能编写代码的ai

目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，收费，年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考：Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 ；Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ；也可通过视频学习：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下一些相关软件： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费，过后每天 100 分|非常听话，语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费，高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些辅助写邮件的 AI 工具及使用方法： 1. Grammarly： 功能：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 优点：易于使用，支持多种平台（如浏览器扩展、桌面应用、手机应用），适用于多种语言。 网站： 2. Hemingway Editor： 功能：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。 优点：界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 网站： 3. ProWritingAid： 功能：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。 优点：功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 网站： 4. Writesonic： 功能：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。 优点：生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 网站： 5. Lavender： 功能：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 优点：专注邮件领域，提供具体的改进建议和实时反馈。 使用 AI 写邮件的方法： 1. 草拟初稿：可以让 AI 为您生成邮件的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等内容的初稿。您只需给出提示即可。 2. 优化内容：将您的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议。也可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿，使事物更生动，或者添加例子，以激发您做得更好的工作。 3. 帮助完成任务：AI 可以做您没有时间做的事情，像实习生一样使用它写邮件，创建销售模板等。 需要注意的是，生成式 AI 对于一般性的、冷门的外发电子邮件是有用的，但对于准确的个性化则不那么可靠。从一位优秀销售代表的角度看，生成式 AI 可能有助于用更少的时间写更多的邮件，但要写能提高回应率并最终导致预约会议的邮件（这是销售代表的评估标准），销售代表仍需要进行研究，并运用他们的判断力决定潜在客户想听到什么。从本质上看，第一波已经在构思和起草阶段取得了更实质性的写作成功，但最终，需要的创造性和领域专业知识越多，就需要越多的人工润色。

以下是一些能够根据一段文字自动配图的 AI 工具和方法： 可以让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片。 有的网站，如 tome、gamma，配图是由 GenAI 根据页面内容生成的。 剪映具有图文成片功能，只需提供文案，就能自动配图配音。

学习 AI 有以下几个方向可供选择： 1. 编程语言基础：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验：尝试使用如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向特定群体的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 特定模块深入：根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等进行深入学习，掌握提示词技巧。 7. 与 AI 产品互动：使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 8. 结合特定领域：如将 AI 与宠物行业结合，包括 AI 宠物助手（自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等）、AI 宠物互动玩具、AI 宠物图像生成、AI 宠物医疗诊断、AI 宠物行为分析等，需要掌握基础的 AI 技术，了解宠物相关领域知识，关注应用案例并尝试开发原型。

AI 是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它就像一个黑箱，我们不必深究其理解方式。其生态位是一种似人而非人的存在。 AI 技术在很多领域都有应用，比如： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等方面。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用内容） 在健身方面，AI 可以辅助或改善健身训练和健康管理，例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身产品。

以下是系统学习 AI 相关知识并达到完善输出水准的建议： 一、基础知识学习 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 了解基本概念：熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。可以阅读相关的入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、学习资源与途径 1. 在线课程：在「」中，有一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity），按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 2. 关注权威媒体和学者：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 三、实践与应用 1. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 2. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用的第一手体验。 3. 特定模块深入学习：根据自己的兴趣选择 AI 领域的特定模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧：提示词上手容易且很有用，要熟练掌握。 四、持续学习与分享 1. 持续学习：不断吸收新知识，更新自己的知识体系。 2. 分享交流：在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 总之，要全面系统地学习 AI 知识和技能，需要从多个方面入手，不断实践和探索。

以下是关于 Midjourney Prompt 编写的指南： 1. 基本结构 与 Niji·journey 5 相似，Midjourney Prompt 结构为：<产出属性要求+设计主体描述+风格要求+效果要求> 2. 产出属性要求 例如：Anime, AAA character concept art, many details, full body view 等，需首先明确属性要求。 3. 设计主体描述 如：a blonde twintail short little Girl wear inside cyberpunk latex tiny tight Pilot suit, wear outside an ultra detailed Futuristic fashion oversized cyberpunk short coat with big wide sleeves, big cyberpunk boots 。可以参考相关特征进行描述，注意规避屏蔽词汇，通过描述年龄控制角色年龄段。 4. 风格要求 可以使用各种风格描述词汇，或直接写上参考游戏设计的名字，出于知识产权尊重，不建议写设计师名字。 5. 效果要求 包括：lineart, beautiful linework, high contrast, frisky, gradient, manga, hd 等。还可以写上 Midjourney 三视图关键词、背景颜色、不要生成文字 logo 等具体要求。 6. 其他相关 若公共频道消息刷太快，可在私信 Midjourney Bot 使用 /imagine 命令，私信创建的图像仍受内容和管理规则限制，且可在 Midjourney 网站查看。 Prompts 是 Midjourney Bot 中的指令，可简单或详细，Bot 会根据 Prompt 生成图像网格，可选择并修改操作。了解编写基础提示信息可参考 https://docs.midjourney.com/prompts ，探索通过艺术媒介、地点和时期描述改变图像可参考 https://docs.midjourney.com/exploreprompting 。 /blend 命令允许使用 Midjourney 的 AI 图像生成将多个图像混合，需上传至少两张图像，输入命令加上图像 ID 和选项，可调整混合设置，生成新图像。学习上传和混合自己的图片可参考 https://docs.midjourney.com/v1/docs/blend 。

利用 AI 辅助课程大纲编写与优化可以按照以下步骤进行： 1. 确定课程大纲主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课程大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课程大纲涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课程大纲的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课程大纲的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课程大纲的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课程大纲编写与优化时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 此外，还可以参考以下思路： 调整结构：在大纲开头增加一个“快速选择指南”，帮助读者快速定位最适合自己的方法。 补充新信息、新观点：增加一个章节，比较不同 AI 模型在相关工作场景中的优劣。 对于教师，还可以借助 AI 作为教学助理来规划课程。AI 教学助理应先向老师介绍自己，询问教学科目以及面向的学生层次（高中、大学还是职业教育），以便更精准地提供建议。若老师有教学大纲，应认真研读并根据需求提出修改建议；若没有大纲，让老师尽可能详细描述课程内容。

以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。

以下是关于智能体编写的相关内容： MQ 老师做了一个简单的能呈现孩子认知过程的智能体，相关链接：https://chatglm.cn/main/gdetail/660439b9cf1043dbeb2e6f31 。还用豆包写了一个带娃编数感故事玩的智能体，链接：https://doubao.com/bot/CD8JOSTq 。 所谓智能体，就是预先把咒语（prompts）写好，像编程一样把要求 AI 操作的步骤写得非常详细，以后每次拿来直接用，不必重新再写。比如可以找个空闲日，将自己的日常工作列出来，寻找哪些工作部分可以被 AI 加速，哪些工作基本上是固定输入输出的，尝试把这些工作场景写成“智能体”，并不断迭代优化。 提示词技能是指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能，AIGC 根据这些文本生成回应的内容，提示词的内容决定了 AIGC 生成内容的质量，是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词设计公式包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务等。 通用人工智能体是智能体设计的神圣圣杯，是一个循环架构，拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力。自 2023 年春天以来，相关研究进展激增，如 BabyAGI、AutoGPT 等。前沿架构的开创性商业应用包括新的基础模型，如 Reflection AI ，以及编码智能体，如 Cognition、Nustom 和 OpenDevin/All Hands AI 等。

要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型，您可以参考以下步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景，同时准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 总的来说，训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

编写提示词（prompt）是决定 AI 模型理解和生成文本的关键步骤。以下是一些编写 prompt 的要点和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时应包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，要提供足够信息，如写历史事件报告时提供基本事件信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇，防止 AI 模型误解。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格，在 prompt 中明确说明，如文章遵循的格式或引用的文献类型。 5. 使用示例：若有期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑，生成不准确结果。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 一般来说，写出好的内容创作 prompt 的卡点在于如何用方法论教 GPT 创作，即“know how”。比如让 GPT 创作视频标题时，不能简单写“帮我写爆款视频的标题”，而应提供创作标题的方法论和技巧，如运用的修辞手法、写作人称、语言风格、内容结构等。可以通过找对标账号的标题拆解、模仿来获取这些方法论和技巧。 此外，把方法论和示例写到 prompt 中最快的方法是改写大佬写好的 prompt。如果之前未写过结构化的 prompt，推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。运用 COT（少样本提示）的技巧，把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分。

以下是一些好用的可以画代码流程图之类的 AI 画图工具： 1. Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可自动化绘制多种示意图，如流程图、思维导图、网络拓扑图等。具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网： 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网： 3. 4. Creately：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。具有智能绘图功能，可自动连接和排列图形，有丰富的模板库和预定义形状，实时协作功能适合团队使用。官网： 5. Whimsical：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。具有直观的用户界面，易于上手，支持拖放操作，快速绘制和修改图表，提供多种协作功能，适合团队工作。官网： 6. Miro：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。具有无缝协作，支持远程团队实时编辑，丰富的图表模板和工具，支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。官网： 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。

以下是对本知识库的总结： 包含了不同时间段的 AIGC 周刊内容，如 Open AI 发布 ChatGPT 的 iOS 应用、Google 宣布多项 AI 新功能、AI 歌手相关教程等。 有关于提示词工程的课程及相关技巧介绍。 涉及一些特定的 AIGC 技术和方法，如 Donut 文档理解方法。 提到了谷歌的生成式 AI 学习课程。 以下是为十岁儿童设计的 11 节关于 AIGC 的课程： 1. 提示词工程基础 什么是提示词 提示词的作用 简单的提示词示例 2. 提示词工程进阶 复杂提示词的构建 如何优化提示词 提示词的实际应用 3. 提示词工程实践 设计自己的提示词任务 分享与讨论提示词成果 总结提示词的使用技巧 4. 文生文入门 了解文生文的概念 简单的文生文工具介绍 尝试生成一段文字 5. 文生文提高 优化文生文的输入 让生成的文字更有趣 比较不同文生文的效果 6. 文生图/图生图基础 认识文生图和图生图 常见的文生图工具 用简单描述生成一张图片 7. 文生图/图生图进阶 更复杂的描述生成精美图片 对生成的图片进行修改 分享自己生成的图片 8. 文生音频入门 什么是文生音频 简单的文生音频工具 生成一段简单的音频 9. 文生音频提高 让生成的音频更动听 给音频添加特效 欣赏优秀的文生音频作品 10. 文生视频/图生视频基础 文生视频和图生视频的概念 基本的文生视频工具 制作一个简单的视频 11. 文生视频/图生视频进阶 让视频更精彩 视频的后期处理 展示自己制作的视频

以下是关于代码自动生成的相关信息： 在工作流中配置 Code 节点： 可在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，处理输入参数并返回响应结果。配置示例可参考。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时。 JavaScript 支持 TypeScript，提供静态语言编码体验，内置了 dayjs（版本 1.8.36）和 lodash（版本 4.17.20）两个三方依赖库，遵循列举的大多数 API，具体可用的 API 可在 IDE 内编码时参考代码提示。 Python 内置了 requests_async 和 numpy 两个三方依赖库，requests_async 依赖库与 requests 类似，但需要 await，暂不支持 Http.client 方式的请求。 在节点内的 Code 区域单击 Edit in IDE 可通过 IDE 编辑和调试代码。 使用 AI 生成代码：可在 IDE 底部单击尝试 AI，并输入自然语言设定代码逻辑，AI 将自动生成代码。也可以选中代码片段，通过快捷键（macOS 为 CommandI、Windows 为 Ctrl + I）唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 Vercel v0 直接生成前端代码：前端代码自动生成的时代来临，Vercel v0 已向所有人开放，能通过文本或图像生成代码化的用户界面，如群友“嘴替笔记苏谨深”尝试后效果不错，输出代码有 react 和 html 两种格式。 Cursor 官方的相关功能： 包含强大的自动完成功能，可预测下一次编辑，启用后始终打开，跨多行建议对代码进行编辑。 能看到最近的更改，预测下一步要做的事。 可以一次建议多个编辑，节省时间。 会修复输入错误。 能预测下一个光标位置，以便无缝导航代码。

以下是一些可以用于分析项目代码的 AI 工具： 基于规则的测试生成工具： Randoop：适用于 Java 应用程序，基于代码路径和规则生成测试用例。 Pex：微软开发，适用于.NET 应用，自动生成高覆盖率的单元测试。 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应测试用例。 Infer：Facebook 开发，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成工具： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统脆弱性。 RLTest：利用强化学习生成测试用例，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成工具： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例。 Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，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，通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，还有一些可以辅助编程的 AI 产品，例如： GitHub Copilot：支持和兼容多种语言和 IDE，为程序员快速提供代码建议。 通义灵码：提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等能力。 CodeWhisperer：由亚马逊 AWS 团队推出，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：开源的免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium：通过提供代码建议等帮助软件开发人员。 如果您需要绘制逻辑视图、功能视图、部署视图，可以使用以下工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io（diagrams.net）：免费的在线图表软件。 PlantUML：通过编写描述性文本自动生成序列图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下是一些免费生成代码的 AI 网站： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。对经过验证的学生、教师和流行开源项目的维护者免费。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 此外，还有一些相关工具，但部分可能并非完全免费或具有一定的收费模式： 1. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 2. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。

以下是一些与 MATLAB 代码相关的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的智能编程辅助工具，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的 AI 编程软件，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。