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在系统建设的整个生命周期中，每个环节中都可能犯错，甚至有些环节犯的错，后面是无法弥补的或者成本极高的。

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所以高可用是一个系统工程，必须放到整个生命周期中进行全面考虑。同时，考虑到服务的增长性，高可用更需要长期规划并进行体系化建设。

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编码效率低：编码效率不够高，没办法合理安排编码时间；线上问题难定位。

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结合智能化手段来帮助产品经理明确用户诉求，提炼产品文档。基于代码数据，可以实现代码分析自动化，如可以应用到代码缺陷检测和代码自动编写等领域中。

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基于用户的操作数据，可以做到软件测试自动化，如现在很火爆的UI测试、Mock测试等。

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智能研发助手云豆背后的能力：代码补全
代码补全是当前代码智能化领域研究的热点。

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因此我们希望有一种对缺陷类型泛化能力比较强的缺陷检测方法或者工具，于是提出PRECFIX方法（Patch Recommendation by Empirically Clustering）。

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评审耗时预估”的技术实现思路是怎样的呢？首先从几百万次的代码评审历史浏览数据中抽取特征，包括评审总行数、编程语言、历史评审时长、历史逐行时长等几十个维度的特征，从而去训练机器学习模型。

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针对信息熵结果集聚合提取常见关键字，并结合上下文分析完成二次过滤。同时通过问题的修复情况建立二分类数据集，完成算法优化。进而从词法识别迭代为语义识别。

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还可以从“补全概率”的维度对候选方案进行排序。但这种补全方式也有其局限性，推荐的结果比较固定。