几乎所有将大型语言模型接入知识库的团队，都会掉进同一个陷阱——把 PDF 粗暴地转成纯文本，再按固定字数切片。这种“标准操作”看似能跑通检索增强生成（RAG）流程，实际上却把文档的骨骼和脉络彻底打断，最终导致回答张冠李戴、无法溯源，更无力处理表格、图表和扫描件。直接转纯文本加固定字数切片，是用放弃结构换来的虚假便捷，在需要精确溯源、理解图表、处理混合版式的严肃场景中注定失败。

随着大语言模型在软件工程领域的渗透，测试用例的创建方式正在被重塑。“用LLM生成测试用例”这一命题实际上包含了两个截然不同的方向：一是；二是。两种场景的理念、方法和关注点迥异，但都围绕着LLM的推理与生成能力展开。本文将对这两类场景的核心方法进行详细论述，并以具体实例加以说明，最后提炼工程落地中的最佳实践。

写一段Mingw64上编译和Windows 11上运行的GCC的C++程序，获取正在运行的进程窗口的标题，通过字符串来精确匹配，或者用通配符或正则表达式，获得一个进程列表，当这个进程列表中的所有进程都退出的时候，就自动调用一个另外的exe程序或bat批处理脚本，用ini配置文件来记录配置信息，实现异常处理和日志文件写入，日志包含发生错误和运行exe或bat文件的时间戳，运行状态，运行的文件名和出现

【代码】C#实现Snowflake建表语句转Hive建表语句。

【代码】GCC C++代码实现目录下重复文件高效查找。

运行该程序，将输出如下（基于内置的 MySQL。

ROOT是一个面向对象的数据分析框架，主要用于高能物理领域，但也广泛应用于其他科学领域。它由CERN开发，提供了一系列强大的工具来处理、分析和可视化大规模数据。ROOT框架提供了完整的数据分析解决方案，从基础的数据结构到高级的多变量分析工具。灵活性: 支持从简单直方图到复杂多变量分析的各种需求性能: 优化的I/O系统和多线程支持处理大规模数据可视化: 丰富的绘图功能和交互式界面可扩展性: 易于扩展

using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Text.RegularExpressions; class Program { private static string _currentCode = ""; static void Main(string[] ar

【代码】C#程序实现将SQL Server的存储过程转换为PySpark代码。

【代码】C#程序实现将Clickhouse的视图和SQL查询转换为Amazon Redshift的视图和SQL查询。