研究内容创作工程开发
ai-writing-detection
全面的 AI 文本检测框架。通过词汇分析、结构模式、模型指纹与技术元数据比对,精准辨识 AI 生成内容与写作痕迹。
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规划、执行用户验收测试 (UAT) 与端到端场景,验证需求是否符合用户可见的行为表现。
自动化质量监控与度量,包含 DORA 指标、缺陷密度追踪,并为持续交付流水线配置智能质量闸道。
一套管理 LLM 项目生命周期的框架,涵盖评估任务模型契合度、架构设计、结构化输出解析及代理辅助开发流程。
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为编码代理执行严格的“先验证后声明”协议,要求在声明工作完成、成功或修复错误前,必须先执行指令并确认输出证据。
自动化多团队代码库改进代理,具备狭义(目标导向)、广义(假设发散)及全面(质量扫描)三种模式。
CMTAT RuleEngine 合约的 Foundry 开发指南,包含测试、部署脚本以及专案特定的 Solidity 模式。
使用 Google Wycheproof 测试向量套件验证密码学实现,以检测安全边界案例与已知漏洞。
使用 Ruby debug gem 进行测试套件的交互式调试工作流程,包含逐步执行、系统状态检查与根本原因分析。