「AI coding 的自动优化任务」实现任务优化-港品优选

「AI coding 的自动优化任务」实现任务优化

2026/8/27 11:59:17 网站建设项目流程

「AI coding 的自动优化任务」实现任务优化

目录

「AI coding 的自动优化任务」实现任务优化
- 第一原则：分离"可调工件"与"代码逻辑"（separation of tunables）
- 三种着力点 → 三种主流做法
- 把三者串起来：eval-driven 优化闭环（这才是"工业级"的本体）
- 给你的落地结论（一句话映射）
- 一、你的 harness / meta-harness 到底怎么跑的
- - 内层 = 评测 harness（"跑一遍 + 打分"，即 reward function）
  - 外层 = 优化 meta 循环（用 reward 去改"agent"本身）
- 二、加单元测试（当前只有集成自检，缺细粒度）
- 三、可直接复用的前端 / 平台，哪些贴合你的场景
- 四、前端「框」（三栏面板 / 输入框）现存问题与修法

第一原则：分离"可调工件"与"代码逻辑"（separation of tunables）

脚本里其实混了三种东西，工业界会把它们拆开、分别对待：

脚本里的东西	例子（你的项目）	该不该让优化器碰
提示词 / 少样本	`llm_sections.py`的`generate_root_cause_batch`/`generate_voice_batch`提示词、`domain_knowledge.py`知识库	✅ 抽成工件后自动优化
参数 / 配置	TOP30/TOP20、模型/温度、切分阈值	✅ 配置化后做搜索
代码逻辑	`html_report.py`表格渲染、`run_report.py`排序/切分	⚠️ 走 coding-agent → PR → CI → 人审，不自动乱改

标签：网站建设企业官网项目流程 UI设计前端开发

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