前端代码生成

以下是关于 AI 代码生成的相关内容： 使用工作流配置 Code 节点： 可以在 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，运行时遵循列举的大多数 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。Python 运行时暂不支持 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：可以在 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。 宝玉日报中的代码生成步骤： 步骤 1：生成设计方案，将需求抽象简化，分别用不同的 Prompt 生成多份设计方案进行对比，通过调整 Prompt 找到最优方案，避免限制 AI 的发挥空间。 步骤 2：生成代码，确定方案后，完善细节，将完整设计交给 AI 生成代码。如果生成结果有问题，通过调整 Prompt 或更换模型反复优化。总结来说，要像经理一样管理 AI“员工”，通过明确需求、方案对比、反复优化，提升代码质量与开发效率。相关链接： python 安装 FittenAI 编程助手： 这两年 AI 发展迅猛，编程助手能提供实时建议和解决方案，提升编程效率。 安装前需先安装 python 的运行环境： 安装：点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace 注册（免费）：安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用 智能补全：按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议 AI 问答：通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话 自动生成代码：Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code生成代码"，然后在输入框中输入指令即可生成代码 代码转换：Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择"Fitten Code–编辑代码"，然后在输入框中输入需求即可完成转换 自动生成注释：Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码逻辑和结构，为代码提供清晰易懂的解释和文档。

以下是一些无代码生成 App 的相关信息： 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中： Bento（免费）是一个链接合集页面，内容丰富设计美观，能美化展示所有内容和链接，展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能，适用于众多应用程序，为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0（免费可用）能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台，支持无代码生成 AIAgent，能简化 AI 开发过程，让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版，提供多样化模型选择和丰富的插件能力，还具备自动构建、定制 Prompt 等功能，其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣，在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等，开发者可在一旁监督开发过程，还能通过交互式开发明确需求。

代码生成的原理如下： 在 Windows/Linux 上，Cmd K（也称为“Ctrl K”）允许在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。如果在按 Ctrl/Cmd K 时未选择任何代码，Cursor 将根据在提示栏中键入的提示生成新代码。 Cursor 能够看到您最近的更改，从而预测您下一步要做的事情。 大语言模型在代码生成方面是一个有效的应用场景，例如 Copilot。可以通过一些有效的提示词执行代码生成任务，例如编写简单的用户欢迎程序，或者提供有关数据库架构并要求生成有效的 MySQL 查询，甚至不需要指定要使用的编程语言。

AI 后端代码生成可以通过以下步骤实现： 1. 配置工作流：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，通过快捷键唤起 AI，并输入自然语言让 AI 帮助修改代码。 2. 补全代码：如果已经为 Code 节点配置好了输入参数，则编辑时支持自动补全参数。 3. 调试代码：单击“测试代码”，在测试面板以 JSON 格式输入参数进行测试。支持使用 AI 自动生成模拟数据进行测试。 4. 运行代码：设置输入参数后，单击“运行”，可以在输出区域查看运行结果。在页面底部单击“更新 Schema”，可将结果同步到 Code 节点的输出值。

使用RAG（RetrievalAugmented Generation）方法可以有效增强代码生成的准确度。RAG结合了检索和生成的优势，使生成模型能够利用外部知识库或文档来提高生成结果的质量。以下是如何使用RAG来增强代码生成准确度的步骤： 1. 准备检索库 首先，需要一个包含相关代码片段、文档或知识库的检索库。这可以是公开的代码库（如GitHub）、项目文档、API文档或编程语言的官方文档。 2. 实施检索模型 使用一个检索模型来从库中找到与输入查询最相关的文档或代码片段。常用的检索模型包括BM25、TFIDF等，或者更先进的深度学习模型如DPR（Dense Passage Retrieval）。 ```python from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizer 加载检索模型和tokenizer question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained 编码查询 query = "How to sort a list in Python?" query_inputs = question_tokenizer query_embedding = question_encoder.pooler_output 编码文档（检索库中的代码片段或文档） contexts = context_embeddings = for context in contexts: context_inputs = context_tokenizer context_embedding = context_encoder.pooler_output context_embeddings.append ``` 3. 检索相关文档 计算查询和文档之间的相似度，检索最相关的文档。 ```python import torch 计算相似度（使用点积） similarities = 找到最相关的文档 most_relevant_index = torch.argmax most_relevant_context = contexts ``` 4. 结合生成模型 使用生成模型（如GPT3或其他代码生成模型），结合检索到的相关文档作为上下文，生成高质量的代码。 ```python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer 加载生成模型和tokenizer generation_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained generation_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained 将检索到的上下文和查询合并 input_text = f"{most_relevant_context}\n\n{query}" input_ids = generation_tokenizer.encode 生成代码 generated_outputs = generation_model.generate generated_code = generation_tokenizer.decode print ``` 5. 集成与优化 为了进一步优化RAG的代码生成性能，可以进行以下步骤： 多轮检索：如果第一次检索结果不理想，可以通过多轮检索获取更多相关信息。 细化检索库：不断更新和扩展检索库，确保其中包含最新、最相关的代码片段和文档。 微调生成模型：使用领域特定的数据微调生成模型，使其更适合特定的代码生成任务。 通过这些步骤，RAG方法能够有效地增强代码生成的准确度，提高生成结果的相关性和质量。

以下是关于 AI 前端开发的相关内容： 白九龄在 0 基础使用 Cursor 开发微信小程序时，遇到了诸多问题。如添加背景元素营造氛围、实现自适应和滑动效果、处理意图分析页面的信息展示和排版风格、生成海报时的字数显示和行数限制以及位置和视觉呈现的调整等。由于大模型自身的限制，无法很好地理解一些需求，导致开发过程中出错频繁。此外，还存在模型 token 费用和变现困难等问题。 Yeadon 以“Windsurf 学习共创社区”为例，演示了如何借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。技术选型为 Vue + TypeScript，目标用户为零基础开发学习者，参考项目为 Cursor101。开发流程包括需求分析与代码生成、环境配置自动化、问题诊断与修复、界面优化与细节打磨、功能迭代与完善。在开发过程中，输入需求让 Windsurf 进行代码生成，可能会出现报错，将报错信息返回给 Cascade 进行自动检查和修复。之后对网页进行细节优化，如导航栏和首页。 齐码蓝开发一个可以承载离谱生物档案的网站，每个页面包含生物介绍、图片、头像、文字介绍，并支持打字和语音对话以及展示相关离谱事件。项目初始化与配置方面，推荐的技术栈包括前端的 React.js 或 Vue.js，后端的 Node.js 加上 Express.js，数据库选择 MongoDB，语音处理使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API。开发环境配置方面，选择 Visual Studio Code 作为 IDE，安装 Node.js 时会一并安装 npm 用于管理项目依赖。项目目录结构可能如下所示。

以下是一些擅长网站前端网页设计的 AI 工具： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 网址：https://www.wix.com/ 特点：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。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）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。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，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。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可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。 5. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成了 AI 驱动的 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 8. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。 此外，以下是一些推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于在前端提效场景的相关内容： AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能够自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写的时间和成本。前端开发工程师合理应用 AI 工具，可提高测试效率、增强测试覆盖率并发现潜在问题，提升软件质量和用户体验。 LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能使用 LangChain 的云服务部署和运行应用，无需担心资源和性能限制，还能利用分布式计算功能加速应用，发挥多个节点的并行处理能力。 3. 可视化：可使用 LangSmith 可视化 RAG 应用的工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 LangChain 和 RAG 的结合可应用于多种场景，如： 1. 专业问答：构建医疗、法律或金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息帮助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊断和治疗方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻摘要或论文摘要等应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌生成或故事生成等应用，从不同数据源检索灵感帮助大模型生成更有趣和有创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。

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。

以下是关于 AI 辅助前端的相关信息： AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能够自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写的时间和成本。前端开发工程师合理应用 AI 工具可提高测试效率、增强测试覆盖率并发现潜在问题，提升软件质量和用户体验。 ForeFront AI 官网为 https://chat.forefront.ai/ ，是一个为公司提供自然语言处理、理解和生成的平台。 关于 AI 与宠物结合的例子和学习路径： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，可帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验，如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解需求和习性。 学习路径建议：掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术；了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识；关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习技术实现；尝试开发简单的 AI 宠物应用原型并不断迭代优化。

如果要创建一个类似我的 AI ，以下是从数据库到后端到前端可能用到的技术栈： 前端：推荐使用 React.js 或 Vue.js 框架，它们适合构建动态的用户界面，且有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端：采用 Node.js 加上 Express.js ，能使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，Node.js 的非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库：选择 MongoDB ，对于可能需要存储的文档形式数据（如离谱生物档案和相关事件），它在存储此类灵活数据方面表现良好。 语音处理：可以考虑使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 来实现语音与文本的相互转换，以支持语音对话。