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AI编程

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以下是关于 AI 编程的相关内容:

Trae 国内版 Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具,类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具。它具有以下特点:

  1. 对国内用户友好,有中国官网、中文界面、国内模型,稳定且快速。
  2. 使用完全免费,无需折腾会员,下载后可直接使用,支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。
  3. 内置预览插件,写完代码一键运行,所见即所得。

它不仅适合新手入门,能解决初学 AI 编程时遇到的官网打不开、购买会员、安装中文和预览插件等前置问题,让 AI 编程进入零门槛时代,还能帮助资深程序员大幅提升编程速度。网址:Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。

借助 AI 学习编程的关键

  1. 打通学习与反馈循环:从验证环境、建立信心、理解基本概念开始,形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。
  2. 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,帮助理解代码;遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。

用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能

  1. 准确描述需求,清晰表达目标和问题。
  2. 具备架构能力,将复杂系统拆解为松耦合的模块,便于 AI 高效处理。
  3. 拥有专业编程能力,能够判断 AI 生成代码的优劣。
  4. 具备调试能力,能快速定位问题并解决,独立或借助 AI 完成调试。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI编程零门槛:Trae 国内版终于来了

前段时间学习了一下AI编程,写了一些教程帮助大家入门。也发现了大家在初学AI编程时遇到的一些非常前置的问题:官网怎么打不开?怎么买会员?中文和预览插件怎么装?今天Trae国内版正式发布了,这是国内首个AI IDE,自带豆包1.5pro和满血版DeepSeek R1、V3模型,免费、快速、稳定。以上问题彻底解决,真正让AI编程进入零门槛时代。网址:Trae.com.cn或点击文末【阅读原文】直接访问[heading2]Trae是什么?[content]首先科普一下Trae,这是字节跳动旗下的AI原生编程工具,类似Cursor、Windsurf等IDE工具,可以让用户通过自然语言,编写出网页、软件。字节出的产品,用户体验基本不用太怀疑。Trae的三大特性:国内用户友好,中国官网、中文界面、国内模型,稳定,快速使用完全免费,不用折腾会员,下载之后直接使用,支持豆包1.5pro和满血版DeepSeek R1、V3模型内置预览插件,写完代码一键运行,所见即所得前置的折腾完全避免了,可以说是新手入门AI编程的最佳工具。同时Trae也是一个完备的IDE,资深程序员也可以用它来大幅提升自己编程速度。

宝玉 日报

🫧宝玉日报「11月18日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️👨‍💻借助AI学习编程的关键:打通学习与反馈循环Hello World起点: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。AI学编程建议: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,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:[https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)[feedback-loop](https://baoyu.io/blog/ai-programming-learning-feedback-loop)2⃣️🧠李继刚提示工程演讲:乔哈里视窗与提示词技巧

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月16日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💡用好AI编程工具(如Cursor)的关键技能:准确描述需求:清晰表达目标和问题。架构能力:将复杂系统拆解为松耦合的模块,便于AI高效处理。专业编程能力:具备判断AI生成代码优劣的能力。调试能力:快速定位问题并解决,独立或借助AI完成调试。🔗[https://x.com/dotey/status/1879743614936650018](https://x.com/dotey/status/1879743614936650018)2⃣️🤖包小柏用AI技术“复刻”女儿带来的思考:AI“重现”亲人:让失去亲人的痛苦有所缓解,科技成为情感寄托的桥梁。技术细节:通过AI复刻声纹、影像,让记忆库中的女儿重现,达到互动、对话甚至唱歌的效果。伦理与未来:用AI技术安慰同样经历失亲之痛的人群,并推动相关技术帮助罕见病患者。🔗[https://chinanews.com.cn/m/cul/2024/03-22/10184873.shtml](https://chinanews.com.cn/m/cul/2024/03-22/10184873.shtml)🔗[https://x.com/dotey/status/1879737555073012109](https://x.com/dotey/status/1879737555073012109)🔗视频来源,微博AI:[https://weibo.com/5777227559/P9OBZuwZH](https://weibo.com/5777227559/P9OBZuwZH)

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2025-03-18
使用ai绘图能够将带货产品批量换背景,使用在小红书社区
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2025-03-18
使用ai绘图实现小红书笔记图片批量生成
以下是关于使用 AI 绘图实现小红书笔记图片批量生成的相关知识: Liblibai 简易上手教程: 1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步骤越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但生图耗时越长,且效果提升并非线性,过多可能导致效果增长曲线放平并开始震荡。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限,太大则可能放飞自我。如需高清图,可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次:用本次设置重复生成的批次数。 4. 每批数量:每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子:生成的每张图都有随机数种子,固定种子后可对图片进行“控制变量”操作,如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子。 7. ADetailer:面部修复插件,可治愈脸部崩坏,为高阶技能。 8. ControlNet:控制图片中特定图像,用于控制人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等,也是高阶技能。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》: 1. 需求分析:主要需求是国内可直接使用且能批量生产,选用扣子搭建工作流,可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子:一次性生成的句子都进行生成图片处理,建议一次不要生成太多,如设置一次生成五句。 3. 句子提取:把生成的句子逐个提取,针对每个句子绘图。 4. 图片生成:根据生成的句子结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合:扣子工作流支持 Python 代码,但环境缺少画图、图片处理所需包,可替换成搞定设计的方式处理图片,会用 PS 脚本效果也不错。 此外,还有一些人员在不同领域涉及 AI 绘图相关工作,如韩君奇从事批量出图和小红书种草工作。
2025-03-18
使用ai换背景能够实现真实的画面效果
使用 AI 换背景能够实现较为真实的画面效果,以下为您介绍几种相关方法: 在 SD 中,若要实现更精确的蒙版,如人物的眼睛或身上配饰等,可以使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO 模型。启用该模型后,AI 会自动下载,也可从云盘下载放到指定文件目录。在检测提示词中输入相关内容,如“eye”,AI 可自动检测并设置蒙版,还能通过预览箱体获取眼睛编号进行单一调整。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中,添加提示词如“闭眼”并生成。之后可给人物换背景,加载生成的背景蒙版,选择大模型和正向提示词,如“简单背景、花、国画、工笔”,并选择蒙版模式。若效果不佳,可将图片放入图生图中用 tile 模型细化,还可在 PS 中用创成式填充修复头发。 在 PS 中,可利用“创成式填充”去掉主体以外的人物,如在水面画选区并输入提示词添加渔船,选择头部区域添加棒球帽,选择草地部分输入提示词更换,选择树输入提示词更改等。但 PS 的“创成式填充”并非无所不能,生成的图可能质量不高或不匹配,需要更多尝试和后期处理。 Google 的 Gemini 文生图 AI 在抠图、换背景、打光影方面表现出色。如能无中生有地换背景,进行商业级别的背景合成与打光,通常能在短时间内取得稳定且较好的预期结果。
2025-03-18
AI编程的工具选型
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,可快速生成代码提升开发效率。 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。 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,Addy Osmani 解析了 AI 编程的优缺点,强调 AI 辅助编码虽强大,但仍有难点。v0、Bolt 适合初学者,Cursor、Cline 更适合资深工程师,不同任务需选择合适工具。关键建议包括精准定义需求、选择合适模型、规划 token 限制,并持续测试 AI 代码输出。原文:https://addyo.substack.com/p/the70problemhardtruthsabout 翻译:https://mp.weixin.qq.com/s/ZQA8quhAEwUUsT2p_IjG0g?token=1639803888&lang=zh_CN 。 在进行 AI 编程时,需了解其边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具,其次找插件,最后是本地应用。对于 API 功能,先找现成的开源工具,然后考虑付费服务,找不到现成方案时再考虑自己编程。
2025-03-17
AI编程怎么学
以下是学习 AI 编程的一些建议: 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。 2. 选择流行的语言和框架,如 React、Next.js、TailwindCSS 等。 3. 先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。 5. 遇到问题时采取三步走:复现、精确描述、回滚。 6. 要明确 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。 此外,您还可以参考以下活动和资源: 1. 李继刚提示工程演讲:乔哈里视窗与提示词技巧。 2. 参加 3 月 22 日 AIPO 校园创投活动 AI 编程闪电秀,该活动由 AI 开源社区“通往 AGI 之路”发起,国内首个 AI 原生 IDE“Trae”联合组织。包括 3 月 13 日和 19 日晚 8 点从 0 到 1 线上共学,3 月 22 日下午 50+所高校线下项目路演,3 月 24 日晚 8 点全国精选高校项目线上展示。参与线上课程可获得 WaytoAGI x Trae AI 编程结业证书,参与线下路演可角逐最佳创业者/投资人证书。 3. 对于具体的项目,如开发 P2P 传输程序,要做好项目初始化与配置,包括 Rust 环境配置,可通过官网获取安装指南,使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new<project_name>创建新的 Rust 项目,生成基本的文件结构和 Cargo.toml 文件用于管理项目依赖。
2025-03-17
如何通过AI编程完成一个项目
通过 AI 编程完成一个项目可以参考以下方式: 1. 使用 Trae 工具: Trae 有 Chat 和 Builder 两种模式。Chat 模式一般用于和 AI 编程助手对话,沟通产品需求、规划产品功能、讨论错误修复等情况。Builder 模式在讨论清楚需求后,可直接开干,AI 会自动创建和修改所有文件,您只需要下指令并点击操作,适合非技术背景的同学。 不同模式下可选择不同的模型。Chat 时最好使用 R1 这样的慢思考模型来梳理产品脉络或深度思考问题。Builder 时,若对速度要求高,可选择 V3 这样的快思考模型,但有时多思考能节省解 bug 的时间。 Trae 支持引用三种形式的上下文,包括 Code 代码片段、File 单个文件、Folder 整个文件夹。按“”或者点击【引用】按钮即可引用上下文,让 AI 助手更有针对性地完成任务。 例如用六边形小球题来体验 Trae 的使用流程:输入 prompt 后,AI 开始思考和开发,中间会提示安装必要的依赖组件,几十秒后基础版创建完成,可继续让 AI 优化改进。 2. 重构代码的体验: o1 pro 重构代码适用于单个或少数几个文件的代码重构,提示词简单直接。重构质量可靠,极少出错,若有问题重新生成一般即可解决。实践时可一边重构一边添加新功能,完成后手动 Review 和测试,有条件可让 AI 生成测试代码。 3. 教孩子学编程的经验分享: 找需求:选择实用小项目激发学习兴趣。 与 AI 结对编程:先学基础知识,借助 AI 完成第一版代码,快速构建可用版本。 解释代码:讲解代码工作原理加深理解,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,通过迭代完善程序,同时在实践中学习。 4. 个人经历分享: 有人在一个月内,在 AI 的帮助下完成了多个项目,如 Obsidian 插件、vs code 插件、剧本创作平台界面、宣传页、官网多语言支持、跨平台文生视图一站式平台等,创造了“不可能完成的任务”,尽管看不懂代码和语法,也实现了高效和高质量的成果。
2025-03-17
ai 编程
以下是关于 AI 编程的相关信息: Trae 国内版: 是国内首个 AI IDE,自带豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 具有国内用户友好、使用完全免费、内置预览插件等特性。 网址为 Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键: 打通学习与反馈循环,包括验证环境、建立信心、理解基本概念等。 建议使用流行语言和框架,先运行再优化,小步迭代,借助 AI 生成代码后请求注释或解释,遇到问题三步走:复现、精确描述、回滚。 AI 编程的本质: 传统编程是指令驱动模式,程序员需将需求分解为精确指令。 AI 编程正朝目标驱动模式转变,可向 AI 系统描述目标和期望,让其自动生成或优化程序。 这种转变的根本原因在于 AI 擅长从海量数据中学习规律、进行模式识别和预测,能处理传统编程的短板领域。 AI 编程的核心挑战是如何定义问题让 AI 理解并解决,而非侧重代码生成和技术实现。
2025-03-15
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务,涉及到多个领域的知识和技术,包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先,需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后,利用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或 Transformer 架构,来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面,可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术,以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整,例如去除噪音、增强音质等。 然而,要实现这样一个复杂的软件,需要具备深厚的编程和算法知识,以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13
懂编程但是不了解大模型的工程师如何系统的学习深度学习?
对于懂编程但不了解大模型的工程师,系统学习深度学习可以参考以下路径: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程推荐吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源,如 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具,如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外,为了更好地理解相关技术原理和建立框架,还可以了解以下内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-13