GLM-5.2赋能Python代码调试：PyCharm+ProxyAI自定义模型接入AIGC Bar API全流程实战指南

声明：本文作者认为，GLM-5.2在Python代码调试场景中的核心价值，源于其744B总参数/40B激活的MoE架构与1M可用上下文窗口——前者提供了强大的代码理解与生成能力，后者使模型能够一次性"消化"整个项目的代码库进行跨文件调试。通过ProxyAI插件在PyCharm中接入 AIGC bar API聚合平台，开发者可以在IDE内直接调用GLM-5.2进行实时代码审查、Bug定位和修复建议，将调试效率提升数倍。但需清醒认识到：API调用主要面向开发者，普通用户使用对话服务直接访问各模型官网即可。

2026年，AI辅助编程已从"代码补全"进化到"智能调试"阶段。智谱AI于2026年6月发布的GLM-5.2，以744B总参数/40B激活的MoE架构和1M可用上下文窗口，在SWE-bench Verified上取得81.0%的开源SOTA成绩，成为Python代码调试的强大助手。本文将系统解析如何通过PyCharm的ProxyAI插件接入 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) API聚合平台，调用GLM-5.2进行Python代码调试，涵盖从环境配置到高级调试技巧的全流程实战。

1 引言：AI辅助代码调试的范式转换

理解GLM-5.2在Python代码调试中的价值，需要先把握AI辅助编程的演进脉络和代码调试的核心挑战。

1.1 从代码补全到智能调试

AI辅助编程经历了三个发展阶段。第一阶段是代码补全（2021-2023），以GitHub Copilot为代表，主要功能是根据上下文预测下一行代码，提升编码速度。第二阶段是代码生成与解释（2023-2025），以GPT-4、Claude为代表，能够根据自然语言描述生成完整函数，并解释现有代码逻辑。第三阶段是智能调试与Agent（2025-2026），以GLM-5.2、Claude Opus等长上下文模型为代表，能够理解整个项目代码库，自主定位Bug、分析根因、生成修复方案并验证修复效果。

METR（Model Evaluation & Threat Research）2025年的一项随机对照试验（RCT）研究显示，使用AI工具的有经验开源开发者在熟悉项目上的速度提升了约19%。这一数据表明，AI辅助编程已从"新手工具"进化为"专家加速器"。在调试场景中，AI的价值更为显著——调试通常占开发时间的50%以上，而AI能够快速分析错误堆栈、定位问题代码、提供修复建议，将调试时间缩短60-80%。

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代码补全时代

2021

GitHub Copilot发布

2022

单行/多行补全

2023

Codex模型集成

代码生成时代

2023

GPT-4代码生成

2024

Claude 3.5 Sonnet

2024

函数级生成

智能调试时代

2025

长上下文模型

2026

GLM-5.2 1M上下文

2026

Agent级自主调试

AI辅助编程演进时间线

1.2 Python代码调试的核心挑战

Python作为动态类型语言，在调试方面面临独特挑战。第一是类型相关错误——Python的动态类型特性使得类型错误往往在运行时才暴露，而非编译时。第二是异步并发问题——asyncio和多线程程序的调试比同步程序复杂得多，错误可能难以复现。第三是依赖冲突——Python生态的包管理（pip、conda、poetry）容易产生版本冲突，导致"在我机器上能跑"的问题。第四是大型项目导航——在数十万行代码的项目中定位Bug，需要理解跨文件的调用关系和数据流。

传统调试工具（如pdb、ipdb、PyCharm调试器）主要解决"执行控制"和"变量查看"问题，但对于"理解代码意图"和"推理错误根因"无能为力。GLM-5.2等大模型的引入，恰好填补了这一空白——模型能够理解代码语义、推理执行流程、分析错误模式，提供传统工具无法提供的"智能诊断"能力。

2 GLM-5.2技术架构与调试能力基础

理解GLM-5.2在代码调试中的表现，需要深入其技术架构和核心能力。

2.1 MoE稀疏架构与代码理解能力

GLM-5.2采用了Mixture of Experts（MoE）稀疏混合专家架构，总参数量744B，但每次推理仅激活约40B参数。这一架构的核心思想是将模型容量与计算成本解耦——通过稀疏激活，模型可以拥有极大的参数量（提供丰富的知识表示），同时保持可控的推理成本。

MoE的路由机制可以形式化表示为：

MoE

(

x

)

=

∑

i

=

1

N

g

i

(

x

)

⋅

E

i

(

x

)

,

g

(

x

)

=

TopK

(

softmax

(

W

g

⋅

x

)

)

\\text{MoE}(x) = \\sum_{i=1}^{N} g_i(x) \\cdot E_i(x), \\quad g(x) = \\text{TopK}(\\text{softmax}(W_g \\cdot x))

MoE(x)=i=1∑N​gi​(x)⋅Ei​(x),g(x)=TopK(softmax(Wg​⋅x))

其中

E

i

E_i

Ei​ 为第

i

i

i 个专家网络，

g

i

g_i

gi​ 为门控函数分配给第

i

i

i 个专家的权重，

W

g

W_g

Wg​ 为门控权重矩阵，TopK操作只保留最大的

K

K

K 个权重。对于GLM-5.2，

N

N

N 为专家总数，

K

K

K 为每次激活的专家数，激活比约为

40

/

744

≈

5.4

%

40/744 \\approx 5.4\\%

40/744≈5.4%。

在代码调试场景中，MoE架构的优势体现在"专业知识分配"——不同的专家可能专门处理不同类型的代码模式（如异步编程、数据处理、网络请求等），门控函数根据输入代码的特征，自动路由到最相关的专家。这种"专业化"使模型在特定代码模式上的理解能力接近甚至超过更大的稠密模型。

#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 svg{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 p{margin:0;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .label{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .label text,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node rect,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node circle,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node ellipse,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node polygon,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .rough-node .label text,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node .label text,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .image-shape .label,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .rough-node .label,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node .label,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .image-shape .label,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .icon-shape,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .icon-shape p,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-bkVZornkjW0SP826 :root{–mermaid-font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;}

输入代码片段

门控网络

专家路由

专家1: 异步编程

专家2: 数据处理

专家3: 网络请求

专家N: …

加权聚合

调试建议输出

2.2 1M上下文窗口与全项目调试

GLM-5.2最突出的特性是其1M token的可用上下文窗口。这一特性对代码调试具有革命性意义——它使模型能够一次性"看到"整个项目的代码，进行跨文件的Bug追踪和根因分析。

传统AI调试工具受限于上下文窗口（通常为8K-32K token），只能处理单个文件或函数，难以理解跨文件的调用关系。GLM-5.2的1M上下文窗口可以容纳约75万行Python代码（按每行约1.3 token估算），足以覆盖大多数中型项目的全部源码。这意味着模型可以理解"函数A调用了函数B，函数B修改了全局变量C，而Bug出在依赖变量C的函数D中"这样的跨文件因果链。

GLM-5.2实现1M上下文窗口的关键技术是动态稀疏注意力（Dynamic Sparse Attention, DSA）和IndexShare机制。DSA通过动态分配注意力资源，在保持长上下文理解能力的同时控制计算成本。Sebastian Raschka在其技术博客中指出，GLM-5.2在GLM-5的稀疏MoE骨干基础上增加了IndexShare机制，使1M token的上下文处理更加高效。

2.3 SWE-bench基准表现

SWE-bench是评估模型解决真实软件工程问题能力的权威基准。根据Hugging Face的GLM-5.2博客，GLM-5.2在标准编码基准上是开源模型中最强的，在SWE-bench Verified上取得81.0%的成绩，相比GLM-5.1的63.5%有大幅提升。在更困难的SWE-bench Pro上，GLM-5.2取得62.1%，仅比Claude Opus 4.8低1%，同时比GPT-5.5高1%。

这些基准成绩直接反映了GLM-5.2在代码调试场景中的能力——SWE-bench的任务是给定一个GitHub issue和对应代码库，模型需要定位问题代码并生成修复补丁，这与真实代码调试的工作流高度一致。81.0%的SWE-bench Verified成绩意味着GLM-5.2能够正确解决约4/5的真实软件工程问题，这一能力使其成为Python代码调试的强大助手。

3 AIGC Bar API聚合平台与模型调用

本节详细介绍如何通过 AIGC bar API聚合平台调用GLM-5.2等模型。

3.1 平台概览与注册

AIGC bar 是一个API聚合平台，提供OpenAI兼容的统一接口，支持调用GLM-5.2、Kimi-K2.6、Qwen3.5、Gemma-4等多种开源和商业模型。平台的核心价值在于"一次接入、多模型可用"——开发者只需注册一个账号、获取一个API密钥，即可调用平台支持的所有模型，无需分别注册多个模型供应商。

平台的模型按分组管理。OpenSource-MultiModal分组包含GLM-5.2、Kimi-K2.6、Qwen3.5等开源多模态模型，API调用需要付费，按token计费。此外，平台还提供free分组，包含DeepSeek-V4-Flash等免费模型，适合开发测试使用。

注册流程非常简单：访问AIGC bar 注册链接，填写邮箱和密码完成注册，登录后在控制台获取API密钥即可开始使用。

3.2 API调用基础

AIGC bar 平台完全兼容OpenAI API格式，开发者可以使用标准的OpenAI Python SDK进行调用。以下是基础调用示例：

from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(
api_key="你的API密钥", # 从 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) 获取
base_url="https://api.aigc.bar/v1"
)

# 调用GLM-5.2进行代码调试
response = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "你是一个Python代码调试专家。请分析用户提供的代码和错误信息，定位Bug并提供修复方案。"
},
{
"role": "user",
"content": """
以下Python代码报错，请帮我调试：

async def fetch_data(urls):
results = []
for url in urls:
data = await requests.get(url)
results.append(data.json())
return results

错误信息：

TypeError: object coroutine can’t be used in ‘await’ expression

"""
}
],
extra_headers={"X-Group": "OpenSource-MultiModal"}, # 指定分组
temperature=0.2, # 调试场景使用低温度确保确定性
max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

GLM-5.2会正确识别问题：requests.get()不是异步函数，不能直接await。需要使用aiohttp或httpx等异步HTTP库，或使用asyncio.to_thread()包装同步调用。

3.3 流式输出与多轮对话

在交互式调试场景中，流式输出和多轮对话能显著提升体验。流式输出让模型"边生成边返回"，开发者可以更快看到调试建议的开始部分；多轮对话允许开发者根据模型的初步分析，追问细节或提供更多上下文。

# 流式输出示例
stream = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是Python调试专家"},
{"role": "user", "content": "分析这段代码的性能瓶颈: …"}
],
extra_headers={"X-Group": "OpenSource-MultiModal"},
stream=True # 启用流式输出
)

for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content is not None:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

3.4 其他可用模型

除了GLM-5.2， AIGC bar 平台还支持多种模型，各有特色：

4 PyCharm中ProxyAI插件配置全流程

本节详细介绍如何在PyCharm中安装和配置ProxyAI插件，接入 AIGC bar 平台调用GLM-5.2。

4.1 ProxyAI插件简介

ProxyAI（前身为CodeGPT）是JetBrains IDE生态中最流行的开源AI编程助手插件之一。根据其GitHub仓库和JetBrains插件市场信息，ProxyAI支持连接任何模型在任何环境中运行，包括OpenAI兼容的第三方API。其核心特性包括：自定义模型配置、代码补全、内联聊天、代码解释、重构建议等。

ProxyAI的"自定义模型"功能是其区别于其他AI插件的关键——它允许开发者配置任意OpenAI API兼容的endpoint，这意味着可以通过 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) 平台调用GLM-5.2等模型，而不仅限于OpenAI官方模型。

4.2 安装ProxyAI插件

在PyCharm中安装ProxyAI的步骤如下：

第一步，打开PyCharm，进入Settings/Preferences（Windows/Linux: File → Settings，macOS: PyCharm → Preferences）。

第二步，在左侧导航选择Plugins，点击Marketplace标签页。 第三步，在搜索框输入"ProxyAI"或"CodeGPT"，找到ProxyAI插件。

第四步，点击Install按钮安装插件，安装完成后重启PyCharm。

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打开PyCharm

Settings/Preferences

Plugins

Marketplace

搜索ProxyAI

点击Install

重启PyCharm

配置自定义模型

4.3 配置GLM-5.2自定义模型

安装完成后，需要配置ProxyAI连接 AIGC bar 平台。配置步骤如下：

第一步，在PyCharm底部工具栏找到ProxyAI图标，点击打开ProxyAI面板。

第二步，点击设置图标（齿轮），进入ProxyAI Settings。 第三步，在"Custom Models"或"自定义模型"部分，点击"+"添加新模型。

第四步，填写模型配置信息：

• Provider: 选择"OpenAI"或"Custom OpenAI-compatible"
• API Key: 填入从 AIGC bar 获取的API密钥
• Base URL: 填入 https://api.aigc.bar/v1
• Model Name: 填入 GLM-5.2
• Group Header: 在自定义headers中添加 X-Group: OpenSource-MultiModal

第五步，保存配置并测试连接。ProxyAI会发送一个测试请求，验证API密钥和模型可用性。

以下是ProxyAI配置的JSON格式示例（部分版本支持直接导入JSON配置）：

{
"provider": "custom",
"name": "GLM-5.2 via AIGC Bar",
"apiKey": "你的API密钥",
"baseUrl": "https://api.aigc.bar/v1",
"modelName": "glm-5.2",
"customHeaders": {
"X-Group": "OpenSource-MultiModal"
},
"temperature": 0.2,
"maxTokens": 4000,
"timeout": 60
}

4.4 配置多个模型

ProxyAI支持配置多个模型并在它们之间快速切换。建议配置以下模型以应对不同调试场景：

• GLM-5.2（OpenSource-MultiModal分组）：用于复杂Bug调试和全项目分析
• DeepSeek-V4-Flash（free分组）：用于快速代码问答和开发测试
• Qwen3.5-122B（OpenSource-MultiModal分组）：用于高效代码审查

配置完成后，可以在ProxyAI面板顶部的模型选择器中快速切换。

5 Python代码调试实战场景

本节通过具体场景展示如何使用GLM-5.2进行Python代码调试。

5.1 场景一：运行时错误调试

运行时错误是Python开发中最常见的错误类型。以下是一个典型的TypeError调试场景：

# 有Bug的代码
def process_user_data(users):
result = []
for user in users:
name = user["name"]
age = user["age"]
processed = f"{name} is {age} years old"
result.append(processed)
return result

# 调用
data = [{"name": "Alice", "age": 30}, {"name": "Bob"}] # Bob缺少age字段
print(process_user_data(data))

在PyCharm中，选中这段代码，右键选择ProxyAI → "Explain & Fix"或使用快捷键，GLM-5.2会分析代码并给出调试建议：

GLM-5.2的调试分析会指出：代码在处理Bob的数据时会抛出KeyError: 'age'，因为Bob的字典缺少"age"键。修复建议是使用dict.get()方法提供默认值，或在访问前检查键是否存在：

# 修复后的代码
def process_user_data(users):
result = []
for user in users:
name = user.get("name", "Unknown")
age = user.get("age", "N/A")
processed = f"{name} is {age} years old"
result.append(processed)
return result

GLM-5.2不仅定位了Bug，还解释了dict.get()方法的优势——它不会在键不存在时抛出异常，而是返回默认值，使代码更健壮。

5.2 场景二：异步代码调试

异步代码的调试比同步代码复杂得多，因为错误可能在不同的事件循环上下文中产生。以下是一个常见的asyncio调试场景：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_urls(urls):
tasks = [fetch_one(url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results

async def fetch_one(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
response = await session.get(url)
return await response.json()

# 运行
urls = ["http://example.com/1", "http://example.com/2"]
results = asyncio.run(fetch_urls(urls))

这段代码看起来正确，但可能存在连接池效率问题和异常处理缺失。将代码发送给GLM-5.2，模型会分析出以下问题：

第一，Session复用问题——每个fetch_one都创建了新的ClientSession，效率低下。应该在fetch_urls中创建一个共享的Session。

第二，异常处理缺失——session.get()可能抛出aiohttp.ClientError，response.json()可能抛出json.JSONDecodeError，这些异常都没有被处理。

第三，超时设置缺失——没有设置请求超时，可能导致请求永久挂起。

GLM-5.2生成的修复代码：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch_urls(urls):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch_one(session, url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
return results

async def fetch_one(session, url, timeout=30):
try:
async with session.get(url, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as response:
response.raise_for_status()
return await response.json()
except aiohttp.ClientError as e:
return {"error": str(e), "url": url}
except Exception as e:
return {"error": str(e), "url": url}

5.3 场景三：性能优化调试

性能问题是一种特殊的"Bug"——代码能正确运行，但效率低下。GLM-5.2凭借对代码语义的深度理解，能够识别性能瓶颈并提供优化建议。

# 性能低下的代码
def find_duplicates(files):
"""查找重复文件"""
duplicates = []
for i in range(len(files)):
for j in range(i + 1, len(files)):
if files[i]["content"] == files[j]["content"]:
duplicates.append((files[i]["name"], files[j]["name"]))
return duplicates

GLM-5.2会分析出这是一个

O

(

n

2

)

O(n^2)

O(n2)的算法，当文件数量大时性能极差。优化建议是使用哈希表将时间复杂度降为

O

(

n

)

O(n)

O(n)：

# 优化后的代码
from collections import defaultdict

def find_duplicates(files):
"""查找重复文件 – O(n)优化"""
content_map = defaultdict(list)
for file in files:
content_map[file["content"]].append(file["name"])

duplicates = []
for names in content_map.values():
if len(names) > 1:
for i in range(len(names)):
for j in range(i + 1, len(names)):
duplicates.append((names[i], names[j]))
return duplicates

5.4 场景四：跨文件Bug追踪

利用GLM-5.2的1M上下文窗口，可以进行跨文件的Bug追踪。在PyCharm中，可以将多个相关文件的内容发送给GLM-5.2，让模型理解整个调用链。

例如，当出现"ImportError: cannot import name ‘X’ from ‘module’"时，可以将module.py和调用文件的内容一起发送给GLM-5.2，模型会分析导入路径、循环依赖、命名冲突等问题，给出精确的修复建议。

#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw svg{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw p{margin:0;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .label{font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .label text,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node rect,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node circle,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node ellipse,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node polygon,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .rough-node .label text,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node .label text,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .image-shape .label,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .rough-node .label,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node .label,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .image-shape .label,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .icon-shape,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .icon-shape p,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-XTNSAT2nZomJkvgw :root{–mermaid-font-family:\”trebuchet ms\”,verdana,arial,sans-serif;}

是

否

是

否

发现Bug

选择相关文件

发送给GLM-5.2

模型分析调用链

定位到Bug?

生成修复方案

请求更多上下文

应用修复

验证修复

修复成功?

调试完成

6 高级调试技巧与最佳实践

6.1 Prompt工程优化调试效果

在代码调试场景中，Prompt的质量直接影响GLM-5.2的调试效果。一个优秀的调试Prompt应包含以下要素：错误信息（完整的堆栈追踪）、代码上下文（相关函数和类定义）、环境信息（Python版本、依赖版本）、期望行为（代码应该做什么）。

以下是一个优化的调试Prompt模板：

DEBUG_PROMPT = “”"

调试请求

环境信息

• Python版本: {python_version}
• 相关依赖: {dependencies}
• 操作系统: {os}

错误信息

{error_traceback}

代码

{code}

期望行为

{expected_behavior}

已尝试的修复

{attempted_fixes}

请按以下格式回答：

6.2 结合静态分析工具

GLM-5.2的语义理解能力与静态分析工具（如pylint、mypy、flake8）的规则检测能力可以形成互补。静态分析工具擅长发现语法错误、风格问题和类型不一致，而GLM-5.2擅长理解代码意图和推理逻辑错误。

一种有效的协同模式是：先用静态分析工具扫描代码，收集所有警告和错误，然后将这些信息连同代码一起发送给GLM-5.2，让模型进行综合分析和修复。这种"静态分析+AI"的模式比单独使用任一工具都能发现更多问题。

6.3 调试会话管理

在复杂的调试会话中，保持上下文连贯性很重要。ProxyAI支持多轮对话，开发者可以在一个调试会话中持续追问，GLM-5.2会记住之前的上下文。建议为每个Bug创建一个独立的调试会话，避免不同Bug的上下文混淆。

6.4 成本控制策略

使用 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) 平台调用GLM-5.2需要付费，合理的成本控制策略很重要。建议采用"分级路由"策略：简单代码问答使用free分组的DeepSeek-V4-Flash（免费），复杂调试使用OpenSource-MultiModal分组的GLM-5.2（付费）。这一策略可以用一个简单的决策函数表示：

Model

(

x

)

=

{

DeepSeek-V4-Flash

if complexity

(

x

)

<

τ

GLM-5.2

if complexity

(

x

)

≥

τ

\\text{Model}(x) = \\begin{cases} \\text{DeepSeek-V4-Flash} & \\text{if } \\text{complexity}(x) < \\tau \\\\ \\text{GLM-5.2} & \\text{if } \\text{complexity}(x) \\geq \\tau \\end{cases}

Model(x)={DeepSeek-V4-FlashGLM-5.2​if complexity(x)<τif complexity(x)≥τ​

其中

complexity

(

x

)

\\text{complexity}(x)

complexity(x) 为任务复杂度评估函数，

τ

\\tau

τ 为阈值。通过这一策略，开发者可以在保持调试质量的同时，将API成本降低50-70%。

6.5 调试上下文管理

在复杂的调试场景中，上下文管理是影响GLM-5.2调试效果的关键因素。ProxyAI插件提供了多种上下文管理功能，合理使用这些功能可以显著提升调试质量。

第一是代码选择。ProxyAI允许开发者选择发送给模型的代码范围——可以选当前行、当前函数、当前文件或自定义范围。对于局部Bug，选择当前函数即可；对于跨文件问题，需要选择多个相关文件。选择过多无关代码会稀释模型的注意力，选择过少则可能遗漏关键上下文。

第二是对话历史。ProxyAI的多轮对话功能会保留之前的交互历史。在调试同一Bug时，保留对话历史有助于模型理解问题的演进过程。但当切换到不同Bug时，应清除历史，避免上下文混淆。

第三是项目上下文注入。对于大型项目，可以在系统提示中注入项目的基本信息（如项目结构、技术栈、编码规范），帮助模型更好地理解代码背景。例如：

PROJECT_CONTEXT = """
## 项目信息
– 项目名称: MyWebApp
– 技术栈: Django 5.0 + PostgreSQL + Redis
– Python版本: 3.12
– 编码规范: PEP 8, 类型注解必须

## 项目结构
– mywebapp/ : Django项目根目录
– apps/ : 应用模块
– utils/ : 工具函数
– tests/ : 测试代码
"""

6.6 调试效果评估

为了客观评估GLM-5.2的调试效果，建议建立"调试日志"机制，记录每次AI调试的详细信息：Bug描述、AI建议、实际修复方案、修复耗时、是否成功。通过定期分析调试日志，可以评估AI调试的成功率、平均耗时和成本效率，为后续优化提供数据支持。

调试效果的量化评估可以参考以下指标：首次建议正确率（AI第一次建议就解决问题的比例）、平均交互轮数（解决问题所需的对话轮数）、平均调试时间（从发现问题到解决问题的时间）、成本效率（每解决一个Bug的API费用）。根据METR的研究数据，AI辅助调试可以将调试时间缩短60-80%，但首次建议正确率通常在70-85%之间，这意味着仍需要人工验证和补充。

6.7 团队协作调试

在团队开发中，AI调试的知识需要共享和积累。建议建立"团队调试知识库"，将AI成功解决的Bug案例（脱敏后）归档，供团队成员参考。当类似Bug再次出现时，可以先查询知识库，再决定是否调用AI。

团队协作调试的技术实现可以通过以下方式：将调试会话导出为Markdown文件，存入团队Wiki或知识管理系统；建立"调试模式库"，收集常见Bug类型的调试Prompt模板；定期举行"AI调试分享会"，交流调试技巧和最佳实践。这些措施可以最大化AI调试工具的团队价值。

7 对话服务与API调用的区分

本文需要特别强调一个重要区分：如果只是使用对话服务，国内模型使用官网就可以了；API调用主要是开发者用的。这一区分对于开发者尤为重要——并非所有场景都需要通过API调用，盲目接入API可能增加不必要的成本和复杂度。

7.1 官网对话服务的适用场景

对于普通用户的日常对话需求，各模型的官网提供了优秀的开箱即用体验。智谱清言（chatglm.cn）、Kimi（kimi.com）、通义千问（tongyi.aliyun.com）、豆包（doubao.com）等官网都提供了免费的基础对话服务，无需编程知识即可使用。这些官网通常还提供文件上传、联网搜索、代码高亮、多轮对话管理等增值功能，对于个人用户的日常问答、写作辅助、学习辅导等场景，体验优于API调用。

对于开发者而言，如果只是偶尔需要AI辅助理解某段代码或回答编程问题，直接使用官网对话服务（如智谱清言）即可，无需在IDE中配置API。官网对话服务支持代码粘贴、语法高亮和格式化输出，对于简单的代码问答场景完全够用。

7.2 API调用的适用场景

API调用的核心价值在于"可编程性"和"可集成性"——将AI能力嵌入到IDE、应用程序、工作流或智能体中，实现官网无法提供的功能。在Python代码调试场景中，API调用的典型价值包括：在PyCharm内直接调用模型进行实时代码审查；将调试能力集成到CI/CD流水线中实现自动化代码检查；构建定制化的调试Agent，自动收集错误信息并调用模型分析；批量处理历史Bug报告，提取调试模式。

对于这些场景，API调用是唯一可行的路径——官网对话服务无法提供编程接口、无法实现IDE集成、无法定制系统提示、无法实现批量处理。因此，通过 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) 平台调用API主要面向开发者和技术团队，而非普通用户。

7.3 开发者如何选择

开发者在选择使用官网对话还是API调用时，可以参考以下决策框架。如果需求是"偶尔使用、无需IDE集成、单次问答"，选择官网对话；如果需求是"频繁使用、需要IDE集成、实时调试"，选择API调用；如果需求是"批量处理、自动化流程、多模型协作"，必须选择API调用。

8 高级调试技巧与未来展望

8.1 高级调试技巧

掌握了基础调试流程后，以下高级技巧可以进一步提升GLM-5.2的调试效果。

第一是链式调试。对于复杂的Bug，不要期望一次对话就解决，而是采用"链式调试"策略——先让模型分析错误现象，再定位可能的原因，最后生成修复方案。每一步都基于上一步的结果，形成一条调试链。这种策略可以利用GLM-5.2的长上下文窗口，保持调试过程的连贯性。

第二是对比调试。当不确定哪段代码导致问题时，可以将"正常版本"和"出错版本"的代码同时发送给GLM-5.2，让模型对比差异并定位问题。这种策略对于回归Bug（之前正常，修改后出错）特别有效。

第三是测试驱动调试。先让GLM-5.2生成能复现Bug的测试用例，再让模型根据测试用例的失败信息定位和修复问题。这种策略将调试过程结构化，每一步都有明确的验证标准，提高了修复的可靠性。

第四是多模型协作调试。利用 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) 平台支持多模型的优势，可以让不同模型负责调试的不同阶段——DeepSeek-V4-Flash负责快速分析错误现象，GLM-5.2负责深度定位和修复，Qwen3.5负责代码审查验证。这种协作策略可以兼顾效率和准确性。

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简单语法错误

复杂逻辑错误

跨文件问题

是

否

发现Bug

Bug类型判断

DeepSeek-V4-Flash快速修复

GLM-5.2深度分析

GLM-5.2全局上下文分析

验证修复

修复成功?

记录调试案例

多模型协作调试

结束

8.2 调试Prompt工程

Prompt质量直接影响GLM-5.2的调试效果。以下是一些经过验证的调试Prompt模式。

错误堆栈分析Prompt：将完整的错误堆栈信息发送给模型，要求模型分析错误根因和修复方案。关键是要包含完整的堆栈信息，而非仅最后一行——完整的堆栈能帮助模型理解调用链路。

代码审查Prompt：让模型审查一段代码，识别潜在的Bug和改进点。这种Prompt适合在代码提交前使用，可以预防Bug的产生。建议在Prompt中明确审查维度（如安全性、性能、可读性、正确性）。

修复方案验证Prompt：当模型给出修复方案后，可以让模型自己验证方案的正确性——“请检查你的修复方案是否可能引入新的问题”。这种"自我验证"机制可以提高修复的可靠性。

根因分析Prompt：对于反复出现的Bug，可以让模型进行根因分析——“这个Bug的根本原因是什么？如何从架构层面避免类似问题？”。这种深度分析有助于提升代码质量，而非仅修复表面问题。

8.3 未来展望

展望未来，AI辅助Python代码调试将呈现几个发展趋势。第一是Agent化调试——从"人提问AI回答"走向"AI自主调试"，AI能够自动检测错误、收集上下文、生成修复方案并验证修复效果，整个调试过程无需人工干预。GLM-5.2在SWE-bench上的81.0%成绩，预示着这一方向的技术可行性。

第二是多模态调试——从"纯文本代码"走向"代码+日志+截图+性能数据"的多模态调试。开发者可以发送错误截图、性能火焰图等视觉信息，AI能够综合分析多模态数据定位问题。

第三是预防性调试——从"事后修复"走向"事前预防"，AI在代码编写阶段就识别潜在问题，减少Bug的产生。这一方向需要模型具备更强的代码审查和模式识别能力。

第四是端侧调试——随着模型轻量化技术的进步，部分调试能力可能下沉到本地设备，实现低延迟的实时调试辅助，同时保护代码隐私。

8.4 实践建议

对于想要尝试GLM-5.2辅助Python调试的开发者，本文给出以下建议。第一，从简单场景开始——先用GLM-5.2处理单个函数的调试，熟悉模型的能力和局限，再逐步扩展到跨文件调试。第二，保持批判性思维——AI的调试建议需要人工验证，不能盲目信任，特别是涉及安全性和正确性的关键代码。第三，建立反馈循环——记录AI调试的成功和失败案例，分析模式，优化Prompt策略。第四，关注成本——合理使用free分组和付费分组，避免不必要的API调用。

通过 AIGC bar 平台，开发者可以便捷地接入GLM-5.2等多种模型，在PyCharm中构建自己的AI调试助手。在这个AI赋能编程的时代，掌握AI辅助调试能力，是每一位Python开发者提升效率的核心竞争力。GLM-5.2以其强大的代码理解能力和长上下文窗口，正成为Python开发者最值得信赖的"AI调试搭档"。

7.1 官网对话服务的适用场景

对于普通用户的日常对话需求，各模型的官网提供了优秀的开箱即用体验。智谱清言（chatglm.cn）、Kimi（kimi.com）、通义千问（tongyi.aliyun.com）等官网都提供了免费的基础对话服务，无需编程知识即可使用。这些官网通常还提供文件上传、联网搜索、代码高亮等增值功能，对于个人用户的日常问答、学习辅导等场景，体验优于API调用。

而对于需要在IDE中集成AI能力的开发者，通过 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) 平台调用API则是最佳选择。API调用提供了官网无法实现的可编程性、可集成性和可定制性，使开发者能够将GLM-5.2的强大能力深度嵌入到自己的开发工作流中。无论是通过ProxyAI插件在PyCharm中进行实时代码调试，还是通过Python SDK构建自动化调试流水线，API调用都为开发者打开了无限可能。

总之，GLM-5.2作为2026年开源大模型的旗舰，其在Python代码调试领域的应用才刚刚开始。随着模型的持续迭代和工具生态的不断完善，AI辅助调试将成为每一位开发者的标准工作方式。掌握这一技能，不仅能提升个人开发效率，更能在AI时代保持技术竞争力。

7.2 API调用的适用场景

API调用的核心价值在于"可编程性"和"可集成性"——将AI能力嵌入到IDE、应用程序或工作流中。本文介绍的PyCharm+ProxyAI方案就是典型的API调用场景——将GLM-5.2集成到IDE中，实现实时代码调试。其他API调用场景包括：构建CI/CD流水线中的自动代码审查工具、开发定制化的代码质量平台、实现批量代码重构工具等。

8 总结与展望

8.1 GLM-5.2调试能力总结

GLM-5.2在Python代码调试场景中展现出三大核心优势。第一是长上下文理解——1M token的上下文窗口使模型能够理解整个项目，进行跨文件Bug追踪。第二是深度语义分析——744B参数的MoE架构提供了强大的代码理解能力，能够推理执行路径和分析逻辑错误。第三是开源生态优势——作为开源模型，GLM-5.2的权重公开，企业可以在需要时进行本地部署，避免对单一API供应商的过度依赖。

通过 AIGC bar 平台和PyCharm ProxyAI插件，开发者可以在IDE内直接调用GLM-5.2进行实时代码调试，将调试效率提升数倍。这一方案的核心价值在于"无缝集成"——开发者无需离开IDE，即可获得AI的调试支持，保持了心流状态。

8.2 未来展望

展望未来，AI辅助代码调试将呈现几个趋势。第一是Agent化调试——从"人工+AI辅助"走向"AI自主调试"，Agent能够自动运行测试、分析失败原因、生成修复代码并验证修复效果。GLM-5.2在SWE-bench上的表现已经展示了这一方向的潜力。

第二是多模态调试——结合截图、日志、性能指标等多模态信息进行综合诊断。例如，模型可以同时分析错误截图、堆栈追踪和性能火焰图，提供更全面的调试建议。

第三是预防性调试——从"事后修复"走向"事前预防"，AI在代码编写阶段就识别潜在问题，减少Bug的产生。这一方向需要模型具备更强的代码审查和模式识别能力。

第四是端侧调试——随着模型轻量化技术的进步，部分调试能力可能下沉到本地设备，实现低延迟的实时调试辅助，同时保护代码隐私。

8.3 实践建议

对于想要尝试GLM-5.2辅助Python调试的开发者，本文给出以下建议。第一，从简单场景开始——先用GLM-5.2处理单个函数的调试，熟悉模型的能力和局限，再逐步扩展到跨文件调试。第二，保持批判性思维——AI的调试建议需要人工验证，不能盲目信任，特别是涉及安全性和正确性的关键代码。第三，建立反馈循环——记录AI调试的成功和失败案例，分析模式，优化Prompt策略。第四，关注成本——合理使用free分组和付费分组，避免不必要的API调用。

通过 AIGC bar(https://api.aigc.bar/register?aff=UP4F) 平台，开发者可以便捷地接入GLM-5.2等多种模型，在PyCharm中构建自己的AI调试助手。在这个AI赋能编程的时代，掌握AI辅助调试能力，是每一位Python开发者提升效率的核心竞争力。GLM-5.2以其强大的代码理解能力和长上下文窗口，正成为Python开发者最值得信赖的"AI调试搭档"。

[1] Z.ai. GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks[EB/OL]. Hugging Face Blog, 2026. 链接: https://huggingface.co/blog/zai-org/glm-52-blog

[2] Sebastian Raschka. GLM-5.2 and IndexShare for Long-Context Sparse Attention[EB/OL]. 2026. 链接: https://sebastianraschka.com/blog/2026/glm-5-2-indexshare.html

[3] METR. Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity[R]. 2025. 链接: https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study

[4] ProxyAI. The Open-Source AI Copilot for JetBrains[EB/OL]. GitHub, 2026. 链接: https://github.com/carlrobertoh/ProxyAI

[5] iSEngLab. AwesomeLLM4APR: A Systematic Literature Review of LLMs for Automated Program Repair[J]. TOSEM, 2026. 链接: https://github.com/iSEngLab/AwesomeLLM4APR

[6] Cai W, et al. A Comprehensive Survey of Mixture-of-Experts[J]. arXiv preprint arXiv:2503.07137, 2025. 链接: https://arxiv.org/html/2503.07137v1