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李继刚大神提出的伪代码prompt 相关文章

回答

李继刚等的 prompt 最佳实践相关内容如下：

  • 方法论：
    • 提出了基于 GPT-3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。
    • 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。
    • 使用 BotDesigner 观察 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为，以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。
  • 结论：
    • 所有参与者都能进行机会性的提示迭代设计，并能对提示更改进行局部测试。
    • 参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。
    • 参与者倾向于从单一数据点过度推广，也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。
  • 关键信息：
    • 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。
    • 李继刚的即刻和GitHub，最近收录不是很及时，可在李继刚的即刻查看更多。
    • 每个角色都有版本迭代，标注版本号，争取更新到最新版本。
    • 李继刚写了上百个这种 Prompt，有具体场景需求可评论留言，作者可帮忙写定制，也可自己用结构化方式写。
    • 使用方法：开一个 new chat，点代码块右上角的复制，发送到 chat 聊天框，里面的描述可按需求修改。
    • 思路来源：云中江树的框架：即刻，GitHubAI 导师作者：Mr.-Ranedeer-AI-Tutor
    • 方法论总结：格式化的 prompt 方法论
    • 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试，有这些 prompt 的加持效果不错。

此外，还有相关的高阶使用方法，如陈财猫的“如何用 GPT 写长篇科幻？用分治法完成复杂任务”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf），刘海的“Prompt 纵向研究的最新成果：伪代码提示词”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg），陈财猫的“由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏，体验无穷变化的多重人生(已开源)”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc）

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

李继刚等的prompt最佳实践

[title]李继刚等的prompt最佳实践[heading2]Role:学术阅读（读论文）测试输入：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3544548.3581388您好,我已经仔细阅读了您提供的论文,现根据您的要求,对论文进行概括总结如下:一、明确的方法论1.提出了一个基于GPT-3的无代码聊天机器人设计工具BotDesigner。2.创建了两个界面:Conversation视图和Error Browser视图。Conversation视图允许设计师通过提示来创建聊天机器人;Error Browser视图允许设计师针对提示进行迭代设计和评估。3.使用BotDesigner作为探查工具,观察了10名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。二、经过验证的结论1.所有参与者都能够进行机会性的提示迭代设计,并能够对提示更改进行局部测试。2.参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。3.参与者倾向于从单一数据点过度推广;也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。三、关键信息本文的关键信息包括:

李继刚等的prompt最佳实践

[title]李继刚等的prompt最佳实践贡献者：李继刚，Sailor，田彬玏，Kyle😜，小七姐等群友｜李继刚的[即刻](https://okjk.co/264vOK)[GitHub](https://github.com/lijigang/prompts)：最近收录不是很及时，可以在李继刚的即刻查看更多每个角色都有版本迭代。“- version:0.8”这里会标注版本号，争取每个都更新到最新的版本李继刚写了上百个这种Prompt，如果大家要是有具体场景需求,可以评论中留言.作者说可以来试试帮大家写定制的。当然你也可以尝试用这种结构化的方式自己写。使用方法：开一个new chat，点代码块右上角的复制，发送到chat聊天框即可，里面的描述可以按照自己需求修改思路来源：云中江树的框架：[即刻](https://m.okjike.com/originalPosts/645e48f8f9f51888942247d2?s=eyJ1IjoiNjQyM2IwMDE4NDg5Njk1NGJjYzhkNWU1IiwiZCI6MX0%3D)，[GitHub](https://github.com/yzfly/LangGPT)AI导师作者：[Mr.-Ranedeer-AI-Tutor](https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor)方法论总结：[格式化的prompt方法论](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/UFvBw98foiTar5kmKrtcM5Ktn9f)建议大家用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试，有了这些prompt的加持，效果也不错哟

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[目录：最佳实践🔥](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NbqXwHXrkiYWKVkFTbmcwxQqntb?chunked=false)[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd?chunked=false)操作高阶使用方法：[陈财猫：如何用GPT写长篇科幻？用分治法完成复杂任务](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf)[刘海：Prompt纵向研究的最新成果：伪代码提示词](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg)[陈财猫:由GPT驱动的人生重开模拟器游戏，体验无穷变化的多重人生(已开源)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc)

其他人在问
怎么样写prompt？有哪些技巧？你能举个例子吗
写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 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。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。
2024-10-22
一个好的prompt,应该具备哪些结构
一个好的 prompt 通常应具备以下结构： 1. CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确希望 AI 承担的角色和具备的能力，例如指定其为专注于民商事法律领域、擅长案例研究等的律师。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理复杂合同纠纷案件时，向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，比如要求总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality（个性）：设定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过具体例子进一步说明。 2. 对于镜头提示词： 遵循清晰结构，将场景、主题和相机运动的细节划分为单独部分，例如。 在提示的不同部分重复或强调关键思想，有助于提高输出的一致性。 尝试将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。
2024-10-22
12种Prompt框架
以下是 12 种 Prompt 框架： 1. Key Result（关键结果）：说明想要的具体效果，试验并调整。包括改进输入（从答案不足之处着手改进背景、目标与关键结果）、改进答案（在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点）、重新生成（在 Prompt 不变情况下多次生成结果，优中选优）。 2. Evolve（试验并改进）：三种改进方法自由组合。 3. APE 框架：未提供具体说明。 4. COAST 框架：未提供具体说明。 5. CONTEXT（上下文背景）：为对话设定舞台。 6. OBJECTIVE（目的）：描述目标。 7. ACTION（行动）：解释所需的动作。 8. SCENARIO（方案）：描述场景。 9. TASK（任务）：描述任务。 10. ICIO 框架：相关链接 。 11. CRISPE 框架：相关链接 。 12. BROKE 框架：作者陈财猫，相关链接 。 此外还有： 1. 框架集合：右侧附件做成了海报。 2. Instruction（指令）：即希望 AI 执行的具体任务，比如翻译或者写一段文字。 3. Context（背景信息）：给 AI 更多背景信息引导模型做出更贴合需求的回复。 4. Input Data（输入数据）：告知模型需要处理的数据。 5. Output Indicator（输出引导）：告知模型要输出的类型或风格。 6. Capacity and Role（能力和角色）：ChatGPT 应扮演的角色。 7. Insight（见解）：提供请求的背后见解、背景和上下文。 8. Statement（声明）：要求 ChatGPT 做什么。 9. Personality（个性）：希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 10. Experiment（实验）：请求 ChatGPT 为您回复多个示例。 其他框架： 1. ACTION（行动）：描述想做什么。 2. RESULT（结果）：描述所需的结果。 3. EXAMPLE（示例）：举一个例子来说明观点。 4. ROSES 框架：未提供具体说明。 5. ROLE（角色）：指定 ChatGPT 的角色。 6. OBJECTIVE（目的）：陈述目标或目标。 7. SCENARIO（方案）：描述情况。 8. EXPECTED SOLUTION（解决方案）：定义所需的结果。 9. STEPS（步骤）：要求达到解决方案所需的措施。 10. RACE 框架：未提供具体说明。 11. PATFU 泡芙提示词框架：作者口袋君。 12. Problem（问题）：清晰地表述需要解决的问题。 13. Aera（领域）：问题所在领域以及需要扮演的角色。 14. Task（任务）：解决问题需要执行的具体任务。
2024-10-21
prompt 测试工具推荐
以下是为您推荐的一些 AI prompts 测试工具： 1. Langfuse：网站为 ，是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台，允许用户设计和测试 Prompts，比较不同 Prompts 的效果，并评估 AI 模型的性能。 2. Langsmith：网站为 ，也是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。允许用户设计和测试 Prompts，比较和评估不同 Prompts 的效果，还能将 Prompts 测试集成到开发流程中实现自动化测试。 3. PromptPal：开发指向为 ，是专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，能让开发者在 AI 项目中轻松管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。 4. ChainForge：开发指向为 ，是一个开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。 5. Promptknit：网站为 ，是一个为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的 AI 模型的提示。 此外，您还可以参考以下资源： 最流行的“AI 提示生成器”的比较分析： 。 选择合适的 AI Prompts 测试框架可以显著提升开发效率和 AI 模型的质量。开发者可以根据自己的具体需求和偏好来选择最合适的工具。
2024-10-19
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识： 什么是 prompt：提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如：|Role|Prompt| || |User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 什么是提示工程及与提示词的区别：提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以简单或复杂。提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 头脑风暴常用的 20 个 prompt：20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field: 1. Brainwriting Prompt: "Let's brainstorm ideas for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions." 3. Mind Mapping
2024-10-18
什么是System prompt?什么是user prompt?二者有何区别？
System prompt（系统提示）是指在与语言模型（如 ChatGPT 等）的交互中，用于指定模型如何根据设定的角色和逻辑进行回答的文本。它通常包括任务定义（确保模型清楚自己的任务）、输出格式（指导模型如何格式化回答）、操作边界（明确模型不应采取的行为）等部分。在对话中，每次模型给出回应时，都会考虑到系统提示，它就像一个过滤器，模型在回应新提示之前会自动应用。 User prompt（用户提示）则是用户给语言模型（如 Claude 等）的文本，通常以问题或指示的形式出现，用于引发相关输出。 二者的区别在于： 来源不同：System prompt 是为模型设定的规则和指导，而 User prompt 是由用户发起的输入。 作用不同：System prompt 影响模型的整体回答方式和范围，User prompt 则是具体的问题或指令，期望得到针对性的回答。
2024-10-18
AI 小白怎么成为AI大神
以下是为 AI 小白提供的成为 AI 大神的学习路径： 首先，要了解 AI 基本概念。建议阅读「」部分，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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 接着，开始 AI 学习之旅。在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 然后，选择感兴趣的模块深入学习。AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自身兴趣选择特定模块进行深入钻研。 此外，还可以通过观看相关视频来辅助学习，比如“”，了解什么是 AI 大模型及其原理，包括生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC，以及相关技术名词如机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习等。 最后，在医疗保健领域应用 AI 时，要像人类学习一样，不能仅仅依靠大量数据和生成模型，而应通过使用彼此堆叠的模型来训练，比如先训练生物学的模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。
2024-07-25
请你以制定清晰的任务列表和优先级的方式，来制作ai绘画相关的课程，帮助小白一步步上手操作成为大神。
以下是一个针对小白用户，从零开始学习AI绘画的清晰任务列表和优先级建议： 阶段一：基础知识学习 1. 了解AI绘画的基本概念 理解AI绘画与传统绘画的区别 了解AI绘画在艺术创作中的应用 2. 选择合适的AI绘画工具 研究不同AI绘画工具的特点和优缺点 选择一个适合自己的AI绘画工具 3. 学习基础绘画技巧 了解基本的绘画术语和技巧 学习如何使用AI绘画工具进行基础操作 阶段二：AI绘画工具使用 1. 熟悉AI绘画工具的基本操作 学习如何创建、编辑和管理画布 学习如何使用工具箱中的工具 2. 掌握AI绘画工具的功能 学习如何使用AI绘画工具的自动生成功能 学习如何调整AI绘画工具的参数和设置 3. 实践AI绘画工具的基本操作 尝试绘制简单的图形和形状 尝试使用AI绘画工具的自动生成功能创作作品 阶段三：AI绘画创作实践 1. 创作个人风格的作品 学习如何利用AI绘画工具创作具有个人风格的作品 尝试创作不同风格和主题的作品 2. 学习AI绘画工具的高级功能 学习如何使用AI绘画工具的高级功能，如AI生成、AI优化等 尝试创作更复杂和高质量的作品 3. 实践AI绘画创作 尝试创作不同风格和主题的作品，提高创作技巧 不断学习和实践，提升自己的AI绘画水平 阶段四：AI绘画作品展示和交流 1. 分享和展示自己的AI绘画作品 选择合适的平台分享和展示自己的AI绘画作品 与其他AI绘画爱好者交流和分享经验 2. 参加AI绘画相关的比赛和活动 了解和参加AI绘画相关的比赛和活动 通过比赛和活动提升自己的AI绘画水平 3. 持续学习和提升 关注AI绘画领域的新技术和趋势 不断学习和提升自己的AI绘画技巧和水平 通过以上任务列表和优先级建议，小白用户可以逐步学习AI绘画，并逐渐提升自己的创作水平。在学习过程中，建议多实践、多交流，不断提升自己的技能和创作能力。
2024-04-16
可以写出一个两数之和的Python实现代码吗
以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例： ```python def sum_two_numbers: return num1 + num2 示例用法 num1 = 5 num2 = 10 result = sum_two_numbers print ```
2024-10-18
coze 是否可以通过LLM生成python代码运行查询excel表格信息？
在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。
2024-10-16
如何指导AI写代码
以下是关于指导 AI 写代码的一些方法和经验： 1. 在独立游戏开发中，如果让 AI 写小功能，可以把不方便配表而又需要撰写的代码交给它。这类代码通常简单、模板化、多是调用 API，只牵涉小部分特殊逻辑。例如以 Buff 系统为例，对于一些复杂的 Buff 代码撰写，可先给 AI 提供模板代码，让其学习并总结规律，然后尝试让其撰写类似的代码。但要注意，目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教，且不同的 AI 工具各有特点，比如 ChatGPT 可能更方便。同时，教 AI 就像哄小孩，对其正确的表现要及时肯定，指出错误时要克制。 2. 在编写自动备份配置的脚本时，对于不熟悉的领域，如运维中的 Shell 脚本，虽然不必完全依赖 AI 实现代码，但 AI 可以作为很好的教练。可以向 AI 请教具体问题，如“请告诉我 rclone 命令的用法”“Shell 里面的循环怎么写”等，大多数情况下只需告诉 AI 目标，它会提供解决方案。从结果来看，AI 不仅能写出代码，还能给出详细的中文注释帮助理解逻辑。也可以直接问 AI 有没有现成的工具推荐，或者找专业的人来完成任务。 3. Cursor 是一款使用 AI 进行编码的工具，它旨在让编码极其高效。它能够从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。还能通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改，允许您使用指令编写代码，通过简单的提示就能更新整个类或函数。
2024-10-15
我想用AI写代码，推荐几个网站
以下是一些可以用 AI 写代码的网站： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，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，提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，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。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，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的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，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，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。
2024-10-13
ai代码提效工具有哪些
以下是一些可以提高 AI 代码编写效率的工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，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，基于通义大模型，提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，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的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，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。 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。 此外，还有以下工具在代码相关方面具有特定功能： 1. Cursor：AI 增强的代码编辑器，通过对话式 AI 和自然语言命令提升开发者效率，包括 Copilot++功能，可预测下一个代码编辑，并允许通过 CmdK 命令快速修改代码。您可以免费试用：https://www.cursor.com/pricing 。 2. Warp：基于 Rust 的现代终端，内置 AI 功能。可通过自然语言描述运行命令，智能加载 AI 命令建议，简化命令行操作。Warp AI 每月提供 100 次免费请求，升级至团队计划后可解锁更多请求次数。了解更多信息，请访问定价页面：https://codesubmit.io/blog/aicodetools/warp.dev/pricing 。 在软件架构设计中，用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建多种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。
2024-10-12
能够直接生成前端代码的工具
以下是一些能够直接生成前端代码的工具： 1. 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。例如，群友“嘴替笔记苏谨深”试用后效果不错，可生成标准安卓的天气预报截图，且输出代码有 react 和 html 两种格式。您可以通过 https://v0.dev/ 了解更多。 2. ChatGPT + 云原生服务 Laf：Laf 是一个 Serverless 框架，提供开箱即用的云函数、云数据库、对象存储等能力。搭建步骤包括添加环境变量输入您的 apikeys（apikeys 获取地址：https://platform.openai.com/ ），注意免费流量和是否过期。上传打包后的前端静态资料代码，上传后直接访问右侧的域名即可。详情可参考：https://laf.dev/ 。 此外，Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev，通过语言描述生成界面代码，可直接预览和调整生成的代码，完成后能复制或在 Vercel 上面部署。目前只能生成 React 和 HTML，由的能力组成，目前需要加入等待列表。
2024-10-12