Die Firma Zhipu hat offiziell das Entwicklungs-Tools Zread.ai vorgestellt, das auf großen Modellen basiert. Es zielt darauf ab, durch KI-Technologie die häufigsten Probleme von Entwicklern bei der Übernahme alter Projekte, bei der Dokumentation und beim Verständnis von Open-Source-Projekten in einem Schritt zu lösen. Die Kernfunktionen von Zread.ai umfassen das einheitliche Verstehen von Code, das Generieren von Wissen sowie die Förderung der Zusammenarbeit und können die Entwicklungsproduktivität erheblich steigern.
Die Kernfunktionen von Zread.ai sind in drei Bereichen besonders ausgeprägt: tiefes Lernen für Open-Source-Projekte, schnelle Übernahme von historischen Code-Basen und die Entwicklung eines Team-Wissenskooperations-Systems. Entwickler können einfach einen beliebigen GitHub-Repository-Link eingeben, damit Zread eine Guide generiert, die Architekturanalyse, Modulbeschreibungen und Designmuster enthält. Zudem unterstützt Zread die Vergleich von mehreren Repositories, hierarchische Interpretationen und die Aufschlüsselung des Logikflusses von GitHub Trending-Projekten. Darüber hinaus kann Zread die Projektstruktur und Modulabhängigkeiten automatisch analysieren und systematische Dokumentation erstellen, um Entwicklern dabei zu helfen, schnell in das Projekt einzusteigen, selbst bei komplexem Code.
Bei der Entwicklung von Zread.ai bewertete Zhipu verschiedene große Sprachmodelle und entschied sich letztendlich für GLM-4.5 als zentrale Grundlage für Code-Analyse und Dokumentenerstellung. GLM-4.5 zeigte sich in Bezug auf die Fähigkeit zur Code-Verständnis, geringe Fehlinformationen, Unterstützung für Deep Research und Anpassung an Agentenfähigkeiten äußerst leistungsstark. Es kann die Aufrufbeziehungen zwischen Code-Modulen, Architektur-Ebenen und Abhängigkeitsstrukturen präzise erkennen und bietet so eine solide Grundlage für die Erstellung hochwertiger Technikdokumentationen und Projektleitfäden. In komplexen Code-Szenarien weist GLM-4.5 eine hohe Stabilität der Ausgabe auf, wodurch Missverständnisse über Code-Intention oder erfundene Logik stark reduziert werden. Es eignet sich besonders gut für Code-Interpretation und Technik-Fragen. Für große Code-Basen kann GLM-4.5 mehrere Durchläufe zur tieferen Analyse durchführen und mithilfe von Kontext und semantischen Hinweisen technische Schlüsseldesigns weiter verfolgen und vertiefen, um Entwicklern tiefere Einblicke zu ermöglichen. In Bezug auf langfristige Kontextverarbeitung und Antwortgeschwindigkeit sowie Genauigkeit bei Technik-Fragen zeigt GLM-4.5 auch stabile Leistungen und verbessert somit die gesamte Interaktionserfahrung.
Die Nutzung von Zread.ai ist sehr einfach und kann in vier Schritten schnell erlernt werden. Zunächst öffnen Sie Zread.ai und geben Sie den Link eines GitHub-Repositorys ein. Das System identifiziert dann automatisch die Code-Struktur und die zentralen Komponenten. Danach generiert das System automatisch einen Projektleitfaden (Guide), der Architekturaufschlüsselung, Modulbeschreibungen und Designmuster enthält. Anschließend können Entwickler die „Ask“-Funktion verwenden, um nach technischen Details zu fragen, wobei tiefe Code-Fragen und die Nachverfolgung über Module hinweg unterstützt werden. Schließlich können Sie ein privates Projekt hochladen und ein spezielles Wissensarchiv für Ihr Team erstellen, um nachhaltige Dokumenten-Assets für das Projekt zu bauen.
Zhipu gab bekannt, dass GLM-4.5 nicht nur Anbieter des Modells ist, sondern auch der zentrale Support für Zread.ai, um „Code zu verstehen, Wissen zu generieren und Zusammenarbeit zu unterstützen“. In Zukunft wird Zhipu weiterhin die tiefgreifende Anwendung von GLM-4.5 in Szenarien wie Integrierung von Intelligenten Agenten und Team-Wissenskooperationen erforschen, um Entwicklern stärkere Werkzeuge bereitzustellen und die Entwicklungsproduktivität zu steigern.
