现代技术栈代码质量评估与 RLHF 优化 (Code Quality Assessment & RLHF for Modern Tech Stacks)
主要负责对 AI 生成的代码进行深度评估与对齐。针对 Python、JavaScript 以及 SQL 等语言,对模型输出的逻辑正确性、安全漏洞及执行效率进行打分。重点工作包括: 代码调试与纠错:识别模型在处理 Supabase 集成、PostgreSQL 复杂查询以及 Vercel 部署脚本时的“幻觉”现象。 偏好对齐 (RLHF):在多个候选代码块中,根据可读性、模块化程度及是否符合现代开发最佳实践(Best Practices)进行排序,引导模型生成更优雅的生产级代码。