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leetgo是一个命令行工具，帮助你管理LeetCode代码、简化常用的LeetCode操作，让解题更轻松~leetgo可以自动生成题目描述、样例代码，最特别的是还可以生成测试代码，让你的代码可以在本地运行、测试，你可以使用喜欢的Debugger来调试代码中的问题。leetgo还支持竞赛模式，自动等待比赛的开始时间，第一时间为你生成所有比赛题目，并且可以一键提交所有题目，让你的排名更进一步。主要特性自动为题目生成描述、样例代码、测试代码通过模板引擎自定义配置生成的代码文件，支持对代码做预处理支持本地测试，可以使用Debugger调试代码自动等待并及时生成竞赛题目，一键提交所有题目同时支持leetcode.com(美国站)和leetcode.cn(中国站)自动从浏览器中读取LeetCode的Cookie，无需手动提供自动在你喜欢的编辑器中打开生成的代码文件#LeetCode#工具#命令行

为了让开发者也能用上 AI 大型语言模型 (LLM) 的能力，微软在 GitHub 上开源了一个轻量级 SDK：semantic

为了让开发者也能用上AI大型语言模型(LLM)的能力，微软在GitHub上开源了一个轻量级SDK：，可以说是部分Copilot的解决方案。该SDK支持和封装了来自最新AI研究的多种设计模式，以便开发人员可以将复杂的技能注入他们的应用程序。SDK提供了提示链、递归推理、总结、零/少样本学习、上下文记忆、长期记忆、嵌入、语义索引、规划和访问外部知识存储以及内部数据等功能。

Stability AI 发布了其新的开放大型语言模型（LLM）StableCode

StabilityAI发布了其新的开放大型语言模型（LLM）StableCodeStabilityAI刚刚宣布推出了StableCode，这是他们首个用于编码的LLM生成式人工智能产品。该产品旨在帮助程序员完成日常工作，同时也为准备将技能提升到新水平的新开发人员提供了一个出色的学习工具。旨在帮助开发人员生成代码，并提供三个版本：通用用例的、和，其中长上下文窗口模型支持多达16,000个令牌以进行更高级的编程。StableCode是使用来自开源BigCode项目的编码数据进行训练的，支持Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown和C++等语言的开发。BigCode项目被用作ServiceNowInc.的StarCoderLLM的基础，该项目是与HuggingFaceInc.合作开发的，并于五月份推出。——

OpenAI 开发者大会汇总

OpenAI开发者大会汇总GPTs：允许任何人创建定制版本的ChatGPT。GPT商店：用户可在商店分享自己构建的GPTs并赚钱。GPT-4TurboAPI：比GPT-4更强，128k上下文，本地知识更新至2023年4月。输入和输出价格分别便宜3倍和2倍。1080×1080像素的图像输入成本为0.00765美元。GPT-3.5Turbo：新款16K上下文型号的输入和输出价格分别便宜3倍和2倍。微调版的输入和输出价格分别便宜4倍和2.7倍。DALL·E3API：每生成一张图像的起价为0.04美元。文本转语音API：提供六种预设声音可供选择以及两种针对优化的模型变体。每1000字符起价0.015美元。WhisperV3：新开源语音转文本模型和它的API即将到来。AssistantsAPI：专门用于构建的AI，提供了代码解释器和检索以及函数调用等新功能。https://openai.com/blog/introducing-gptshttps://openai.com/pricing#gpt-4-turbo投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

DevOpsGPT: AI驱动的智能软件开发平台，将 LLM 和 DevOps 工具相结合，通过利用Chat-GPT等大型语言模

:AI驱动的智能软件开发平台，将LLM和DevOps工具相结合，通过利用Chat-GPT等大型语言模型的能力，将自然语言需求转化为可工作的软件特点和优点提高开发效率：无需繁琐的需求文档编写和解释。用户可以直接与DevOpsGPT交互，快速将需求转化为功能软件。缩短开发周期：自动化软件开发流程大大缩短了交付时间，加速了软件部署和迭代。降低沟通成本：DevOpsGPT通过准确理解用户需求，最大限度地降低沟通错误和误解的风险，提高开发和业务团队之间的协作效率。高质量的可交付成果：DevOpsGPT生成代码并执行验证，确保所交付软件的质量和可靠性。【企业版】现有项目分析：通过AI，自动分析现有项目信息，在现有项目的基础上精准分解和开发所需任务。【企业版】专业模型选择：支持专业领域比GPT更强的语言模型服务，更好地完成需求开发任务，并支持私有部署。【企业版】支持更多DevOps平台：可以对接更多DevOps平台，实现全流程的开发和部署。

构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计

构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计作者在2023年的上半年和同事一起创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了：LLM能力的充分运用Prompt编写：Prompt学习与编写模式Prompt管理：Prompt即代码LLM下的软件开发工序及应用架构设计新的交互设计：Chat模式大模型友好的工序：基于AI2.0（ChatGPT+Copilot）如何去设计软件开发流程LLM应用架构的设计与落地：UnitMesh面向特定场景的LLM应用基于开源模型构建自己的模型：特定场景的模型微调+LLMOps上下文工程（prompt工程）：LLM应用的核心“围绕于上述的一系列内容，我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以，我重新整理了过去半年的一些思考、文章，重新编写了这本开源电子书，希望能够帮助到大家。”#电子书