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这个项目记录了一个小团队如何用 LoRA 微调 LLaMA 和 ChatGLM 来辅助软件开发工作。如果你不想依赖云端 API，又想在自己的数据上做出类似效果，它的价值在于把整个微调过程完整摊开：从构建指令数据集，到跑通 Alpaca 风格和 ChatGLM 的调优流程，再到把用户故事拆分、测试代码生成、文本转 SQL 这些具体任务逐一验证。仓库里既给了训练代码，也把训练好的 LoRA 适配器放在 Release 里，可以对照着看。最值得读的是数据准备部分——作者把软件工作流拆成小步骤，把每个模型能听懂的提示词和格式都写清楚了。整体更像一份研究日志和复现手册，适合照着在自己的数据上重新训练，而不是直接拿来部署。