AI 赋能传统应用时，针对后端开发来对接 AI 时，功能和流程设计上需要主页些什么

对于 AI 新手小白，在本网站学习 AI 知识和技能可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于不会代码的您，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，参加 WaytoAGI 有以下好处： 1. 了解最新的 AI 技术：它像一个免费的“技术期刊”，不仅能让您了解最新动态，还能教您各种实用技能，并且开源免费。 2. 线上共学，手把手教您：WaytoAGI 不仅提供知识，还会通过线上共学的方式，手把手教您如何应用 AI 技术。无论您是小白还是有一定基础，都能在这里找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友：如果您想创业、做副业，或者只是想找一群对 AI 感兴趣的小伙伴一起搞事情，WaytoAGI 是一个很好的平台。在这里，您能找到和您目标一致的合作伙伴。 在 WaytoAGI 的线下活动中，您可能会有以下收获： 1. AI 自动化，牛 X 到炸：只要有个想法，用 DeepSeek 加飞书多维表格，分分钟实现自动化。 2. 找到副业和创业的伙伴：在活动中，您可能会遇到很多对创业和副业感兴趣的人。 3. 遇见高手和大佬面对面：在线下经常会出现各路大佬带着自己遇到的实际操作中具体的一些问题和卡点，去当面请教他们是让自己避免走很多弯路和浪费时间的有效途径。 WaytoAGI 的线下活动不仅让您了解到了最新的 AI 落地应用现状，还结识了一群有趣、有想法的人。更重要的是，它让您意识到：人一定要走出去，多和人碰撞，多去体验真实的生活，才能真正成长。如果您也对 AI 感兴趣，或者想找到一群志同道合的伙伴，来 WaytoAGI 一起玩！

以下是为新手提供的 AI 入门途径： 1. 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。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您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，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于通过 AI 开发应用的同学，必读 OpenAI API 文档（）。 对于使用 AI 应用的同学，以下是一些入门文章： 《ChatGPT 中，G、P、T 分别是什么意思？》：GPT 分别代表生成式、预训练和转换器。 《大白话聊 ChatGPT》：逐字稿： 《AI 的时代已经到来》：中文译稿： 《万物摩尔定律》：

以下是为您提供的关于 AI 类需求产品经理如何写需求文档的相关内容： 工具推荐： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 开发流程： 1. 基础小任务： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。 对于特定技术学习（如 chrome 插件开发），让 AI 按照最佳实践生成示范项目，包含典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成相关脚本的要求。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，方便后续开发时与 AI 交流。 银海相关： 可以通过 Prompt 提示词来复现产品的轻量化版本。 Prompt 提示词是给 AI 的指令，可以是文字或按一定格式的参数描述。 学习 Prompt 提示词可参考：https://www.promptingguide.ai/zh 提供了 10 个场景及相应的 Prompt 提示词和实现效果，包括行业洞察分析、方法论专家、头脑风暴、需求文档设计、功能价值分析、竞品分析报告、流程图/图表设计、思维导图设计、解决方案专家、周报生成器。

以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议： 首先，参考相关法律法规，如《2020 年国家人工智能倡议法案》，其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持，包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作，可以利用以下方法： 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准，以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持，在正式和非正式的学习环境中，让员工能够使用和与人工智能系统互动，并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目，促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统，培养跨学科的视角和合作，涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是，在实际操作中，应根据港口企业的具体需求和人员特点，有针对性地设计和优化培训课程。

以下是关于 AI 和保险行业的相关内容： 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年，促成了从更好的信贷评估到更精确的基础欺诈评分等一系列改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，正在改变多个领域。金融服务公司拥有大量历史金融数据，若用其微调大型语言模型或从零开始训练模型，能迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业已准备好使用生成式人工智能来实现五个目标：个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告。 在保险行业，文章探讨了人工智能如何提升保险服务的价值链。AI 的医疗大模型与真人医生的治疗方案达到了 96%的一致性。保险销售基于信任交易，用户体验和满意度是信任累积关键，未来 GPT 可视为业务人员的个人助理。优化保险服务链需考虑在线与远程服务体验、独特的用户分类方法、数字化服务体系、用户心理状态、路径设计以及保险营销员的实际需求等，以实现用户财务需求与保险商品的双赢。

以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案，希望对您有所帮助： 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能，增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧，如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程：利用网络平台提供相关课程，方便职工自主学习。 2. 线下讲座：邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作：在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训，根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式，检验职工的学习成果，并将其与绩效考核挂钩，激励职工积极参与培训。

以下是关于 AI 企业赋能的相关内容： 去年，生成式 AI 从不引人注意走向 AI 50 强榜单前列。今年，企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高，应用公司在 AI 50 强榜单中占主导。许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI，如 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现近 20%的事件避免率，Palo Alto Networks 利用 AI 降低处理费用成本，Hubspot 利用 AI 扩大用户规模，瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持节省 4000 多万美元。成千上万的公司在将 AI 整合到工作流程中以扩张规模和降低成本，AI 50 强企业在快速进化。不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 功能重新设计。 在法律法规方面，《促进创新的人工智能监管方法》提到： 要清晰，帮助跨部门企业应对监管环境。 值得信赖，提高消费者和企业对框架及其要求的认识。 协作，通过教育和提高意识，使企业和消费者能够参与框架的持续评估和迭代。 支持创新，增强信任以提高 AI 采用率。 同时，当前 AI 通过现有法律框架如金融服务监管等进行监管，但存在一些风险在现有监管范围之间或空白处。行业反映监管不一致会给企业带来不必要负担，可能导致小企业离开市场。监管协调有助于企业投资 AI 创新并建立公众信任，一些监管机构已通过正式网络合作确保监管一致性，但其他监管机构在 AI 专业知识方面能力和获取有限，存在执法不一致和部分监管机构过度解读权限范围的风险。

很抱歉，您提供的内容中并未直接提及制药行业 AI 赋能企业经营的具体工具。但一般来说，在其他行业中，AI 赋能企业经营可能会用到以下类型的工具： 1. 数据分析和预测工具：帮助企业处理和分析大量数据，以预测市场需求、药物研发趋势等。 2. 自动化流程工具：例如自动化生产流程控制、质量检测等环节。 3. 智能客服工具：为客户提供快速准确的服务和解答。 4. 药物研发辅助工具：利用 AI 算法加速药物研发过程，如虚拟筛选药物靶点等。 由于您提供的资料有限，以上只是一些常见的可能性，具体到制药行业还需要进一步的针对性研究和了解。

AI 能够在以下售前售中售后等业务场景中发挥重要作用： 1. 医疗保健： 售前：通过分析患者数据，为潜在患者提供个性化的医疗建议和服务介绍。 售中：辅助医生进行诊断，如医学影像分析。 售后：为患者提供个性化的康复方案和护理建议。 2. 金融服务： 售前：利用信用评估为潜在客户提供贷款可能性的初步评估和相关产品介绍。 售中：进行风控和反欺诈，确保交易安全。 售后：提供投资分析和客户服务，解答客户疑问。 3. 零售和电子商务： 售前：通过产品推荐和个性化搜索，吸引潜在客户。 售中：提供动态定价和优化购物体验。 售后：利用聊天机器人解决客户售后问题。 4. 制造业： 售前：展示产品的制造优势和质量保障。 售中：确保生产过程的高效和质量控制。 售后：进行预测性维护，为客户提供优质的售后维护服务。 5. 交通运输： 售前：通过虚拟试驾等方式展示产品特点。 售中：提供智能导购服务，帮助客户选择合适的车型。 售后：持续监测车辆状态，提供维护建议。 6. 汽车行业： 售前：AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，进行热点营销、用户画像预测等。 售中：提升“销售体验”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等。 售后：监测车辆使用情况，提供相关服务。 7. 企业运营： 售前：协助准备营销材料和市场分析。 售中：提供销售策略咨询。 售后：处理法律文书和人力资源相关事务。 8. 教育： 售前：为潜在学生提供学习规划建议。 售中：定制化学习内容。 售后：审核论文和提供后续学习支持。 9. 游戏/媒体： 售前：进行游戏定制化推广和出海文案宣传。 售中：提供动态生成的游戏体验和媒体内容。 售后：处理用户反馈和优化内容。 10. 金融/保险： 售前：提供个人金融理财顾问服务。 售中：处理贷款信息和风险评估。 售后：进行保险理赔处理和客户服务。 11. 生命科学： 售前：介绍研发成果和服务。 售中：协助医疗过程中的诊断和治疗。 售后：提供术后护理和康复辅助。

以下是一些通过 AI 给自己擅长的领域赋能且已经产生收益的案例： 在法律法规领域，AI 已在多个方面带来重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践的控制，以及加速新药发现和应对气候变化的技术等。 在企业应用方面，工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率；Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本；Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模；瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。如今，成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中，以扩张规模和降低成本。

以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享，目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播，用户群体是重庆地区相关领导，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费，需评估讲师资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课：时间待定，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播，用户是 SaaS 平台上的企业，主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出，免费： 重磅福利： AI 编程重磅直播：会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播，社群内有老师答疑，完全免费。 相关链接：Trae Windows 版本已经上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/

对于目前做设计工作的人员，可以通过以下方式利用 AI 赋能： 1. 建立针对性的 AI 工作流：构建有效的设计工作流，提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练：例如使用 lora 模型训练方式，生成特定形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。同时，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型，使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产：包括建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得，利用参数库快速启动新项目，确保设计准确性并减少重复工作，借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台：如“桃花源|淘宝设计 AIGC”，引入实用功能，增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化，对二次元设计行业影响显著： 1. 降低设计成本和提高效率，更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感，但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低，从业者需关注行业动态，提升技能和创新能力，注重作品原创性和创新性，学会有效利用工具，提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中，AI 加持的创意与设计方面： 1. 现状：AI 驱动的创意工具已融入设计流程，如素材生成和高级图像编辑，设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战： 过度依赖 AI 可能导致设计同质化，失去独特创意表达，需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术，持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题，需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望：随着 AI 技术发展，预计在实时、按需设计中发挥更大作用，未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务，进一步融入创意流程的核心。

目前没有这样合法合规且普遍可用的产品。获取他人的推特信息需要遵循相关平台的规定和法律法规，未经授权获取他人的信息是不被允许的。

以下是关于 AI 赋能传统应用时的一些要点： 在 UI 设计方面，使用 Midjourney 生成特定页面（如首页、登录页等）时，可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”等关键词，分别用于生成社交平台的登录页和人力资源类产品的个人资料页。Midjourney 产出的设计图视觉效果佳，适合 APP 设计初始阶段的头脑风暴和风格探索，为设计师提供灵感和创意，但直接用于落地开发仍有距离。 在合规方面，政府通过发布相关内容支持相关工具的发展。AI 监管框架适用于整个英国，涵盖多个领域和政策区域，会考虑权力下放的影响，将依靠现有立法实施框架，并继续与各方互动确保各地受益。 在进一步的发展中，将分析研究成果，改善对相关问题的理解，确定合作安排，鼓励发布指导，提出中央监测和评估框架的设计提案等。

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。

以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。

对于 35 岁的 Java 后端开发人员转型 AI 开发，以下是一些建议： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时，要强调组员的主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 借助 AI 编程工具（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：

AI 能够实现自动生成增删改查的后端代码。例如，使用编程工具 Cursor，输入 command+i 唤起 composer，基于用户故事生成代码结构，点击回车。建议使用 claude3.5sonnet 模型，其目前代码生成能力较强。自动生成代码后，需点击 Accept all 才会生效，且最好先阅读输出结果，查看是否理解意图，避免频繁修改。若发现遗漏文件，可让 AI 自行检查并补充。此外，像 Coze 工作流也能在一定程度上辅助生成代码，其代码节点自带 IDE 里的 AI 功能生成代码后，除了直接在节点的试运行功能测试外，还可用「测试代码」功能进行测试。但需要注意的是，生成的代码可能存在不完善之处，需要仔细检查和优化。

以下是基于您的项目“基于 chatGPT 的剧本杀微信小程序开发”进行大数据平台后端开发与搭建的入手步骤： 1. 搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），其作用是汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告知您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信，仅自己使用，搭建到此即可，它本身也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）以接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号以防封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成上述 3 步即可。

以下是基于您的需求，对于大数据平台后端开发与搭建的建议： 1. 首先搭建 OneAPI（https://github.com/songquanpeng/oneapi），它能够汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，同时还会为您介绍如何白嫖大模型接口。 2. 接着搭建 FastGpt（https://fastgpt.in/），这是一个知识库问答系统。您可以将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。如果不想接到微信使用，搭建到这里就可以，因为它本身也有问答界面。 3. 然后搭建 chatgptonwechat（https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat）接入微信，并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号，以防有封禁风险。搭建完成后若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh），其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成以上 3 步，整个项目就算基本完成。