主要观点总结
本文主要介绍了以“无需训练模型”的方式实现AI智能分析功能需求、写代码、review代码解决特定业务问题的实践过程。通过解决一款小众开发语言的问题，详细记录了从RAG优化、rank排序剪枝、small2big、prompt调优、fewshot到避免幻象等实践经验，并分享了基于AI实现通过功能需求描述生成脚本代码，并具备自动补全、格式化和CodeReview能力的业务背景和技术方案。同时，文中还探讨了模型预训练、RAG知识增强、模型选择、优化Prompt提示词等实现细节，并展示了实践成果，包括代码生成、功能描述、代码评审、代码格式化等。
关键观点总结
关键观点1: 业务背景和技术方案
文章介绍了在B端销售技术系统中，决策中心如何通过灵活配置能力快速响应政策规则调整，并通过Aviator脚本定义指标。提出了基于AI实现通过功能需求描述生成脚本代码，并具备自动补全、格式化和CodeReview能力。
关键观点2: 实践细节和流程
文章详细记录了从RAG优化、rank排序剪枝、small2big、prompt调优、fewshot到避免幻象等实践过程，并探讨了模型预训练、RAG知识增强、模型选择、优化Prompt提示词等实现细节。
关键观点3: 实践成果展示
文章展示了实践成果，包括代码生成、功能描述、代码评审、代码格式化等，并探讨了下一步实践计划，包括效果评估和智能策略。
文章预览
阿里妹导读 本文主要讲述，以“无需训练模型”的方式实现：AI智能分析功能需求、写代码、review代码解决特定业务问题的实践过程 摘要 本文主要讲述，以“无需训练模型”的方式实现：AI智能分析功能需求、写代码、review代码解决特定业务问题的实践过程，解决的是一款极其小众的开发语言的问题，模型并无相关领域知识，因此具备一定的代表性。与讲解大模型原理和方法论的文章不同，本文主要站在工程同学视角记录实践经验，例如：如何做RAG优化、rank排序剪枝、small2big、prompt调优、fewshot、避免幻象等，并不会对算法原理做过多剖析，希望能对同样没有算法背景的同学有所帮助，文中内容仅代表个人观点，若有不严谨之处，欢迎指出讨论。 利用AI实现通过功能需求描述生成脚本代码，并具备自动补全、格式化和CodeReview能力： 业务背景 在B端
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