已知直角三角形的两直角边为3和4，编程求出三角形的斜边长度

在中国国内，以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案： 1. 字节发布的全新 AI IDE：Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点，但目前存在一些小问题，如无法及时调整 Prompt 模块等，不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为：https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念：工具应适应 AI 的认知方式，让 AI 理解要做的事，然后自主寻找合适的工具和方法，而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异，如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问限制，并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，改进 MoE 架构；零一万物更关注数据集建设。

对于零基础小白学习 AI 编程，以下是一些建议和资源： 1. 可以尝试使用 Windsurf 进行开发。它具有卓越的上下文理解能力，能够自动识别项目的重要信息，如目录结构、文件依赖关系等，还能跨文件追踪上下文。同时具备强大的功能特性，如 AI 智能代理可自动完成重复性操作，Cascade 模式提供编辑和聊天两种模式。此外，它支持多语言和跨平台，适用范围广泛。您可以在 30 分钟内用它快速开发学习网站。 2. 参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到了 cursor 入门的相关内容，如“AI 编程共学 2 cursor 入门”和“AI 编程共学 3 AI 拍立得”。 3. 从最基础的小任务开始，比如让 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。 4. 明确项目需求，可以通过和 AI 的对话逐步梳理，让 AI 像高级产品经理一样向您提问，帮助您梳理出产品需求文档，方便后续开发。

以下是关于“AI 编程蓝皮书”的相关信息： 作者为 AI 产品黄叔，其作为 AI 产品顾问，基于自身使用 Cursor 和 Windsurf 开发产品的经验及学员反馈编写了此书。 书中介绍了“Z 计划”和“Z 基金”，分享了多个用 Windsurf 和 Coze 搭建产品的案例及 AI 编程技巧，鼓励读者利用碎片化时间思考需求，集中开发产品。 发布 3 天，阅读量超过 3 万。 相关链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Hm7fwRlKpismBWkKlrWcH6kdnjh

以下是一些推荐的 AI 编程工具： 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，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 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 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可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的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员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 。 需要注意的是，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。 此外，AI 辅助编程适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目，但需求和架构不稳定时，容易积累大量技术债务。自动化测试适合模块稳定后引入，模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。在进度不紧张时可以先尝试工具，成熟后再大规模应用。压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。

以下是学习 AI 编程的一些建议： 1. 从基础开始：以“Hello World”为起点，验证编程环境，建立信心，理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 2. 选择流行的语言和框架：例如 React、Next.js、TailwindCSS 等。 3. 采用迭代方法：先运行代码，再进行优化，小步迭代，一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 辅助理解：让 AI 对生成的代码进行注释或解释。 5. 解决问题的步骤：遇到问题时，按照复现、精确描述、回滚的步骤进行处理。 6. 明确人工主导地位：AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果以实现持续提升。 此外，还可以参考以下课程内容： 1. 《和 Cursor AI 一起学 Python 编程 进行远程编程，注册和登录 Bohrium 账户，在线编写和运行代码，完成第一个 Python 程序的运行。该课程的教学目标是了解 Python 对于人文学科的意义，掌握 Cursor 和 Jupyter Notebook 编程环境的基本使用，能够在本地和云端运行简单的 Python 代码，体验 AI 技术如何辅助编程和学习。 同时，了解一些 AI 应用开发的知识也有帮助，比如 Code AI 应用的背景和现状，以及以证件照为例的应用案例，学习创建 AI 应用的操作界面、业务逻辑和用户界面等。 原文链接：

学习编程对应用 AI 有很大帮助。以下是一些具体方面： 1. 借助 AI 学习编程时，要打通学习与反馈循环。例如从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 2. 学习流行的语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能，借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解。遇到问题可采取复现、精确描述、回滚三步走。 3. 如果希望在应用 AI 方面继续精进，最好体系化地了解编程，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法规则（如变量命名、缩进）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典）、控制流（如条件语句、循环语句）。 函数：定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 总之，AI 虽强大，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。