运用大型语言模型的代码来创新生成技术，不仅简化了生成过程的复杂性，而且大幅提高了效率，这确实让人眼前一亮。
全新的自我规划代码生成方法，融合了大型语言模型，独具特色。该方法包含规划与实施两个主要步骤。与CoT相比，self-的效果更为显著。CoT在生成精确详细内容方面存在难度，其难度几乎等同于直接编写代码，而self-则能将复杂问题逐步分解，从而生成更为全面和细致的程序。
新方法借助大型模型，通过角色指令使不同角色构建团队。比如，可以让分析师、程序员以及测试员等角色在无需人工干预的情况下，以协作交流的形式完成代码生成任务，这种做法在提高代码质量方面具有显著潜力。
Self-框架优势
Self-框架的最大亮点在于显著简化了代码生成的过程。过去，直接编写代码往往因为缺乏周密规划而导致各种问题。而Self-框架则首先将问题转化为计划，然后分步骤系统性地解决，从而使整个过程更加透明和有序。
同时，它显著提高了代码的最终质量和易于维护的程度。将软件开发的不同阶段与代码生成过程相结合，使得每个步骤都更加严格，从而为后续的维护工作等奠定了坚实的基础。
与先进方法对比表现
在与众多顶尖技术的对比测试中，self-框架展现出了卓越的成效。它显著增强了基础大型模型的性能。即便是以三人小组为基础，利用(GPT – 3.5)进行self-代码生成的简单操作，在四个代码生成测试中均取得了优异的成绩，甚至超越了强大的GPT – 4。
这充分证明了self-代码生成技术的强大能力，使其在激烈的代码生成领域中独树一帜。
引入经典模型实例化框架
为了实现 Self-框架的实例化，作者采纳了软件开发方法论中的传统瀑布模型。该模型在软件开发领域已经历了实际的验证和检验。
引入到self-代码生成环节，为整个过程构建了一个标准而有序的框架，各阶段之间的过渡更加顺畅，确保了代码生成的连续性。
不同数据集上改进明显
self-代码生成在处理与扩展测试用例相关联的数据集，例如ET和MBPP-ET，表现出了更为明显的提升。这一点表明，该技术具备较强的适应各种数据场景的能力。
在处理复杂的数据集时，该模型依然能高效地辅助构建基础大型模型，并产出高质量的代码，这充分展现了其广泛的适用性和出色的效能。
多角色团队作用显著
多角色团队在代码生成方面具有显著的作用。实验结果显示，即便是由三人组成的团队，在执行代码生成任务时也能展现出出色的表现。
各个角色各负其责，在各个阶段展现出各自的专长，与单一角色相比，它们能更高效地应对各类问题和挑战。多角色团队可以说是成功运用self-代码生成方法的关键所在。
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