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 claude-3.5-sonnet 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。
1、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claude-3.5-sonnet,目前代码生成能力最强的模型。2、自动生成代码后，只有点击Accept all才会生效。建议最好阅读一下AI的输出结果，看看它是否理解清楚了我们的意图，再点击接受，避免频繁修改。仔细阅读后，发现漏掉了一些文件。3、让AI自行检查并补充遗漏的文件。补充文件完成，点击Accept all。根据AI的回答，我们发现只生成了后端API，缺少前端界面，我们要求AI补充页面。向下滑动，根据AI回答的测试方式执行命令即可。这里第一步提到需确保后端服务器正在运行。然后，我们根据上一步AI的回复去启动后端服务。出错了，别着急。记得规范纠错时的提问方式，然后告诉AI即可。提问方式：在【xxxx】位置，做了【xxxx】动作，出现了【xxxx】错误，预期是【xxxx】主要是因为Python使用的依赖包存在冲突导致的。我们不需要深究，按照AI的回复一步一步执行。当出现下图中的标记时，则代表运行成功了。接下来我们右击选择New Terminal创建一个命令行去启动前端服务。使用cd命令，进入frontend目录。再运行启动命令。cd命名的介绍，可以进入七、加餐章节查看。打开浏览器，访问对应的URL。终于等到你，我的卡密管理系统。emmmmm……有点简陋，不过没关系。我们先简单验证下功能，后面再考虑优化。输入AI提供的账号密码，进入维护界面。
考虑到对照精读环节，本身就是逐段生成的，非常适合批处理的形式。所以需要用「分段输入正文」，把正文分割后，用LLM节点批处理每一段的对照精读，最终「拼合精读结果」，就能输出完整的文本结果。用户输入的原文，格式一般是：为了确保正确区分标题句和段落内容，我这边用了一个简易的方法——直接在AI对话窗口中，通过开场白提示用户按格式输入文章，用#符直接标记标题句：然后用Python脚本，去掉标题句，并把剩下内容按照段落的换行，逐段输出为Array<String>格式：附上Python代码：试运行后，就可以发现，节点已按照预期运作，分次输出了每一段原文。[heading4]附1：如何用Coze自动生成代码节点的代码？[content]这段代码也是用Coze代码节点自带IDE里的AI功能生成的，使用技巧如下（我试了很多次，请务必参考图中的小技巧，不然大概率失败）：代码生成后，除了直接在节点的试运行功能测试外，也可用「测试代码」功能，进行测试：
考虑到对照精读环节，本身就是逐段生成的，非常适合批处理的形式。所以需要用「分段输入正文」，把正文分割后，用LLM节点批处理每一段的对照精读，最终「拼合精读结果」，就能输出完整的文本结果。用户输入的原文，格式一般是：为了确保正确区分标题句和段落内容，我这边用了一个简易的方法——直接在AI对话窗口中，通过开场白提示用户按格式输入文章，用#符直接标记标题句：然后用Python脚本，去掉标题句，并把剩下内容按照段落的换行，逐段输出为Array<String>格式：附上Python代码：试运行后，就可以发现，节点已按照预期运作，分次输出了每一段原文。[heading4]附1：如何用Coze自动生成代码节点的代码？[content]这段代码也是用Coze代码节点自带IDE里的AI功能生成的，使用技巧如下（我试了很多次，请务必参考图中的小技巧，不然大概率失败）：代码生成后，除了直接在节点的试运行功能测试外，也可用「测试代码」功能，进行测试：