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职场打工人，没有编程基础。怎么在3个月内学习运用好ai？并列出详细计划

Answer

以下是为没有编程基础的职场打工人制定的在 3 个月内学习运用好 AI 的详细计划：

第一个月：

  • 了解 AI 编程的基本概念和应用场景，通过相关文章和案例建立初步认知。
  • 借助 AI 工具完成一些简单的任务，例如使用一些现有的 AI 插件来辅助工作，如 IAiUse Language Translator Settings、i18n Nexus 等。

第二个月：

  • 学习 Python 基础，包括基本语法规则（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）。
  • 掌握函数的定义和调用，理解参数和返回值的概念，以及作用域和命名空间。

第三个月：

  • 深入学习 Python 的模块和包，学会导入标准库中的模块和第三方库，以及使用包来扩展程序功能。
  • 了解面向对象编程的基本概念，包括类和对象、属性和方法、继承和多态。
  • 学习异常处理，理解异常的工作原理，掌握使用 try 和 except 语句处理错误。
  • 掌握文件操作，包括文件读写、文件与路径操作。

在学习过程中，要多实践、多练习，结合实际工作中的需求进行应用，不断提升自己运用 AI 的能力。

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

References

【震撼揭秘】不会写代码，如何通过AI编程颠覆工作方式？职场必备技能

一个月，短短一个月，AI编程给我带来了极大震撼！因为这个一个月，在AI的帮助下，我完成了：|产品|说明|截图|耗时||-|-|-|-||IAiUse Language Translator Settings|一个Obsidian插件，帮助翻译文章为多国语言|<br>|1天||i18n Nexus|vs code插件，只要维护一个国家语言，自动把网站翻译成多国语言||3天||scriptcraft|剧本创作平台的界面|<br>|1.5天||lumier|宣传页（50页，600张图）|<br>|3天||waytoagi官网多语言|增加多语言支持，修改近100个文件||5天||文生视图|支持MacOS、Windows、Linux的跨平台文生视图一站式平台|<br>|3天||其它|此外，还有一些chrome的插件|||一个月，我创造了‘不可能完成的任务’，效率和完成度的飙升直接打破了我对自己能力的怀疑。更神奇的是，到现在，我也看不懂里面的代码，也不了解它的语法，编程语言，不说写出来，看懂它的逻辑也是费劲的。要知道，过去几十年，这种效率对我来说简直是月亮上的梦想，连想都不敢想！

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

[heading3]如果希望继续精进...在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：Python基础基本语法：了解Python的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。数据类型：熟悉Python中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for和while）来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块：学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包：理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程（OOP）类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常：了解什么是异常，以及它们在Python中是如何工作的。异常处理：学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作：理解如何使用Python来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

在本份教程中，你会发现，在AI的帮助下，你本就可以完成很多基础的编程工作。但希望再深入一点，最好还是可以体系化的了解一下编程以及AI。至少熟悉以下内容：Python基础基本语法：了解Python的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。数据类型：熟悉Python中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for和while）来控制程序的执行流程。函数定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在Python中工作的。模块和包导入模块：学习如何导入Python标准库中的模块或者第三方库。使用包：理解如何安装和使用Python包来扩展程序的功能。面向对象编程（OOP）类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常：了解什么是异常，以及它们在Python中是如何工作的。异常处理：学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作：理解如何使用Python来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

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CAD画图AI
以下是关于画 CAD 图的 AI 工具及 AI 生成 CAD 图相关资料的介绍： 画 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是 Adobe Illustrator 的插件，添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的云端 3D CAD/CAM 软件，集成了 AI 功能，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 AI 生成 CAD 图的相关资料获取途径： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 和 CAD 相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节非常重要。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2025-04-16
想让AI写一篇8000字的毕业论文，应该如何写提示词
以下是关于让 AI 写一篇 8000 字毕业论文的提示词相关内容： 云舒在读懂 Claude 论文的过程中，使用了“论文深度剖析导师”提示词，并借助具有强大多模态能力和长上下文的 Gemini2.5 来辅助。具体操作包括用 PrintFriendly 把论文打印成 PDF 后交给 Gemini 阅读。 这个提示词在很多场景都有出色表现，例如： 1. 老本行升级：能深度理解公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等各种文本。 2. 求职分析利器：可拆解岗位描述，并基于此提供求职攻略和简历撰写建议。 3. 自我介绍“测谎仪”：能分辨出虚假或夸大的自我介绍。 4. PPT 阅读神器：能严肃分析吃瓜 PPT 和小红书报告等。 5. 长视频“粉碎机”：可逐帧拆解视频，理解其中的内容。 6. AI 绘画“解码器”：能反推好看的 AI 绘画的提示词。 7. 播客“精炼师”：能抓取播客主线并进行分析，标注可能的错误。 您可以参考上述内容，根据毕业论文的具体主题和需求，来构思适合的提示词。相关提示词的链接为：
2025-04-16
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息： 扣子 AI 工坊将于 3 月 1 日在深圳举办硬件专场活动，推出全套硬件方案，将 DeepSeek 最新模型接入 AI 硬件。活动亮点包括硬件实验室、硬件场景分享会、开发者体验营、硬件厂商需求墙等。分享嘉宾有曾德钧、刘琰、颜伟志等。可扫描二维码报名，报名时间即日起至 2025 年 2 月 26 日，现场有礼品。 2025 年 AI 指数报告指出，硬件的进步在推动 AI 发展中起着关键作用，特别是更强大和高效的 GPU 的发展。 Will's GenAI 硬件榜 2024 年 8 月发布，榜单受众为 GenAI 硬件创始人、投资人、从业者等，以北美市场的销量、影响力为主，本次更新了相关数据和排序标准，更多榜单可通过链接访问，数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。对于榜单内容有疑问或想合作的可通过微信或文末留言交流。
2025-04-16
我想要完成一张海报，要求可以正确展示中文字，我应该用哪些AI网站
以下是一些可以帮助您完成一张能正确展示中文字的海报的 AI 网站： 1. 无界 AI：网址为 https://www.wujieai.cc/ 。其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。在无界 AI 中，您可以选择皮克斯卡通模型，比如在朋友圈 po 图时，画幅比例选择 1:1。 2. 小红书：是较好的海报参考网站，爆款多，对零基础和找爆款友好，还能找到设计思路和大师作品，但要避免参考百度无差别图片。 3. 花瓣网：可搜索元旦海报，收录有大厂海报。 此外，在制作海报时，您可以参考以下流程： 1. 确定主题与文案：借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 选择风格与布局：根据需求选择想要完成的风格意向，灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用无界 AI 等工具，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。 在使用 AI 生成海报时，明确主题和色彩倾向是关键，其他如艺术风格、营造和构图要素为可选项，通过头脑风暴展开设计思路。
2025-04-16
哪个AI解析表格的能力最强？
目前在解析表格能力方面，以下几种 AI 表现较为出色： 1. LlamaParse 高级模式，具有最优化适配能力。 2. Sonnet3.7，这是 Anthropic 的新模型，在文档解析上表现卓越。 3. 基于 Gemini 2.0 的智能代理解析，解析效果惊艳。 此外，Mistral AI 发布的 Pixtral Large 123B 开源模型在图表、文档和图像处理方面能力较强，也支持表格等多种格式输入和专业的图像与文档解析。但需要注意的是，不同的 AI 在不同的应用场景和数据特点下，其表格解析能力的表现可能会有所差异。
2025-04-16
如何系统学习ai变现
以下是系统学习 AI 变现的一些建议： 1. 项目启动： 明确目标客户群体，例如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 挑选适合的 AI 写作工具，满足不同客户需求。 2. 准备阶段： 借助书籍、在线课程等资源学习并实践 AI 写作技术，提升写作技能。 构建团队，培养和扩充团队成员，提高运营效率。 3. 商业模式构建： 确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准，保证写作内容符合客户要求。 4. 运营与推广： 在淘宝等电商平台开设店铺，展示并销售写作服务。 建立写作培训社群，分享写作技巧和 AI 应用经验，增强品牌影响力。 利用社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作，共同开发新项目。 5. 项目优化与发展： 持续关注 AI 技术发展，提高服务质量和效率。 依据市场需求，拓展新的服务和产品。 收集客户反馈，不断优化和改进服务。 此外，还可以参考以下个人经历： 二师兄在 2024 年 2 月接触到 AI 绘画，3 月啃完相关教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文项目。 像专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识，成为下一代专家的教师，为我们带来新的思路和方法。 总之，系统学习 AI 变现需要明确目标、掌握技术、构建模式、有效推广，并不断优化和发展。
2025-04-16
AI Agent的具体应用场景，特别是职场办公场景
AI Agent 的具体应用场景如下： 1. 在职场办公场景中，主要应用场景包括研究总结和客户服务。 2. 个性化方面，随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 3. 自主完成任务方面，如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 4. 多 Agent 协作方面，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复；博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 5. 在企业服务方面，Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-03-17
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效?
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效： 1. 作为多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法，并且有诸多提示词技巧，在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等，让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-03-10
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效？
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效： 1. 作为多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法，并且有诸多提示词技巧，在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等。
2025-03-10
我想要生成一张妇女节的海报，表达女性在职场中，生活中的各种力量
很抱歉，目前没有相关的生成海报的具体内容。但对于生成表达女性在职场和生活中各种力量的妇女节海报，您可以考虑以下思路： 1. 画面主体：可以是一位自信微笑的女性，身着职业装，手中拿着工作文件，背景是温馨的家庭场景。 2. 色彩搭配：使用温暖而有力的色彩，如粉色、紫色等，来展现女性的温柔与力量。 3. 文字表述：在海报上添加一些激励人心的话语，如“女性力量，无可限量”“职场与生活，女性皆能绽放”等。 如果您需要借助 AI 工具来生成海报，一些常见的 AI 绘画工具如 DALL·E2、StableDiffusion 等可以帮助您。您可以输入详细的提示词，如“一位充满自信的职业女性在温馨家庭中微笑的场景，用于妇女节海报”，来获取初步的图像创意。
2025-03-05
职场求职 prompt
以下是关于职场求职的相关内容： 岗位职责生成器：由小七姐创作，版本 1.3。可根据标准模板及用户需求，为从事人力资源岗位的初级用户快速生成岗位职责。需注意与用户对话时，考虑其经验和技能水平，生成的岗位职责应包含通用模块和业务专业模块。生成岗位职责后，可基于此提供 15 个面试问题，分任职资格、职业发展、业务能力三个模块。 AI 提示词工程师岗位技能要求： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 职场新人求助攻的案例：刚转正的 HR 要组织新员工培训，制造业公司新人 HR 要给 20 名 95 后校招生做入职培训等。 常见翻车急救包：如应对 AI 开始瞎编、答案太笼统、越改越跑偏等状况的方法。
2025-02-25
清华大学deepseek赋能职场
以下是关于清华大学 DeepSeek 赋能职场的相关信息： 有多个与 DeepSeek 相关的课题和研究，如“DeepSeek——从入门到精通”“DeepSeek 如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用”“普通人如何抓住 DeepSeek 红利”等。 相关资料的链接和团队简介有所不同，如“DeepSeek 从入门到精通「清华团队」”的链接为 https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb ，团队来自清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室。 2 月 15 日社区动态速览中提到 DeepSeek 可以作为赋能职场的多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备多种功能，提供不同模式，还能用于多种工作，如制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 其它一些相关报告发布在研究报告板块和知识星球，如 ARK Invest 的《ARK Big Ideas 2025》中文版、民生证券的《DeepSeek 系列报告之 AI+教育》、华创证券的《汽车行业深度研究报告：AI 时代，车企的升维之战》。
2025-02-18
作为一个小白，如何开始ai编程
以下是小白开始 AI 编程的步骤和相关建议： 直接上手： AI 编程就像一场 PUA 和提问大赛。 要分辨 Chat 和 Composer 两个模式。Chat 模式可与大模型对话，但常用的是 Composer 模式，它能即时反馈，直接创建文件、填写代码并询问您是否满意。 例如，在 Composer 模式下输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，1 2 分钟后会生成相关文件。 生成文件后，可打开文件夹找到 index.html 双击查看本地运行效果。若环境报错双击打不开，可截图在 Composer 对话框询问解决方法。 思想准备： 对于小白来说，因为无知会充满勇气和忧虑。能从心理上面对“我或许能行”这件事，可能就解决了 AI 编程问题的一半。 后续探索： 作者将继续探索并更新相关文章，包括： 第一弹，一点小小的震撼——cursor 黑客松。 第二弹，文案工作者的福音——cursor 批量写 prompt、写文章。 第三弹，上一辈的崛起——cursor 的“向上”，给爹妈一场安利。 如果想要交流或了解更多，欢迎戳这里：
2025-04-14
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验，能快速转型为AI产品经理？
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验： 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界：要构建差异化的 AI Native 体验，需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品：在快速变化的模型能力下，避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施：使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品： Cursor： 允许用自然语言描述需求，对上下文有深度理解能力，能理解整个项目的结构和依赖关系，进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议，自动诊断和修复常见错误，基于代码自动生成文档。 但要注意，即使有 AI 辅助，当好产品经理也不容易，需要反复沟通和调整。 Devin：作为 2024 年横空出世的产品，预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等： 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外，国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验，包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时，对于零代码基础的人员，也有使用相关工具实现想法的方法，如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景，如 AI 编辑器（Cursor、Windsurf、Pear Al 等）、编辑器 AI 扩展（Github Copilot、Continue、Cline 等）、UI 组件生成工具（Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等）、完整项目构建工具（Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等）。
2025-04-10
AI编程蓝皮书
以下是关于“AI 编程蓝皮书”的相关内容： 字节发布全新 AI IDE：Trae，免费使用 Claude，发布 3 天阅读量超 3 万。Trae 原生中文支持，无需安装中文插件，语言设置为中文后操作细节清晰明了，还有匠心设计的交互体验，比如直接叫审查，不用琢磨 Diff。 2 月 18 日晚 8:00 有关于 Trae 的直播，飞书会议地址为 https://vc.feishu.cn/j/254331715，邀请了多位重磅嘉宾。 有人受小红书金句格言卡片启发，思考能否通过简单操作实现卡片制作工具。看了黄叔的《AI 编程蓝皮书》和直播课，明白目前编程可用自然语言交互实现，降低了门槛，清晰向 AI 说明需求很重要，以及了解了调用 API 是怎么回事。相关文档：
2025-04-09
COE团队需要什么AI能力，比如AI辅助编程；AI部署+和调优；AI智能体；AI提示词； OCR识别
COE 团队可能需要以下 AI 能力： 1. AI 辅助编程：虽然 AI CODING 目前适用于小场景和产品的第一个版本，但在复杂应用中可能存在需求理解错误导致产品出错的情况。 2. AI 部署和调优：涵盖服务器创建、搭建微信机器人到引入 coze API 的全过程，包括 Docker 部署、本地运行、RailWay 部署等多种方式。 3. AI 智能体：从最初只有对话框的 chatbot 到有更多交互方式，低代码或零代码的工作流等场景做得较好。例如以证件照为例，实现了相关智能体和交互。创建智能体工作流包括创建、编辑人设、编排设计等步骤。 4. AI 提示词：在编写系统提示词时需要用{{input}}作为参数引入，以使大模型知道需要生成与输入相关的结果。 5. OCR 识别：未提及相关具体内容。 同时，在图像能力方面，支持图片生成、图片识别、图生图等，可选择 Dal3、stable diffusion、replicate、midjourney、CogView3、vision 模型。具有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件。通过上传知识库文件可自定义专属机器人，作为数字分身、智能客服、私域助手使用，基于 LinkAI 实现。
2025-04-09
学编程
以下是关于学习编程的一些建议和经验： 1. 借助 AI 学习编程的关键： 从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，打通“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 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，帮助理解代码。 遇到问题三步走：复现、精确描述、回滚。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. o1 pro 重构代码的体验： 适用于单个或少数几个文件的代码重构，提示词简单直接。 效果：重构质量可靠，极少出错，若有问题重新生成一般即可解决。 实践方法：一边重构一边添加新功能，完成后手动 Review 和测试，有条件的话让 AI 顺便生成测试代码更佳。 原文： 3. 教孩子学编程的经验分享： 方法总结： 找需求：选择一个实用的小项目，例如浏览器插件，激发学习兴趣。 与 AI 结对编程：先学习基础知识（如 Chrome Dev Tool 查找 API），然后借助 AI 完成第一版代码，快速构建可用版本。 解释代码：通过讲解代码工作原理加深理解，遇到不清楚的地方让 AI 辅助解释，反复学习并修改代码观察效果。 迭代功能：在基础版本上不断增加新功能（如显示图片、本地存储等），通过迭代完善程序，同时在实践中学习。 关键理念： 通过实际项目激发兴趣，学以致用。 采用费曼学习法：讲解代码工作原理，教会别人才能真正掌握。 借助 AI 辅助编程，解决问题与学习编程技能同步进行。 原文： 4. 用 GPT4 构建的 AI 编程 Master 测试： 例如，当表示想用 Rust 开发一个程序时，AI 编程 Master 会进一步询问关于程序的类型、具体项目想法以及编程经验等细节，以更好地提供帮助。 GPTs:
2025-04-01
TRAE编程快速入门
以下是 Trae 编程的快速入门指南： 一、Trae 简介 Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，通过自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 传统 IDE 功能，如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答：在编写代码时可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复帮助。 3. 实时代码建议：AI 助手能理解当前代码并实时提供建议，提升编程效率。 4. 代码片段生成：通过自然语言描述需求生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件代码。 5. 从 0 到 1 开发项目：告知想开发的程序，AI 助手提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装：下载完成后按界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完若出现“App Unavailable”提示，因 Trae 仅在部分地区可用，此时需开启科学上网。网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮。 3. 进入客户端后，查看对话框右下角，有三种大模型可选：Claude3.5Sonnet、Claude3.7Sonnet、GPT4o。Trae 提供两种模式： Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 Builder 模式：可让 Trae 从 0 开发完整项目，对代码文件的任何更改会自动保存。 五、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查，点击“全部接受”。代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中可看到实现的游戏效果，试玩基本无 Bug。Trae 还进行了工作总结，说明了已实现的功能，如游戏包含的特性、主要功能和游戏界面等。 2. 生成一个任务清单应用：输入“使用 Web 技术开发一个任务清单应用”，过程类似。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码：从站酷上找设计图，输入提示生成，虽不完美但能根据反馈调整。 六、总结 从实际体验看，Trae 表现出色，具有高效代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。
2025-03-30
那深度学习是监督学习、无监督学习还是强化学习呢？又或者他们四个是并列的？
深度学习是一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习没有标签的数据，算法自主发现规律，经典任务如聚类。强化学习是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。所以深度学习与监督学习、无监督学习、强化学习不是并列关系，而是其应用的一种方式。
2025-01-21
那请帮我列举Ai下有哪几个子领域（他们必须是并列关系），机器学习下又有哪几个子领域
以下是 AI 的子领域： 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括： 1. 监督学习，常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习，如聚类、降维等算法。 3. 强化学习
2025-01-21
按你这个分类，机器学习和深度学习是并列的？
机器学习和深度学习不是并列的关系，而是包含关系。 机器学习是人工智能的一个子领域，其核心是让计算机通过对数据的学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量数据让机器找出隐藏模式或规律，进而预测新的、未知的数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，它尝试模拟人脑的工作方式，创建人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层，深度学习模型能够学习和表示大量复杂的模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 总之，深度学习是机器学习的一个分支，二者存在包含与被包含的关系。
2025-01-21