摘要：8 月 5 日，智谱正式推出基于自研大模型 GLM-4.5 的开发效率工具 Zread.ai，旨在通过 AI 技术一站式解决开发者在接手旧项目、文档撰写及理解开源项目时的常见痛点。其核心功能包括一键理解代码、生成知识及促进协作，可显著提升开发效率。

8 月 5 日，智谱正式推出基于自研大模型 GLM-4.5 的开发效率工具 Zread.ai，旨在通过 AI 技术一站式解决开发者在接手旧项目、文档撰写及理解开源项目时的常见痛点。其核心功能包括一键理解代码、生成知识及促进协作，可显著提升开发效率。

（来源：Zread.ai界面）

Zread.ai 的核心功能主要体现在三个方面：开源项目的深度学习、快速接手历史代码库以及构建团队知识协作系统。开发者输入任意 GitHub 仓库链接后，系统会生成包含架构解析、模块说明、设计模式的 Guide，同时支持多仓库对比、分层解读与 GitHub Trending 项目逻辑拆解。它能自动梳理项目结构、模块依赖，生成系统性文档，助力开发者快速上手复杂代码。此外，还提供贡献者图谱、社区评论聚合、交互式批注与问答功能，支持上传私有项目，构建团队内部知识库和技术文档体系。

在技术选型上，智谱评估多种大语言模型后，选择 GLM-4.5 作为核心底座。该模型在代码理解能力、低幻觉、支持 Deep Research 及 Agent 能力适配等方面表现突出，能准确识别代码模块的调用关系、架构层级与依赖结构，为生成高质量技术文档和项目导读奠定基础。在复杂代码场景中，GLM-4.5 输出稳定性高，减少误解代码意图或编造逻辑的情况，尤其适合代码解读和技术问答任务。针对大型代码库，它可进行多轮深入解析，结合上下文与语义线索追问关键技术设计，提供更具洞察力的解答，且在长上下文理解与技术问答的响应速度、准确率上表现稳定，提升了交互体验。

Zread.ai 的使用流程简单，只需四步即可上手：打开工具输入 GitHub 仓库链接，系统自动识别代码结构与核心组件；生成包含架构拆解、模块说明与设计范式的项目导读；通过「Ask」功能提问关键技术细节，支持深入问答与跨模块追踪；上传私有项目生成团队专属知识库，构建可持续的文档资产。

智谱表示，GLM-4.5 是 Zread.ai 实现 “读懂代码、生成知识、服务协作” 的核心支撑。未来将继续探索该模型在智能体集成、团队知识协同等场景的深度应用，为开发者提供更强大的工具以提升开发效率。

来源：蓝鲨财经社