原创

Augment Agent：自动生成代码的未来

在当今快速发展的技术环境中，自动化和人工智能（AI）正在改变软件开发的方式。Augment Agent 是一种新兴的工具，旨在通过自动生成代码来提高开发效率，减少人为错误，并加速产品上市时间。本文将探讨 Augment Agent 的工作原理、优势以及在实际应用中的潜力。

什么是 Augment Agent？

Augment Agent 是一种基于人工智能的工具，能够根据用户的需求和指令自动生成代码。它利用自然语言处理（NLP）和机器学习算法，理解用户的意图，并将其转化为可执行的代码。这种工具可以支持多种编程语言，并且能够与现有的开发环境无缝集成。

工作原理

用户输入：用户通过自然语言描述他们的需求，例如“创建一个简单的登录页面”。
解析意图：Augment Agent 使用 NLP 技术解析用户的输入，识别出关键要素和功能需求。
代码生成：根据解析的结果，Augment Agent 自动生成相应的代码片段。
反馈与优化：用户可以对生成的代码进行修改和反馈，Augment Agent 会根据这些反馈不断优化生成的代码质量。

Augment Agent 的优势

1. 提高开发效率

通过自动生成代码，开发人员可以节省大量的时间和精力，专注于更复杂的任务和创新的功能开发。研究表明，使用自动化工具可以将开发时间缩短30%至50%。

2. 减少人为错误

手动编码容易出现拼写错误、语法错误等问题，而 Augment Agent 生成的代码经过优化，能够显著降低这些错误的发生率。

3. 促进团队协作

Augment Agent 可以作为团队成员之间的桥梁，帮助不同技能水平的开发人员更好地协作。初学者可以通过该工具快速学习和理解代码，而经验丰富的开发者则可以利用其生成的代码进行更高效的开发。

4. 支持多种编程语言

无论是 Python、Java、JavaScript 还是其他编程语言，Augment Agent 都能够提供支持，满足不同项目的需求。

实际应用案例

案例一：简单的单表CURD项目

提示词如下：

####关联表
* 参照ddl.sql文件中这个表t_china_gov_bond_yield_curve，
* 增加一个自增字段id 作为主键
#### 后端部分：
* 后端在app下面,采用springboot2.7.18
* RESTful API端点实现了完整的CRUD操作
* 标准的服务接口模式设计
* 按照 app_rule.md 规范的包结构组织
* controller/service/mapper/entity的标准命名约定
* Follows the same structure as other mapper files like SampleMapper.xml
* The controller follows the same RESTful API design and security patterns as the original  SampleController.java
#### 前端部分：
* 前端在web工程下，采用VUE 2.6.12
* Vue组件遵循指定的结构规范，可以参考view下面的system目录的代码
* API模块遵循标准格式
* 采用BEM命名规范的SCSS样式
* 按照 web_rule.md 的标准文件结构
* 使用可复用组件实现通用功能
* 字段如果有值域则初始化字典数据
#### 代码实现了所有要求的功能：
* 数据的列表视图
* 添加/编辑/删除操作
* 导入/导出功能(在导入弹出框中有模版下载链接)
* 搜索和分页功能
* 适当的错误处理和加载状态管理

生成完之后启动前后端查看效果，生成的效果还是非常棒的，所有功能直接可用，页面风格和系统保持一致 crud

案例二：复杂的任务计算生成

提示词如下：

### 任务列表： TASK0005 定时任务

####关联表
* 参照ddl.sql文件中表
#### job规范要求
* 定时任务在job下面,采用springboot2.7.18
* 按照 job_rule.md 规范的包结构组织
* service/mapper/entity的标准命名约定
* The Task follows the same design as the original SampleTask.java
* 定时任务在job下面,框架采用springboot2.7.18，定时任务通过powerjob实现
* 按照 job_rule.md 规范的包结构组织
* service/mapper/entity的标准命名约定(放在com.xl.alm.job.common包下)
#### 任务详细的处理逻辑
先生成一个大致定时任务框架，然后填充每一步计算逻辑，以下是每一步的计算逻辑
* 先生成一个大致定时任务框架，入口类似SampleTask.java，然后调用不同的service，填充每一步计算逻辑，以下是每一步的计算逻辑
*如果单个输入太大的话(too large of an input)，帮我自动拆成小块执行，直至组成完整的代码

第一步：设计并实现负债现金流汇总计算逻辑，根据负债现金流表(TB0001)数据，按照设计类型、中短标识、现金流类型进行分组汇总计算，将结果保存到负债现金流现值汇总表(TB0005)。具体计算逻辑：1)保留原始日期标识不变，取自TB0001表中的日期和期限标识；2)对相同设计类型、中短标识、现金流类型、日期和期限标识的记录，对应值相加；3)将日期+期限标识+计算金额汇总为JSON格式聚合字段。
* 第一步：设计并实现负债现金流汇总计算逻辑，根据负债现金流表(t_liability_cashflows)数据，按照设计类型、中短标识、现金流类型进行分组汇总计算，将结果保存到负债现金流现值汇总表(t_liab_cashflow_pv_summary)。具体计算逻辑：1)保留原始日期标识不变，取自t_liability_cashflows表中的日期和期限标识；2)对相同设计类型、中短标识、现金流类型、日期和期限标识的记录，对应值相加；3)将日期+期限标识+计算金额汇总为JSON格式聚合字段。

第二步：设计并实现负债现金流现值计算逻辑，根据折现曲线(TB0002)、折现因子(TB0003)和负债现金流汇总数据(TB0005)，计算负债现金流现值。具体计算逻辑：1)根据设计类型和中短标识匹配不同折现曲线类型(传统险&中短等对应低档曲线，传统险&非中短等对应中档曲线)；2)流入现值计算：从期限标识1开始，与折现因子表相应值相乘后相加汇总；3)流出现值计算：从期限标识0开始，与折现因子表相应值相乘后相加汇总。计算结果更新到TB0005表的现值聚合字段。
* 第二步：设计并实现负债现金流现值计算逻辑，根据折现曲线(t_discount_curve)、折现因子(t_discount_factors)和负债现金流汇总数据(t_liab_cashflow_pv_summary)，计算负债现金流现值。具体计算逻辑：1)根据设计类型和中短标识匹配不同折现曲线类型(传统险&中短等对应低档曲线，传统险&非中短等对应中档曲线)；2)流入现值计算：从期限标识1开始，与折现因子表相应值相乘后相加汇总；3)流出现值计算：从期限标识0开始，与折现因子表相应值相乘后相加汇总。计算结果更新到t_liab_cashflow_pv_summary表的现值聚合字段。

第三步：设计并实现负债久期计算逻辑，基于负债现金流现值(TB0005)计算修正久期和有效久期，将结果保存到负债久期汇总表(TB0006)。修正久期计算公式：Σ(现金流金额 * 折现因子 * 期限/12 /(1+折现率))/现金流现值；有效久期计算公式：-(（+50bp现值） - （-50bp现值））/(0.01*现金流现值)。
* 第三步：设计并实现负债久期计算逻辑，基于负债现金流现值(t_liab_cashflow_pv_summary)计算修正久期和有效久期，将结果保存到负债久期汇总表(t_liability_duration_summary)。修正久期计算公式：Σ(现金流金额 * 折现因子 * 期限/12 /(1+折现率))/现金流现值；有效久期计算公式：-(（+50bp现值） - （-50bp现值））/(0.01*现金流现值)。

第四步：设计并实现分账户负债现金流现值计算逻辑，基于负债现金流现值汇总表(TB0005)，按设计类型、久期类型、日期进行汇总(sum)，将结果保存到分账户负债现金流现值汇总表(TB0007)。
* 第四步：设计并实现分账户负债现金流现值计算逻辑，基于负债现金流现值汇总表(t_liab_cashflow_pv_summary)，按设计类型、久期类型、日期进行汇总(sum)，将结果保存到分账户负债现金流现值汇总表(t_acct_liab_cashflow_pv_summary)。

第五步：设计并实现分账户负债久期计算逻辑，基于负债久期汇总表(TB0006)和分账户负债现金流现值汇总表(TB0007)，计算分账户负债久期。计算公式：(负债久期汇总表值 * 负债现金流现值汇总表值)/分账户负债现金流现值汇总表值。结果保存到分账户负债久期汇总表(TB0008)。
* 第五步：设计并实现分账户负债久期计算逻辑，基于负债久期汇总表(t_liability_duration_summary)和分账户负债现金流现值汇总表(t_acct_liab_cashflow_pv_summary)，计算分账户负债久期。计算公式：(负债久期汇总表值 * 负债现金流现值汇总表值)/分账户负债现金流现值汇总表值。结果保存到分账户负债久期汇总表(t_acct_liab_duration_summary)。

#### 测试代码
按照SampleTaskTest.java的测试代码，编写测试用例，测试每一步计算逻辑是否正确。

生成的效果很好

1.JOB工程结构代码完全一致
2.生成表的操作mapper，一个service调用不同给的操作类
3.每一步计算过程都完美匹配，如果算法描述不清楚，也可以支持二次修改在提问
4.符合power的规范，而不是任意的job实现
5.自动生成测试代码

结论

Augment Agent 作为一种自动生成代码的工具，正在改变软件开发的格局。它不仅提高了开发效率，减少了错误，还促进了团队协作和学习。随着技术的不断进步，未来我们可以期待 Augment Agent 在更多领域的应用，推动软件开发的进一步创新。通过不断探索和利用这些先进的工具，开发人员将能够更好地应对未来的挑战，实现更高效的工作流程。

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