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现在AI编程始终不能编写一些比较大的项目

Answer

目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制，主要原因包括：

  1. 上下文窗口限制：复杂项目需要全局理解，AI 难以设计架构和模块化。
  2. 自然语言描述不精确：项目需求常需反复讨论才能明确，AI 难以完全掌握。
  3. 无法感知环境和直接执行：编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。
  4. 幻觉问题：AI 可能编造不存在的 API 或错误代码，需人工严格审查。

在实际应用中，对于一些简单需求，我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高，希望从繁琐日常任务中解脱时，需要了解 AI 编程的边界和限制。

在选择解决方案时，应遵循一定的准则：

  1. 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，若线上有现成工具最好。
  2. 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。
  3. 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。

对于 API 功能，先找现成的开源工具，GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时，才考虑自己编程，且编程时要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

90分钟从0开始打造你的第一个Coze应用: 证件照 2025年1月18日 副本

[heading2]总结Code AI应用开发教学Code AI应用背景：智能体开发从最初的chatbot只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了AI应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。AI CODING现状：AI CODING虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。证件照应用案例：以证件照为例，说明以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。AI应用学习过程：创建AI应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月17日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤔为什么AI还不能完成复杂项目？上下文窗口限制：复杂项目需要全局理解，AI难以设计架构和模块化。自然语言描述不精确：项目需求常需反复讨论才能明确，AI难以完全掌握。无法感知环境和直接执行：编译、部署、调试等复杂任务AI难以独立完成。幻觉问题：AI可能编造不存在的API或错误代码，需人工严格审查。🔗[https://x.com/dotey/status/1880056296025555170](https://x.com/dotey/status/1880056296025555170)2⃣️🌟关于GPT-5的有趣推测：可能已训练成功但“雪藏”模型能力强，但运营成本高，企业更倾向于通过蒸馏技术推出更经济的版本（如GPT-4o）。比喻：GPT-5是隐居山林的高人，虽未直接露面，但智慧已通过“弟子”影响世界。🔗[https://x.com/dotey/status/1880040402746532134](https://x.com/dotey/status/1880040402746532134)🔗《这则关于GPT-5的传言将改变一切[译]》：[https://baoyu.io/translations/this-rumor-about-gpt-5-changes-everything](https://baoyu.io/translations/this-rumor-about-gpt-5-changes-everything)3⃣️💬人机交互的变革与局限早期期待：大语言模型将引发人机交互革命，自然语言成为主要交互方式。现实情况：两三年过去，ChatGPT的交互水平仍停留在任务管理层面，未能进一步突破。

放下傲慢！停止自欺欺人！与其做 AI 的主人，不如做它的搭档

在许多情况下，我们只需给AI下达明确的命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的Chrome插件、编写脚本、或创建Python爬虫。但当AI满足了我们简单的需求，并让我们获得正反馈之后，我们的期待也会不断提高，希望能进一步从繁琐的日常任务中解脱出来。这个时候，我们需要了解AI编程的边界和限制。[heading2]3.1 AI编程准则第一条：能不编，尽量不编[content]随着IT技术的发展，各种基础设施和工具越来越多，大多数需求都能找到现成的软件解决方案，只需权衡投入产出，进行评估即可。[搜索技巧的逆袭：在AI统治的世界中寻找价值](https://iaiuse.com/posts/af894b2a)成熟产品优先找线上工具：例如制作白底图等功能，如果线上有现成的工具那最好。其次找插件：基于现有系统找合适的插件。最后是本地应用：当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。API功能先找现成的开源工具，GitHub上很多。然后考虑付费服务。如果都找不到现成的方案，才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，何必为难自己呢？如果真的需要动手编写，也要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。

Others are asking
7天AI入门挑战
以下是为您提供的 7 天 AI 入门挑战的相关内容： 第一天（2024.5.22）：初步探索。May 在开始想要了解 AI 的初期会走必经弯路，在 B 站看了一些介绍 ChatGPT 原理的分享，消费性观看可以，但系统性学习需要更高质量的内容，而非知识碎片。 第二天（2024.5.23）：加入 AI 社区 waytoAGI。May 发现这个开源知识库，不再到处在 B 站找零碎东西。评价其为宝藏社区，感慨 AI 时代知识免费开源，考验的是如何在信息海洋中有体系地获取。第一步是看新手指引和入门的学习路径与课程。 第五天（2024.5.26）：使用 kimi。May 开始研究 kimi 并使用，抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态，调整思考模式，养成有问题问 AI 的习惯。可参考。 第六天（2024.5.31）：学习吴恩达生成式人工智能课程。应朋友强烈推荐，May 插队先看吴恩达的课程。可在 B 站搜索对应关键词获取课程资源，学习笔记可参考，抽空陆续 3 天学完。 第七天（2024.6.1）：探索用 AI 解决一个真实问题。May 有一个明确的议题，比如团队要写一份行业研究报告，尝试看 AI 如何帮忙。 此外，元子从菜鸟到达人的进阶之路： Day 1：懵懵懂懂“你好，帮我写个报告” Day 7：学会表达“帮我写一份周报，重点说明项目进度” Day 14：熟练掌握“我需要一份项目总结，包含数据分析和改进建议” Day 30：把常规 AI 工具都试过一遍，并且选定自己要持续玩的方向 AI Agent Day 60：组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖 元子的心得： 1. 不要怕问“笨”问题，但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步，不积跬步，无以至千里。 3. 多试多练才是王道，来社区共学，一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久，学完就用才是王道，不要纯靠意志力。 工作中的 AI 小帮手： 1. 需要快速生成报告？AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据？AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件？AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案？AI 来优化。
2025-03-03
现在有哪些AI绘画平台
以下是一些常见的 AI 绘画平台： 1. MewXAI：这是一款强大且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址：https://www.mewxai.cn/ 2. StableStudio：Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 3. Roop：一键实现 AI 换脸，仅需一张换脸图像，无需数据集，无需训练，自带敏感图像检测功能。 4. pixian.ai：能够利用 AI 一键移除各种图像背景，并支持在线调整图片分辨率、背景颜色等。 5. Inpaint Anything：一个 AI 图像编辑工具，支持一键擦除、替换图像中的指定物品，通过提示词来自动更换背景图。 6. Segment Anything：一个图像分割模型，可自动分割图片或视频中的所有物品，一键完成自动分割，并支持零样本转移到其他分割任务。 7. Docker：支持一键从图片中解析出 Prompt 描述，并能够基于描述进行扩展，以便二次图片生成。 8. Plask.ai：一个 AI 工具，可以通过 3D 建模，直接生成模特效果图。 9. Recraft AI：是 AI 平面设计工具，用户可以使用其生成和编辑插画，海报，产品周边等，提供多种样式的可选风格，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。访问地址：https://www.recraft.ai/ 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-03
现在有哪些ai平台？
以下是一些常见的 AI 平台： 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，运用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布等服务。 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品。 东方财富网投资分析工具：AI 金融投资分析平台，借助数据分析、机器学习技术，分析金融市场并提供投资建议。 此外，在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的 AI 产品有： Dora AI：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。 Bard（免费）：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者，由谷歌的对话应用语言模型（LaMDA）提供支持。 Chat.DID（免费）：有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 Pika（免费）：AI 视频平台，能将创意转化为动态视频。 对于希望自行部署 AIGC 服务的用户，以下云服务平台可供选择： AWS（亚马逊云服务）：提供多种 AI 服务，资源丰富、灵活性强，但费用相对较高，适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform：推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用，支持多种编程语言和框架，具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure：Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载，与微软其他产品融合度高，提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud：提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台，融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速，针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云：提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品，支持主流深度学习框架部署，与阿里云其他产品生态集成度高。部署 AIGC 服务通常需要大量算力和存储资源，利用云平台是便捷的选择。建议先评估实际业务场景和需求，再对比不同供应商的产品特性和价格，以选择最合适的部署方案。
2025-03-03
用AI生成角色原画的现状
目前，用 AI 生成角色原画既有优势也存在一些问题。 优势方面： Niji·journey 5 作为表现优异的在线二次元角色设计 AI，能在各种类型的二次元设计中发挥重要作用。 对于游戏中的角色设计，AI 设计可以提供参考和辅助。 问题方面： Niji·journey 5 存在对流行二次元风格的偏好、风格相对固定以及版权风险等局限性。 AI 设计生成的角色往往需要进一步修饰和调整以符合游戏整体风格和要求，不能完全掌握角色设计的细节和规律。 AI 绘画生成的设计可能存在版权问题。 未来展望： Niji 有望通过改进算法和扩大数据样本来源，提升角色设计的创新性和独特性，满足不同用户和项目的需求。 随着技术进步，Midjourney 等 AI 不断升级，使用 AI 辅助游戏美术设计师工作将成为趋势。但美术设计师需不断学习新技能和知识，拓展多领域知识，以应对未来变化和挑战。游戏美术中各职业分类的界限可能会越来越模糊。
2025-03-03
我应该如何自学ai
以下是关于自学 AI 的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 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。 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，找到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，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。 6. 对于中学生自学 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 7. 使用 AI 来做事： 利用人工智能帮助教育和自学学习，可以要求人工智能解释概念并获得结果。但因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2025-03-03
让AI帮我写一篇论文的文献综述，怎么命令
利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤： 1. 确定课题主题：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：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：依靠 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。
2025-03-03
我是一个普通本科的大二学生，学的是软件工程专业，但是我本身编程能力不是很好，我对ai拥有浓厚的兴趣，喜欢去学习并运用ai，我想未来all in ai并成为一个产品经理，我想给你分享一下我的计划，我想今年下半年考过英语四级，并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛，我是零基础但是我愿意学习，希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助我有效地实现这些目标！
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助您有效地实现目标： 一、英语四级考试 实施策略： 1. 制定学习计划，每天安排一定时间学习英语，包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题，熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴，互相监督和鼓励。 里程碑： 1. 每月进行一次模拟考试，评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践： 1. 利用碎片时间背单词，如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时，反复听同一篇材料，直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改，总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略： 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言，通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目，提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区，了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑： 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践： 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识，加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例，学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略： 1. 学习 AI 相关的基础知识，包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程，通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑： 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发，担任产品经理助理角色。 最佳实践： 1. 多与行业内的专业人士交流，获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力，以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发，设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利实现目标！
2025-03-01
AI编程工具推荐
以下是为您推荐的一些 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，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：一个由 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 。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，使用 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括：准确描述需求、具备架构能力、专业编程能力和调试能力。关于不同 AI 编程工具的讨论和使用策略，您可以参考以下内容： 对于 Cursor，不同用户态度不一，有人觉得好用离不开，有人担心依赖心理或认为不好用，还有人对 AI 代码生成存在信任问题。作者建议使用 Git 管理代码版本，对 AI 代码进行 Review，任务分解为单一模块，借助 AI 生成测试代码等。 在 v0 与 Claude 的对比方面，Claude 在纯 UI 场景的生成效果往往更好，而 v0 和 Cursor 会因系统提示词和上下文猜测添加大量无关内容。v0 的优势在于傻瓜式操作。建议结合使用，当 Cursor、v0 效果不佳时，可将问题抽象独立出来，切换到 Claude、ChatGPT 或 Gemini 进行处理。
2025-03-01
我是没有编程和计算机专业知识的新手，想要学习提示词设计，请推荐学习资料
以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-27
ai 编程工具
以下是一些常见的 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。 此外，字节的 AI 编程工具 Trae 今日上新，Windows 和 Mac 均已支持，支持 Claude 3.5 版本且懂中文，目前免费使用。可在此下载使用：https://sourl.co/2DCmmW 。 Claude 3.7 Sonnet 深夜上线，类似于 Cursor 的 AI 编程工具，具有搜索和阅读代码、编辑文件等功能，目前开放了限量预览，详情可查看：https://docs.anthropic.com/en/docs/agentsandtools/claudecode/overview 。对于刚开始接触 AI 编程或没有代码知识的，建议使用 Trae 或者 Cursor 。 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。
2025-02-25
AI编程大模型排行榜
以下是一些关于 AI 编程大模型的相关信息： 1. ShowMeAI 周刊 No.13 中提到的相关内容： Learn About：继 NotebookLM 之后又一个 AI Native 产品，谷歌真正的 AI Native Education 尝试。 ima.copilot V.S. 秘塔 V.S. 天工：国区 Perplexity 青出于蓝而胜于蓝，秘塔一骑绝尘。 Markdown：技术圈（最）常用的文本编辑语言，一种「四通八达」的中转格式，并附上好用的转换工具。 把 17 岁高中生涂津豪的 Thinking Claude 提示词，设置在 Cursor 里。 两篇优秀的 AI 编程教程：跟着资深工程师&全栈开发者，挖掘 LLM 编程能力的极限。 恭喜阶跃星辰！step2 在 LiveBench 榜单杀进前 5，斩获国产大模型第 1 名，并顺带聊聊榜单和测评的「内幕」。 举个栗子：当把大模型「开源」用「做饭吃饭」来解释，一起都豁然开朗起来，甚至还玩起了谐音梗。 很有共鸣：为什么大部分人用不起来 AI？可能还没体验到效率飞升的 Aha Moment。 集体讨论：大家都是怎么快速处理长视频、长音频、长文本材料的？都有哪些工作流和工具的配合应用？ 2. Trae：字节开发的一款和 AI 深度集成的 AI 编程工具，可让用户限时免费无限量使用地球上最强大的编程大模型 Claude Sonnet，全自动化进行 AI 编程。包含完整的 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等，提供智能问答、实时代码建议、代码片段生成、从 0 到 1 开发项目。 3. 8 月正式上线的国内大模型： 北京的五家企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com ；抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com ；智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn ；中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn ；百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 。 上海的三家企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ ；MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat ；上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 。 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生 。 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 。 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。
2025-02-24
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。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”的学习循环。建议使用流行语言和框架（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代码。遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。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才能实现持续提升。原文： 2. 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力将复杂系统拆解为松耦合的模块、具备专业编程能力以判断 AI 生成代码的优劣、具备调试能力以快速定位问题并解决，可独立或借助 AI 完成调试。 3. 所有 AI 编程能做的事情里，纯 HTML 页面的小工具或小游戏是适合小白入门的。AI 生成.html 文件，直接双击在浏览器打开就能用。Trae 发布了 Windows 版本，免费的 Claude api 可薅。越小众的需求，越能体现 AI 编程的价值，AI 编程带来的繁荣是让长尾需求被满足，进而带动相关领域的繁荣。
2025-02-24
编写最佳实践的工具
以下是关于编写最佳实践的工具的相关内容： 熊猫 Jay：万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践 最佳实践 5 使用外部工具： 1. 文本嵌入工具：需要能够将文本转化为向量的工具，如 Word2Vec、BERT、FastText 等，将文本转化为高维空间中的向量。 2. 构建电影数据库：包含各种电影详细信息，可以是简单的文本文件每行包含一个电影信息，或更复杂的数据库系统。 3. 预处理和嵌入：对数据库中的每部电影信息进行文本嵌入，得到向量表示并存储。 4. 查询处理：将用户提出的查询（如“由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的电影”）进行文本嵌入得到查询向量。 5. 向量搜索：使用快速的向量搜索算法（如余弦相似度、KNN 搜索等）在电影数据库中找到最接近的电影向量。 6. 返回结果：根据找到的最接近向量，从数据库中检索相关电影信息返回给用户。 7. 集成到 ChatGPT：将上述步骤封装成 API 或函数，在 ChatGPT 对话逻辑中调用，以便用户提出相关查询时返回相关电影信息。 小七姐：官方最佳 Prompt 实践的六个方法 策略一：编写清晰的说明 在 OpenAI 官方的说明文档中，为用户提供了若干策略以更好使用 ChatGPT。在询问中应包含详细信息以获得更多相关答复。因为大模型无法在有限信息中“猜测”意图，所以提问时不要惜字如金，多说多提供信息能有效提高回复质量和丰富性。例如：想要大模型提供思维模型时，本能问法可能效果不佳，而提供更多信息（如为什么需要、希望列举个数、是否有已知模型参考等）能得到更符合预期的回答；请 ChatGPT 帮助记忆抽象概念时，脱口而出的问题可能不理想，提供更多细节则能得到更好的回答；了解提示词时，给出特定情景和进一步思考的问题能得到更好效果。
2025-03-03
AI编写自动化框架的脚本能实现吗？可以选用哪些工作来支持？框架选用需要进行指定吗？
AI 编写自动化框架的脚本是可以实现的。以下是一些可选用的工作和支持工具： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： 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，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： 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。 至于框架选用是否需要进行指定，这取决于具体的项目需求和技术环境。在选择框架时，需要综合考虑多种因素，如项目的规模、技术栈、开发团队的技能水平等。
2025-02-26
我是0基础代码小白，我希望快速编写一款APP，满足我所需要的要求，我用deepseek生产app开发者文档，然后用bolt.new工具开发，开发到一半，发现要收费，给我中断了，我该怎么办
对于您这种 0 基础代码小白在开发 APP 过程中遇到收费中断的情况，以下是一些建议： 1. 重新评估您的需求和能力：像案例中的白九龄一样，思考您的想法是否过于复杂，是否可以先从简单的插件开发入手，降低开发难度。 2. 学习基础知识：包括代码环境安装、终端操作等，通过基础实践教程资料来弥补知识短板。 3. 借鉴他人成功经验：仔细研究别人的项目，按照成功的案例原封不动地去实现，从中领悟开发的要点。 4. 清晰描述需求：在开发前与工具充分沟通，明确需求和实现步骤，避免盲目开发。 5. 寻找免费替代工具：既然当前使用的工具收费中断，您可以寻找其他类似的免费工具来继续您的开发工作。 6. 做好项目记录：让工具帮忙写一个 README 文档，记录项目进展、下一步计划以及如何开启和关闭项目，方便后续跟进。
2025-02-23
我是一个AI小白，我使用AI的主要目的是使用这些工具，简化我工作中费时费力的事情，比如：表格的制作，筛选数据；图片的抠图，渲染，产品的口播介绍；日常工厂管理文件的编写及执行步骤；工作手册及岗位绩效的编写；作业指导书的编写
以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：
2025-01-30
提示词编写
编写提示词（prompt）是一个关键步骤，以下是一些建议： 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：如有特定格式或风格，在提示词中指明。 5. 使用示例：如有期望结果，提供示例帮助理解需求。 6. 保持简洁：简洁明了，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，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 在 SD 绘画中，编写提示词时： 根据想画的内容写，多个提示词用英文半角符号隔开。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的。 每个词语在模型中的自带权重可能不同，越靠后的权重越低。 可用括号人工修改提示词权重。 关键词应具特异性，措辞避免抽象和有解释空间。 在利用 Claude 制作 Crossword 小游戏时，提示词编写也很重要，复杂点在于代码，需根据需求分析逐步实现，包括单词和解释、卡片制作、难度设定等环节。
2025-01-28
新手使用，如何编写提示词
对于新手编写提示词，以下是一些要点和方法： 1. 基本语法：根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。 2. 词语顺序：一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。大致顺序为。 3. 权重调整：可以使用括号人工修改提示词的权重，如：字符。 4. 关键词选择：关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 5. 描述逻辑：通常的描述逻辑包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 6. 辅助工具和方法： 利用功能型辅助网站，如 http://www.atoolbox.net/ ，它可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，其每种参数都有缩略图可以参考，方便更加直观地选择提示词。 去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业，每一张图都有详细的参数，可点击下面的复制数据按钮，然后直接粘贴到正向提示词栏里。 对于星流一站式 AI 设计工具： 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证提示词内容准确（包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质）、调整负面提示词、利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还可使用辅助功能，如翻译功能、删除所有提示词、会员加速等。
2025-01-23