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用Trae可以开发微信小程序吗？

Answer

可以使用 Trae 开发微信小程序。具体步骤如下：

  1. 打开 Trae，并打开刚才创建的文件夹。
  2. 继续使用 Chat 模式来明确需求，生成 prd.md 后，可以打开来进行修改。
  3. 切换到 Builder 模式，开始进行开发。因为 Trae 会在本地文件夹内生成代码，而微信开发者工具也是从同一个本地文件夹内读取代码，并且有实时预览功能，所以可以在微信开发者工具内看到。
  4. 左侧是预览窗口，是可以交互的。为了更加仿真，可以点击右上角的真机调试，打开预览。
  5. 开发和正常的 Trae 开发流程一样，如果有报错就修改错误，直到在微信开发者工具内调试到正常。
  6. 然后可以点击微信开发者工具的右上角“上传”，在弹出的弹窗里选择“确定”。
  7. 接着在弹出的选项里填写版本号和项目备注。
  8. 上传完毕后会显示上传成功。
  9. 随后，可以在微信小程序后台，版本管理里看到开发版本的信息。可以点击体验版进行线上体验，也可以提交审核。

另外有两个额外的要点需要了解。

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

References

AI编程与炼金术：Build on Trae

下面，我们打开Trae，并打开刚才创建的文件夹继续使用Chat模式来明确需求：生成prd.md后，可以打开来进行修改：然后切换到Builder模式，开始进行开发。因为Trae会在本地文件夹内生成代码，而微信开发者工具也是从同一个本地文件夹内读取代码，并且有实时预览功能，所以我们可以在微信开发者工具内看到：左侧是预览窗口，是可以交互的。为了更加仿真，我们可以点击右上角的真机调试，打开预览：大家可以看一下我录的演示视频：[微信小程序演示.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Ba7jbHNuJoCi6dxWaDoccxrlnth?allow_redirect=1)其中的开发和正常的Trae开发流程一样，如果有报错就修改错误，直到在微信开发者工具内调试到正常。然后可以点击微信开发者工具的右上角“上传”，在弹出的弹窗里选择“确定”接着在弹出的选项里填写版本号和项目备注：上传完毕后会显示上传成功：随后，可以在微信小程序后台，版本管理里看到开发版本的信息：你可以点击体验版进行线上体验，也可以提交审核。这里有两个额外的要点需要大家了解：

AI编程与炼金术：Build on Trae

蓝色文字跳转到文档对应位置）（不断更新）|章节_[三.使用DeepSeek R1给老外起中文名](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-DyEMdmCPOo98S6xbPfNcsuEOnuh)|知识点_[Node.JS安装](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-PVnndBSV5oWOukx38tKcw2CPnub)|[申请DeepSeek R1 API](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-TrXednqLAoH3VLxrUiYc1Pb9nhf)|[网页接入DeepSeek API](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-UK5xdzhiaoo9RkxHR5bcs30pnV8)||-|-|-|-||[八.做一档你自己的AI播客](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-UInbd7ukHo7OYsxG9nucAgvNnhg)|[使用长文本+语音模型生成音频内容](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-AQw8dFhEBo9PuhxPDFrczAJInZe)||||[九.柴犬表情包生成器实战（Coze bot+API）](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-WssBdviCpovz4pxZefTccRK4nLg)|[使用Coze作为后端服务](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-VHLJdr7nSolp2PxuCC8cxa7mnId)|[用Trae开发网页包装Coze API](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-JHCVdVpM1o8sRhxLBMWc3q1Ln0b)|||[进阶：将柴犬表情包生成器网页部署到Cloudflare](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-RDY0dbZs8oYFSexQe6tcQpDYnzf)|[使用Cloudflare部署网站](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-RDY0dbZs8oYFSexQe6tcQpDYnzf)||||[十.做一个微信小程序](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-DIWydF0SVompI2xOEFoc3vhbn0g)|[Trae+微信开发者工具协同开发](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-TxTEdKmt3oXSF8xZaZvcnrLln0c)|[微信认证和ICP备案](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-IEBAd75dLomNmVxZmY7cvSyEnzf)||

字节AI编程工具Trae今日上新，Windows和Mac均已支持，懂中文、Claude 3.5免费用

编码过程中我们希望先预览下效果，根据效果再继续修改，Trae提供了在IDE编程工具中的“预览”功能，点击预览直接在Trae窗口的“Webview”视图中就可以看到我们的项目了，也不需要切换到浏览器查看，是不是很方便。不满意的地方，继续让Trae来修改吧，你只需要有idea、只需要和Trae通过自然语言对话。接下来，你就可以参考更多开源项目，借鉴过来，直接导入到Trae中，让Trae帮助跑起来并逐步修改。如果要开发微信小程序项目，也是可以很方便支持的，通过Trae打开微信小程序项目目录，就可以使用Trae的Chat和Builder模式来修改微信小程序了。

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Coze智能体接入到企业微信
要将 Coze 智能体接入到企业微信，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 技术实现原理： 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 运行成功后，点击容器，可以看到运行的是两个服务，接口文档中启动了两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 此界面不会实时更新显示，需手动刷新，点击“刷新日志”，若看到“WeChat login success”，则成功将 Bot 接入微信。 2. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 名称：给令牌起一个名字。 过期时间：为方便选择永久有效。 选择指定团队空间：可以是个人空间、也可以选择团队空间。 权限：勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 3. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到要接入到微信中的机器人，比如画小二智能小助手。点击对应的机器人进入机器人编辑界面，在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：然后再点击右上角发布，会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API，确定应用已成功授权 Bot as API。 4. 服务器设置： chatgptonwechat（简称 CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择多种模型，能处理多种内容，通过插件访问外部资源，支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 备注说明版：此处借用“程序员安仔”封装的代码，以资感谢。 无备注干净版：将上面编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”，选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。 提示运行成功，如果无法正常启动，请看文档后面的“常见问题”。
2025-03-06
微信聊天机器人
以下是关于搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 开始搭建，配置腾讯云轻量应用服务器，配置部署 COW 组件。 在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参数参考官方来源：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。编排模板中，名称的全大写描述需对应，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY 。私聊或群聊时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的对应配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX，群聊中对应参数是 GROUP_CHAT_PREFIX，机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 2. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： 微信有多种功能，个人微信/微信群目前 Coze AI 平台不支持直接对接，微信公众号、微信服务号、微信客服支持与 Coze AI 平台对接。 Coze 的国内版已正式发布 API 接口功能，可直接对接个人微信和微信群。 3. 熊猫大侠：基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进微信里的实现方案。 有更适合小白的使用教程：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信副本 。 实现内容包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需接入大模型 API（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成内容注意甄别，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据注意脱敏。 支持多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-03-06
微信机器人相关课程
以下是关于微信机器人的相关课程： 日程安排： 6 月 19 日 20:00 开始：从零到一，搭建微信机器人。 6 月 20 日 20:00 开始：Coze 接入、构建你的智能微信助手。 6 月 23 日 20:00 开始：微信机器人插件拓展教学。 6 月 24 日 20:00 开始：虚拟女友“李洛云”开发者自述。 6 月 25 日 20:00 开始：FastGPT：“本地版 coze"部署教学。 6 月 27 日 20:00 开始：Hook 机制的机器人使用和部署教学。 共学快闪第三期活动总结： 关于虚拟聊天机器人的讨论。 创建聊天机器人：可在平台创建自己的 bot，并互相交流和沟通。新客户可用 COS 作为 API 来搭建。 举办 cost 活动：包括图文赛道和创意赛道，参与者可投稿参赛并有奖金。 评估指标和体系：提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标，并讨论了机评和人评混合的评估方式，以及一些相对主观的指标，如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 问题汇总和整理：提供了问题汇总文档，记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建：搭建过程是逐步的，可能会遇到卡点，最早有专人在群里回复。前两天的分享在知识库首页，通过第三轮 agent 供学，可跟着教程搭建出不错的机器人。 机器人的能力：可实现小的商业化目的，如搭建客服机器人、进行群管理等。 课程相关：微信机器人课程全免费，梦飞带大家完成的课程已在知识库，可扫码直达学习。 prompt 的相关内容：prompt 属于商业机密，无法分享。赵悦普及了大模型回复速度与输出字符数据相关的知识。 大事件记录： 皇子：零成本、零代码搭建一个智能微信客服，保姆级教程。 安仔：不用黑魔法，小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人。 张梦飞：【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信。 张梦飞：FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。 张梦飞：基于 Hook 机制的微信 AI 机器人，无需服务器，运行更稳定，风险更小。 张梦飞：【保姆级教程】这可能是你在地球上能白嫖到的，能力最强的超级微信机器人！一步一图，小白友好。 在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目。
2025-03-05
deepseek对接进微信
微信已接入 DeepSeek。微信“搜一搜”正在灰度测试接入 DeepSeekR1 模型，部分用户可在对话框顶部搜索“AI 搜索”进入体验。若未显示入口，则表示测试暂未覆盖，可等待后续开放。相关链接： 此外，这两天微信和百度相继宣布接入 DeepSeek，微信推出 AI 搜索功能，提供“快速回答”和“深度思考”选项，用户可获取高质量答案并一键分享。
2025-03-05
有可以在微信端调用的AI智能体吗？
目前有以下几种在微信端调用 AI 智能体的方式： 1. 通过 chatgptonwechat（简称 CoW）项目： 登录宝塔面板，在宝塔面板中可视化控制云服务器，部署 docker 容器，启动 COW 项目与微信取得关联。 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮，按照相关步骤进行操作。 项目模板代码示例如下：将编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器，选择容器编排，填入模板和名称，确定。 点击容器后，可以看到运行的是两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮，用提前预备好的微信进行扫码。手动刷新查看是否成功，若看到“WeChat login success”，则接入成功。 2. 智普工作流： 新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买。 工作流具备文章、文件、网页总结，生成图片、视频和文字版日报等功能，通过意图识别跳转节点，使用了多个 agent。 在控制台的自动体中心，右键创建智能体，可选择对话型或文本型，创建后在空旷画布的左下角添加节点，节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等，agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互，LM 通过工作流连线执行功能。 文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取，飞书群也可获取。 接入微信时，准备了云服务器和本地电脑两种版本，可按需选择。 需要注意的是，不同的方式可能存在一定的技术门槛和配置要求。
2025-03-04
企业微信 智能机器人
以下是关于在企业微信中搭建智能机器人的相关内容： 一、使用 Coze 在微信里搭建机器人的目的 1. 训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能。 2. 将训练好的机器人与公司的企业微信绑定，对外提供客服功能。 3. 进阶版：同时根据客户咨询的信息，收集用户联系方式信息形成销售线索。 二、使用工具 1. 字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 2. 需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 三、功能体验 扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a B站公开视频 四、基于 Hook 机制的微信 AI 机器人部署项目 1. 把 Administrators 先改成“wxid_dna83ykqawl222”。 2. 如果已有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key，可把 Ai_Lock 修改成“1”，并在 OpenAI 处添加模型 key，填写格式参照原有格式；若暂时没有，可保持 Ai_Lock 是 0。 3. 修改后点击保存。 4. 返回 NGCbot 文件夹下，找到 main.py 文件，双击开始运行。 5. 双击后会看到页面并弹出微信登录框，正常登录微信（若显示版本过低登录失败，参考登录失败的解决方法）。 6. 进入微信后，系统会自动初始化必备文件，等待初始化完成。 7. 运行成功后，用“大号”给机器人发一条消息，拿到自己的 wxid 返回到第 1 步中 config 让替换的地方进行替换。 8. 添加完之后，建议使用小号登录，然后用大号作为管理员对小号发号施令。 五、基于 Hook 机制的微信 AI 机器人功能使用教程 1. 积分系统：此项目加入了积分系统，只有积分的用户才可以发起 AI 对话，主管理员的大号可对别人进行加减积分的操作，使用方式：@用户 加 100，加字后边有空格。 2. 群聊推送：大号在群里发送“开启推送”，即可在此群开启推送服务。然后，大号在与小号的私聊中发送任意公众号卡片，小号就可以把信息转发到群聊中（目前仅支持公众号卡片）。 3. 小工具使用示例（部分）：发送 Help 查看使用方式。 六、登录失败的解决方法 1. 下载文件，放到 NGCbot 文件夹里。 2. 打开微信，先不要登录，保持在扫码/登录页面。 3. 在文件夹空白处，shift+鼠标右键，点击“在此处打开 Powershell 窗口”，然后输入相关命令，点击回车。 4. 回到文件夹下，双击 main.py 登录微信。
2025-03-04
Trae 的使用，有能力outline么？
Trae 是一款强大的 AI 编程工具，具有以下特点和优势： 1. 显著提升开发效率： 对于像 Eric Quan 这样不太擅长编程的人，几乎每行代码都可依靠 Trae 完成，能快速 Ship 产品，前端代码开发效率高，可直接在窗口里看预览确认效果，0 到部署所需时间大幅缩短，1 个月的 MVP 能实现原来半年才敢想的 App。 对于有编程基础和专业开发的同学，Trae 支持通过目录选择代码文件作为上下文，集成终端报错信息，支持将多个文件作为上下文，还支持“解释这个文件夹”的功能。 2. 节省开发成本：随着项目与团队扩张，成本节省更显著。一个人相当于一个团队，能大幅减少开发者数量。 3. 丰富的功能和支持： 支持将数据库嵌入到 IDE 中，使用方便。 提供插件市场功能，使用 openvsx 作为插件源，也支持自行上传插件。 具备回退版本功能，能记录修改代码和沟通需求，方便找到历史记录并重新生成，对不满意的生成代码效果可回退到之前版本。 4. 模式选择：在产品使用中，Chat 模式更可控，可只修改指定内容；同时也有 Builder 模式，能更自动化生成代码。 总之，Trae 为不同类型的开发者提供了强大的支持，极大地改变了开发的方式和效率。
2025-02-28
基于trae平台如何与飞书联动
以下是基于 Trae 平台与飞书联动的相关内容： 案例：向阳用 Grok3 + Trae 写了微信读书有关的工具，实现了读取自己书架、获取指定书籍热门划线和人数、生成本地 CSV 文件并同步飞书多维表格，基于划线内容和人数，飞书 AI 自动总结、打分、写阅读理由等功能。经验包括给 Github 代码库地址让 Grok3 分析实现方案，对于过长内容用公式抽取一部分，拆解为多个子功能实现后让 Trae 读取参考做整合。 第三节：基于飞书多维表格开发网页及相关问题。包括创建多维表格数据库，介绍创建具有 AI 能力的多维表格的核心在于字段捷径中的多种 AI 能力；配置飞书应用权限，在飞书开发平台创建企业自建应用，配置相关权限，创建并发布版本，保存凭证信息；关联多维表格与应用，在多维表格中添加创建的飞书应用，获取 APP ID 和 secret，为外部通过 API 访问多维表格数据打通通道；开发网页与调试，基于 readme 文件开发网页，尝试接通飞书多维表格，解决开发和调试过程中的问题，最终成功读取多维表格数据。还涉及小程序开发与工具应用的交流，如小程序 API 连接问题、云开发与经费、飞书工具使用、AI 编程活动安排、业务场景需求探讨等。 做一个专属的好文推荐网站（DeepSeek R1 + 飞书多维表格）：第二步用网页呈现多维表格里的内容，分为增加一个飞书应用和使用 Trae 开发一个网页读取多维表格的数据并呈现两小步。增加飞书应用包括打开网址登录并进入开发者后台，创建新应用，填写应用相关信息，配置应用权限，选择多维表格相关权限，发布应用，获取应用 ID 和密匙，创建飞书多维表格并安装应用。使用 Trae 开发网页包括新建文件夹，用 Trae 打开并新建“readme.md”文件，复制代码，打开 Builder 模式说出需求，调试 bug 完成 MVP 版本。下一章节会结合浏览器插件知识进一步完善产品功能。
2025-02-25
Build On Trae
以下是关于 Build On Trae 的相关内容： 在 17 号 Waytoagi 举办的“AI 编程从入门到精通 Build on Trae”共学中，跟随大雨在 Trae 里输入“用 Matter.js 做一个有意思的画面”，屏幕上呈现出有趣的交互体验，色块如雪花般生成并降落，具备重力、碰撞、弹性效果。有人瞬间想到将此效果融入消消乐游戏，很快初步的消消乐效果诞生。为让游戏更具挑战性和趣味性，开始加关卡，但关卡逻辑未实现，随后向 Trae 反馈并提出把彩色色块换成 emoji 的新想法，Trae 修改后效果活泼生动。之后又提出在消除 emoji 时添加音效，因音效库不够用，灵机一动播放 emoji 对应的英文单词音效。体验地址：https://pipipeter.github.io/xiaoxiaole/ Trae 的使用步骤： 1. 在电脑上新建一个文件夹，可自行取名，如“helloworld”。 2. 使用 Trae 打开这个新建的文件夹，打开后左上角能看到选中的文件夹名称。然后点击右上角的“Builder”按钮，切换到 Builder 模式。 3. 在对话框输入需求，如输入用 p5.js 画分形树的提示词，点击发送按钮，AI 开始工作。还可以在此基础上继续强化，也可以在 https://openprocessing.org/ 查看各种创意，复制代码放到 Trae 里用 AI 对话优化。
2025-02-23
你们用的是trae吗
Trae 是一款与 AI 深度集成的编程工具，具有以下特点和功能： 1. 由字节开发，能够将用户的想法通过自然语言描述实现出来。 2. 可以限时免费无限量使用地球上最强大的编程大模型 Claude Sonnet，实现全自动化的 AI 编程。 3. 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。 4. 提供智能问答、实时代码建议、代码片段生成、从 0 到 1 开发项目等功能。 在编写代码时，可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 AI 助手能够理解当前代码并在编辑器中实时提供代码建议，提升编程效率。 通过自然语言描述需求，AI 助手将生成相应的代码片段，甚至能够编写项目级或跨文件的代码。 告诉 AI 助手想开发的程序，它将根据描述提供相关代码或自动创建所需文件。 5. 下载链接：https://sourl.co/2DCmmW ，其官方说明文档也有不少清晰的介绍：https://docs.trae.ai/docs 。 在实际产品使用中，有人用 Chat 模式更多，因为其更可控，可只修改让它修改的东西。而 Trae 也有 Builder 模式，能够更自动化地生成代码。
2025-02-22
trae教程
以下是关于 Trae 的相关教程： Trae 简介： Trae 是一款与 AI 深度集成，提供智能问答、代码自动补全以及基于 Agent 的 AI 自动编程能力的 IDE 工具。对中文用户更加友好。 Trae 的特点： 1. Trae Windows 版本已于 2 月 17 日 9:00 全量上线，即日起全系统可用。 2. 标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量，而竞品工具同一模型每月 140 大洋且限量使用 500 次。 3. Trae 编辑器所有功能原生支持中文，上手门槛大大降低。 上手教程： 1. 安装：前往，将 Trae 安装至电脑，然后启动。 2. 初始设置： 首次启动时，点击开始按钮，进入初始配置流程。 选择主题（暗色、亮色和深蓝）和显示语言（简体中文和 English），然后点击继续按钮。 3. 从 VS Code 或 Cursor 中导入配置：若电脑中已安装并配置 VS Code 或 Cursor，可以点击从 VS Code 导入或从 Cursor 导入按钮，系统会获取相关信息并一键导入到 Trae 中。添加 Trae 相关的命令行后，可在终端中使用命令行更快速地完成 Trae 相关的操作。 4. 登录：需要登录 Trae 以使用 AI 能力，提供了 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录三种方式。若没有账号，也可新注册一个账号。 5. 项目操作：打开已有的项目或克隆 Git 仓库，详情参考《》。 此外，为了让大家更好地掌握，还建立了一个 AI 编程训练营的群，接下来两周会带大家一步步入门，会发布包含图文教程、视频、直播的内容，社群内有老师答疑，完全免费。并且，作者给大家演示了 4 个“看了就能上手”的小案例教程，可以跟着制作。
2025-02-18
我想让大模型给我写程序，你有什么建议？
以下是让大模型为您写程序的一些建议： 1. 选择合适的大模型： 常见的大模型如 Kimi（https://kimi.moonshot.cn/），免费好用，适合科学上网困难的小伙伴。 功能更强大的 ChatGPT（https://chatgpt.com/），有条件可以选择。 例如在脚本创作方面有优势的 Claude（https://claude.ai/new）。 2. 明确提示词的结构： 描述要做什么样的程序，比如具体的功能、应用场景等。 指出程序要包含的关键元素，如特定的算法、数据结构等。 对程序的输出提出要求，如格式、规范等。 3. 注意硬件配置： 运行大模型需要较高的机器配置。 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM。 4. 如果有“代码恐惧症”，可以尝试用大模型替代代码节点实现变量类型转换，但大模型节点效果不稳定，运行速度较慢，还可能带来额外花费，因此能使用代码节点时仍建议优先使用。
2025-03-05
零编程基础，我想写一个程序实现识别pdf格式的车险保单。我需要多久时间？
对于零编程基础的您来说，要编写一个能够识别 PDF 格式车险保单的程序，所需时间会比较长。这取决于您学习编程的速度和投入的精力。 如果您每天能够投入大量时间学习并实践，可能需要几个月的时间来掌握必要的编程知识和技能，然后再花费一定时间来开发和调试这个程序。 但如果您只是利用业余时间学习，可能需要半年甚至更长时间才能实现这个目标。 需要注意的是，这只是一个大致的估计，实际所需时间会受到多种因素的影响，比如您的学习能力、学习资源的质量、遇到问题时解决的效率等。
2025-03-05
小公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。
2025-03-04
我想用AI设计一款小程序，我应该从哪里入手
如果您想用 AI 设计一款小程序，可以从以下几个方面入手： 1. 形成项目需求文档：与相关人员沟通确认需求细节，并查看对应文档。 2. 整理对应模块，进行功能设计：包括明确需求，进行 UI 和技术（前后端实现途径）、测试用例的设计。根据 AI 写的功能设计模块文档，观看确认和完善，以了解项目技术实现和执行方式。 3. 编写代码：根据模块任务一点点写代码，并将代码文件和更改记录写到对应代码说明文档，同时做好代码注解。在每个功能块开发完成后，用测试用例跑一遍。 4. 界面设计：可以先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言方面，HTML 用于构建网页基础框架，CSS 负责布局样式美化，JavaScript 实现交互逻辑。 此外，您还可以参考以下相关知识： 直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 了解如何实现文件上传，通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。 参考关于 API 的使用及工作流执行流程的。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-01
我想开发铁路调车作业岗位的制动员、连接员和调车长的专业技能等级考级试题库。我应该利用何种AI资源来辅助我开发呢？
目前在开发铁路调车作业岗位相关的专业技能等级考级试题库方面，可利用的 AI 资源相对有限。但您可以考虑以下几种方式： 1. 利用自然语言处理模型，如 ChatGPT 等，辅助生成一些基础的题目框架和内容描述，然后您再根据实际需求进行修改和完善。 2. 借助一些智能写作工具，帮助您优化题目表述，提高题目质量。 3. 运用在线的知识图谱和数据库，获取与铁路调车作业相关的专业知识和标准，为试题库的内容提供准确依据。 需要注意的是，AI 生成的内容仅供参考，最终的试题库仍需要您依据专业标准和实际工作要求进行严格的审核和把关。
2025-03-05
基于SUMO的自动驾驶车队行为仿真平台开发
很抱歉，目前知识库中没有关于基于 SUMO 的自动驾驶车队行为仿真平台开发的相关内容。但一般来说，开发这样的平台需要以下几个关键步骤： 1. 深入了解 SUMO 软件及其相关功能和接口。 2. 明确自动驾驶车队行为的模型和算法，包括车辆之间的通信、协同控制等。 3. 设计合理的数据结构和算法，以高效处理仿真中的大量数据和计算。 4. 进行系统的架构设计，确保平台的可扩展性和稳定性。 5. 进行充分的测试和优化，以保证仿真结果的准确性和可靠性。 如果您能提供更详细的需求和问题，我将能为您提供更有针对性的帮助。
2025-03-04
哪里可以找到了解AI模型微调和RAG知识库的外包开发团队？
以下是一些可能找到了解 AI 模型微调和 RAG 知识库的外包开发团队的途径： 1. 相关技术社区和论坛：例如一些专注于 AI 开发的社区，开发者可能会在其中分享经验和提供服务。 2. 专业的自由职业者平台：如 Upwork、Freelancer 等，您可以在这些平台上发布需求，寻找合适的团队或个人。 3. 参考行业报告和研究：部分报告中可能会提及相关的优秀开发团队或公司。 4. 联系 AI 领域的知名机构或公司：他们可能会推荐或提供相关的外包服务。 5. 社交媒体和专业群组：在如 LinkedIn 等社交媒体上的 AI 相关群组中发布需求，可能会得到相关团队的回应。 另外，从提供的资料中，以下信息可能对您有所帮助： 红杉的相关分析提到，迁移学习技术如 RLHF 和微调正变得更加可用，开发者可以从 Hugging Face 下载开源模型并微调以实现优质性能，检索增强生成（RAG）正在引入关于业务或用户的上下文，像 Pinecone 这样的公司的向量数据库已成为 RAG 的基础设施支柱。彬子的经历中，有出海垂直领域 Agent 平台的项目经理咨询 RAG 策略优化。2024 人工智能报告中提到对增强生成检索（RAG）的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高，传统 RAG 解决方案中的问题得到解决。
2025-03-04
开发转AI产品经理，需要学习哪些东西，请推荐资料库的内容给我让我学习
如果您从开发转型为 AI 产品经理，以下是一些您需要学习的内容和推荐的学习资料： 1. 技术原理方面： 思维链：谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI；可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出；比如对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 个人总结：很多大佬发言表示要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理，需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽然现在可以让 AI 辅助阅读，不过还是要完成一定的知识储备。林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。 3. 视频二：技术框架与关于未来的想象。之前对安克创新的印象可能是卖充电宝和安防设备，但看了这期访谈，被 CEO 阳萌的认知震撼，很多观点有启发，强烈建议看原访谈视频。其中提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后大家将不再用 TA 。
2025-03-03
适合普通人（没有ai开发经验） 的ai发展方向有哪些
对于没有 AI 开发经验的普通人，以下是一些适合的 AI 发展方向： 1. 基础知识学习： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（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）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）。 了解无监督学习（如聚类、降维）。 知晓强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握模型调优的方法，如使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络。 熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向： 1. 巩固数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 涉足自然语言处理（语言模型、文本分类、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、语义分割等）等领域。 5. 关注前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 6. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向： 1. 具备编程基础，如 Python、C++等。 2. 掌握机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟悉深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，包括项目实战、案例分析等。 此外，无论您是技术爱好者还是内容创作者，都可以： 技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，尝试使用 AI 辅助编码。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor 等。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲到扩展段落等。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化。 4. 用 AI 工具优化 SEO，调整标题、元描述和关键词使用。
2025-03-02
如何用AI开发APP
以下是用 AI 开发 APP 的步骤和建议： 1. 基础小任务 让 AI 按照最佳实践为您写一个 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，以学会必备的调试技能。 对于特定需求，如开发 chrome 插件，可要求 AI 生成包含典型文件和功能的简单示范项目，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。 如果使用 o1mini，可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（Windows 机器则是 create.cmd），勤勉的 o1mini 会生成代码并给出提示，方便一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 像高级且懂技术的产品经理一样向您提问，帮助梳理产品功能，尤其注意涉及技术方案选择的关键点，一问一答，由全局到细节逐步梳理。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发中每次新起聊天时将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 逐步学习和开发 按照项目规划，学习一个 POC，并将其应用到大项目中，再学一个 POC，再运用。 遇到错误时，复制错误信息和相关代码给 AI 让其找错误并修复。对于可识图的 claude 或 GPT4o，截图、错误信息和代码三件套会很有用。 当 AI 给出错误方案时，可找文档（让 GPT 提供文档链接或问 perplexity）或在 stackoverflow 上找答案（注意回答和评论的日期），然后将其提供给 AI 让其基于这些信息修复，此时它给的指引会更正确且详细。 如有可能，找一位老师傅随时提供支援。 需要注意的是，从去年三月 GPT4 发布会上一个由手绘草图直接生成网站的 demo 惊艳众人开始，很多人认为程序员工种已进入倒计时，但现实依旧骨感。真正的应用有复杂的特殊需求，代码量也会超出 AI 单次吞吐量，AI 无法直接搞定。对于纯小白，如果需求远比 AI 直出的内容复杂，无法一次性直出，那就需要耐下性子，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学会一点点编程。
2025-02-28