有什么可以检查代码的A'i推荐

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具： ：借助 GPT4 Vision 的能力，能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS，并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外，还有一些与网站制作相关的 AI 工具： Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark：网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop：网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid：网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面： ：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了多种功能，年度许可证起价 179 美元/月。 ：开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 ：Sourcegraph 的 AI 工具，作为全面的编程助手能理解整个代码库，个人使用免费。

以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。

以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议： 在构建基于 LLM 的应用时，Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案，只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现，开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时，工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务，而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过，对于许多应用来说，优化单个 LLM 调用（配合检索和上下文示例）通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现，例如： 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet（一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器）。 4. Vellum（另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具）。 这些框架通过简化标准的底层任务（如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等）使入门变得容易，但它们往往会创建额外的抽象层，可能会使底层提示词和响应变得难以调试，也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API，许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架，请确保理解底层代码。 此外，还有以下相关工具和应用： 1. VectorShift：能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序，利用大型语言模型（例如 ChatGPT）构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程，无需编码。 2. Unriddle：帮助更快阅读、写作和学习的工具，能简化复杂的主题，找到信息，提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法，它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考：https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents

目前市面上有一些无代码工具可以帮助您搭建数据大屏，例如： 1. 阿里云 DataV：提供丰富的可视化组件和模板，操作相对简单。 2. 腾讯云图：支持多种数据源接入，具备强大的可视化编辑能力。 3. 帆软 FineReport：功能较为全面，能满足多样化的大屏搭建需求。 您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合的工具。

AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例，Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 模式识别：Clang Static Analyzer 利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷来生成测试用例，Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例来检测系统的脆弱性。 强化学习：RLTest 利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略以提高测试效率和覆盖率，A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 是 AI 驱动的测试平台，能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间，Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发，其核心产品 Test Gru 已在美国上线，能为客户自动生成单元测试，客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具，可借助其生成测试代码提升代码可靠性，但使用时也需注意方法，如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。

以下是关于文本检查提示词的相关内容： 在输入侧的防御方面，传统防御手段可用，结合大模型特性可进行意图识别、语义匹配、提示词语义结构分析等，综合判断用户输入是否恶意。 模型侧的防御，对于有能力的厂商应增强安全性，如对抗训练、安全微调、多任务学习、上下文动态感知等，但要平衡安全性与性能。对于开发者，应在开发中带着安全意识优化应用和系统的提示词，加入安全引导和禁止内容。 输出侧的防御，传统防御和内容过滤手段均可使用，基于大模型特点可进行提示词、私有数据泄露等检查，以及针对大模型幻觉问题，判断是否有事实性错误、脱离话题、乱码文本、不正确格式、错误代码等。 此外，如Claude2可用于多种类型文本的分析，包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。 OpenAI API中，设计提示词本质是对模型进行“编程”，通过提供指令或示例完成，其模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，处理的Token数量取决于输入和输出长度，有一定的限制。

构建一个检查 word 文档格式的智能体可以参考以下步骤： 1. 考虑到对照精读环节适合批处理形式，使用“分段输入正文”将正文分割，用 LLM 节点批处理每一段的对照精读，最终“拼合精读结果”以输出完整文本。 2. 用户输入原文时，在 AI 对话窗口中通过开场白提示用户按格式输入文章，用“”符标记标题句。 3. 用 Python 脚本去掉标题句，并把剩下内容按照段落的换行逐段输出为 Array<String>格式。附上相关 Python 代码。 4. 试运行以验证节点是否按预期运作，分次输出每一段原文。 此外，在创建智能体的知识库方面： 1. 手动清洗数据可提高准确性，如创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割。 2. 对于本地 word 文件，注意不能一股脑将所有内容放入训练，应先放入大的章节名称内容，再按固定方式人工标注和处理章节内详细内容。 3. 完成后点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到，否则无法获取 API。

以下是一些检查 Python 程序对错的方法： 1. 使用 Fitten Code 编程助手： 解释代码：选中代码段然后右键选择“Fitten Code–解释代码”。 自动生成测试：选中代码段后右键选择“Fitten Code–生成单元测试”。 检查 BUG：选中对应代码段，然后右键选择“Fitten Code 查找 Bug”。 编辑代码：选中代码段右键选择“Fitten Code–编辑代码”。 2. 基础报错副本处理： 遇到报错可尝试使用 ZHO 的 ChatGPT 的机器人，网址：https://chatgpt.com/g/gB3qi2zKGBcomfyuiassistant 。 紫色框报错：模型错误（没有下载到模型）。 红色框报错：节点错误（没有正确安装好节点）节点丢失。 安装完成后启动报错： 问题排查一：检查环境，是否为 python 3.10.9，安装，选个目录，勾选上 path。然后安装 git 再装环境，拉代码，干净的 comfyui。 问题排查二：检查魔法是否开启，pip install torch torchvision torchaudio extraindexurlxformers，这一步，里面有一个 2.xg 的文件下载和安装，魔法不好，中途断了，很可能导致安装不成功，需要多试。 问题排查三：在 comfyUI 的文件夹里 shift+右键启动 powershall 。 Error occurred when executing TranslateTextNode：问题原因是魔法节点不稳定，翻译用的是谷歌翻译，解决办法是更改魔法或者更换翻译。 输入 Python main.py 命令行的时候出问题：运行 python.exe m pip install upgrade pip 然后再重新按手记安装依赖环境。 3. 对于特定的 main.py 脚本： 运行诗歌相机脚本：$python main.py 。 设置一个 cron 作业以在启动时运行 python 脚本： 首先，crontab 使用默认编辑器打开文件：$crontab e 。 然后将以下行添加到您的 crontab，以在启动计算机时运行该脚本：@reboot python /home/pi/poetrycamerarpi/main.py >> /home/pi/poetrycamerarpi/errors.txt 2>&1 。 将 {...}errors.txt 2>&1 任何错误消息写入以 errors.txt 进行调试。常见的故障模式是找不到文件。确保所有文件路径都是绝对文件路径并且具有正确的用户名和目录名。 重新启动系统以使此生效：sudo reboot 。 尝试单击快门和电源按钮以确保它们在重新启动后正常工作。如果它们不起作用，请检查您的 errors.txt 文件。

以下是一些可以检查文章是否由 AI 写的软件： 1. Writer.com：提供免费的 AI 内容检测工具，使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 4. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统自动分析并提供详细报告。 5. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 6. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，将文本粘贴到编辑器中选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 7. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告。 8. Originality.AI：专门设计用于检测 AI 生成内容，上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 以下是一些 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，帮助改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下为您推荐一款可以检查 C 语言代码错误的工具：Copilot。生成性 AI 作为程序员的助手是最早的应用之一，Copilot 模型在大量的代码库（例如 GitHub 上的所有公共仓库）上进行训练，然后在程序员编码时给出建议。不过需要注意的是，对于匹配高风险的场景，40%的 AI 生成的代码包含漏洞。因此，用户必须在生成足够多的代码以提供有意义的生产力提升，同时还要限制它，使得可以检查其正确性之间找到平衡。最近的研究估计，Copilot 帮助提高了开发人员的生产力，增长在 2 倍或更少的范围内。

以下是一份关于 AIGC 伦理检查清单的相关内容： AIGC 概述： GenAI（生成式 AI）是能够从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（AIGenerated Content）。 我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成共同监管形势。 AIGC 的分类及应用： 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。 语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 触发的法律与道德风险： 重伦理道德，主要体现在两方面： 国家安全：不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度，危害国家安全和利益、损害国家形象，煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定，宣扬恐怖主义、极端主义。 伦理道德：不得宣扬民族仇恨、民族歧视，暴力、淫秽色情，以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。 GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。

以下是一些文生图的工具推荐： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。

以下是一些可以快速生成小红书风格图片的软件和相关步骤： 1. DeepSeek+扣子： 生成单词：输入单词主题、图片风格、单词数量等，选择 deepseekr1 模型生成单词数组。 生成视频 1： 循环：包括将数组变量打散为单个变量、进入生图工作流、裁剪（将图片 url 转图片）、将图片放到背景上。 制作固定元素：如背景图和结尾图，可使用百度图片或即梦生成，并用 ps 或美图秀秀调整尺寸并添加元素。 2. 提示词： 角色：作为专业的单词生成助手，围绕主题挖掘相关英语单词，提供精准实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：输出关联英语单词，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关内容，以符合要求的数组形式呈现。

以下是为您推荐的用 AI 建立本地知识库的方法和相关软件： 1. AnythingLLM： 包含了所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库时，有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，接着选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后进行测试对话。 2. Obsidian 加 Cursor： 可利用 Obsidian 的浏览器剪藏插件和 AI 插件，但配置复杂，可能存在恶性 Bug 。 可以用 Cursor 等 AI IDE 解决问题，主要有三类作用：帮助用模糊问题检索笔记库；基于笔记库进行研究，结合多个笔记软件给出建议；生成和修改笔记，如生成整个笔记文件或修改笔记文案。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件： 1. 可画软件：提供多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整，如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件：具有锐化清晰度等 PS 中有的功能，可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格，支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确，还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分，生成一次图像需 1 点积分，可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板：具有消除、图层、一键抠图等功能，抠图效果较好。 此外，还有一些辅助工具： 1. IAIFONT、自由等字体软件：可及时预览和切换字体，注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs：只需在聊天框粘贴文字内容，然后点击发送即可。GPTs 链接：https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app：官网链接：https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为：①打开软件点击「自制卡片」；②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容；③点击右下角的保存图标即可导出。

以下是为您推荐的一些 AI 文章： 1. 《新手如何学习 AI？》 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括主要分支及联系。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，并掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，使用各种产品创作，知识库有实践作品和文章分享。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍，AIPO 线下活动及 AI 相关探讨，way to AGI 社区活动与知识库介绍，AI 知识库及学习路径的介绍，时代杂志评选的领军人物，AI 相关名词解释，知识库的信息来源，社区共创项目，学习路径，经典必读文章，初学者入门推荐，历史脉络类资料等内容。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）》 作者 Allen 旨在帮助入门同学建立框架，推荐了两个有重大帮助的视频： 由」，50 分钟速通 AI 大模型原理。 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频「」，一共两期，内容都值得观看。

如果您想用 AI 创作表情包，以下是一些推荐的 AI 大模型及相关平台： 1. MewXAI：这是一款操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画，拥有众多超火模型和上百种风格，支持文生图、图生图；MX Cute 是自研的可爱风动漫大模型；MJ 绘画在表情包制作等方面表现出色；还有边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等多种功能。访问地址：https://www.mewxai.cn/ 2. 在开发 AI Share Card 插件的过程中，选用的是 GLM4flash 模型。它具有较长的上下文窗口、响应速度快、并发支持高、免费或价格较低等优点。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。