的AI代码单数.xlsx

任务2 输出计算的最后数据

  • 根据输入的 过滤后的AI代码单数.xlsx ，进行处理
  • 保证原始 过滤后的AI代码单数.xlsx 不变，输出新的excel结果
  • 将 行政团队 列名修改为 团队
  • 将 提交人姓名工号 列名修改为 提交人
  • 将 代码提交id 列名修改为 Commit ID
  • 将 一次提交新增代码总行数 列名修改为 Add Lines
  • 新增一列 AI Detail，如果过滤后的AI代码单数.xlsx里文件路径列名所在列的内容包含 /ft 且包含 _test.go，则新增内容FT 代码生成: aicode ailine,ai_line, ai_line/addline,否则填写为Product代码生成:aicodeadd_line,否则填写为Product代码生成: aicode ai_line, ailine/ai_line/add_line,
    • 其中 ai_line和add_line是变量, 分别对应AI数据标注行数和一次提交新增代码总行数
    • 即上述文本里出现的 ailine,ai_line, ai_line/$add_line, 需要是实际的数值计算结果
  • 任务描述：给出对应的python实现代码, 输出结果excel名称为 AI计算结果.xlsx，且仅包含[团队, 提交人, Commit ID, AI Detail, Add Lines]列的内容

实现过程

将 过滤后的AI代码单数.xlsx和 上述提示词给通义千问 大模型，输出Python代码，如calc_res.py实际运行代码：

  • 执行脚本 python .\calc_res.py

得到输出结果 AI计算中间结果.xlsx 和 AI计算结果.xlsx

PS D:\code\klc\share4ai\docs\zh\framework\ai_code_excel_deal> python.exe .\calc_res.py    
数据已成功处理并保存到 AI计算中间结果.xlsx
数据已成功处理并保存到 AI计算结果.xlsx
最近更新:
Contributors: klc407073648