Google 代码迁移
结合内部代码搜索、模型生成、构建和测试辅助大规模迁移。任务：建议落地方案：利用内部代码搜索定位迁移目标，使用微调模型生成差异代码，并通过自动化构建和测试进行验证。人工工程师需审核批量拉取请求，并手动修复剩余的边缘情况。该工作流依赖状态机机制，由测试结果而非代理决定任务完成状态。；工具：原文所述工具。人工角色：原始材料未说明；局限：资料来源为二手转述，可能包含厂商宣传成分。前提条件包括访问内部代码搜索、微调模型及稳健的CI/CD管道。关于具体模型版本和基础设施成本的集成不确定性存在。合并变更必须经过人工批准。。
工具
原文所述工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
结合内部代码搜索、模型生成、构建和测试辅助大规模迁移。
工作流程
建议落地方案：利用内部代码搜索定位迁移目标，使用微调模型生成差异代码，并通过自动化构建和测试进行验证。人工工程师需审核批量拉取请求，并手动修复剩余的边缘情况。该工作流依赖状态机机制，由测试结果而非代理决定任务完成状态。
原文报告的结果
据来源报告，在一次ID迁移中，80%的代码变更完全由AI编写；JUnit 3到4的迁移在3个月内完成了5,359个文件。这些指标归因于原作者，未经独立验证。实际成功率和节省的时间可能因代码库复杂度和模型性能而异。
人工角色
原始材料未说明
局限
资料来源为二手转述，可能包含厂商宣传成分。前提条件包括访问内部代码搜索、微调模型及稳健的CI/CD管道。关于具体模型版本和基础设施成本的集成不确定性存在。合并变更必须经过人工批准。
试一试
扮演迁移工程师。我需要将[替换：特定库或API]迁移到[替换：仓库名称]中的[替换：文件数量]个文件。首先，使用[替换：代码搜索工具]列出所有需要更改的文件。针对每个文件，基于[替换：迁移规则]使用[替换：LLM模型]生成差异代码。运行[替换：构建/测试命令]进行验证。如果测试失败，请根据错误反馈重试。处理5个文件后停止进行试运行。将差异代码和测试结果呈现给我进行人工审核，然后再继续。未经我明确批准，不得合并任何更改。通过自动通过测试的文件百分比来衡量成功。
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