aicoding笔试方法分享（百度笔试中取得88.2%）

之前的帖子里已经写了很多关于简历笔试面试的经验，最近ai的火爆带动了笔试题目的变化，aicoding成为了一种题型。上周百度笔试是我第一次接触这种题，因为时间有限大概用了三次ai，最终取得了88.2的通过率。结合自己之前的研究方向，感觉对这类题还是有一定见解的。
先分析一下这种题的特点:1.模型能力比较低 2.基本都不是从0开始做，而是有一些内容，在此基础上实现。3.是通过测试用例通过率来判断得分的
基于这三个特点，这类题做法其实是有一定规律的。
第一，不要让模型直接开始干。小模型意味着它理解能力和生成能力并不强，一次性给它要求让它干，不仅大概率效果不好，可能还会引入一些误导性的代码实现，后面都没法做了。所以基本遵循plan-action会好一点，第一遍只是让模型读代码和要求，分析应该怎么做，分步列出来，然后一步步的让大模型来执行。
第二，一定要用好测试，测试结果反馈一定要给大模型。最终目标就是通过测试，所以测试用例反馈是非常有用的。在它自己规划的某一步执行完后，跑测试，测试如果不通过，就给它测试用例的输出，告诉他不对，需要修改，迭代这个过程。
以上就能实现一个相对比较高的正确率。一点点小细节就是可以让模型把第一次的计划列到文件里，这样某一步执行多次之后，可以新开窗口让模型读计划文件继续干。当然也可以根据自己理解手工改计划文件。