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帮我写一段cursor的user rules,符合前端开发

Answer

以下是关于 Cursor 的 User Rules 相关内容,适用于前端开发:

Cursor Rules 简单来说是为 Cursor 做角色定位,使其以更专业的角色服务。它允许开发者为 AI 助手设置特定指导原则和行为模式,让 AI 在生成代码、提供建议和响应查询时能更好适应开发者的编码风格和项目需求。

设置通用规则的步骤如下:

  1. 点击界面右上角的小齿轮图标。
  2. 在 cursor settings 中找到 Rules。
  3. 将相关文本拷贝到 User Rules 后,关掉页面即可。

当您从新手阶段进阶,希望进行更专业的 APP 开发、前后端项目时,可以通过以下方式获取更专业的 Cursor Rules:

  1. 访问下方的 github 项目:https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules 。
  2. 使用 https://cursor.directory/generate ,根据项目重点直接生成。

设置好 Cursor Rules 后,就可以开始创作第一个小作品,比如一个打砖块的小游戏。首先在右侧对话框中输入本次项目的内容(可以非常口语化),使用 claude-3.7 模型等待代码生成完毕。可以看到左侧文件夹生成多个文件,中间显示 AI 生成的不少代码,右边是 AI 告知的互动生成内容。点击右下方的 Accept all 使代码生效。若想查看项目效果,直接跟 AI 说“运行项目”,点击 AI 提示的 Run command 会跳转到预览页面。如果玩起来有问题(如操控感不好、不美观),可以让 AI 进一步帮助美化。

另外,在某些情况下,比如导入 cursor 时,需要上传到 github 并下载到本地,在设置里把 user rules 改成“always respond in 中文”,在 terminal 里输入“npm i”“npm run dev”等操作。

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

References

Cursor及MCP入门第一课

Cursor Rules简单来说就是为你的Cursor做一个角色定位,让它以一个更加专业的角色为你服务。它允许开发者为AI助手设置特定的指导原则和行为模式,使AI在生成代码、提供建议和响应查询时,能够更好地适应开发者的编码风格和项目需求。我们首先设置一个通用规则。第一步,点击界面右上角的小齿轮图标在cursor settings中找到Rules将以下文本拷贝到User Rules后,关掉页面就可以了当你从新手村毕业,希望涉及更加专业的APP开发、前后端项目时,可以在下方github项目中寻找更加专业的Cursor Rules。https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules或者使用https://cursor.directory/generate直接根据你的项目重点进行生成[heading2]如何使用Cursor制作第一个小作品[content]设置好Cursor Rules之后,我们便可以开始第一个小作品的创作了,我在这里演示的是一个打砖块的小游戏首先,在右侧对话框中输入本次项目的(可以非常口语化)我使用的是claude-3.7模型,静静等待代码生成完毕可以看到,左侧文件夹中已经生成了好几个文件,中间已经显示AI为你生成了不少代码,右边则是AI告诉你这次互动生成的具体内容。我们点击右下方的Accept all后,这些代码便生效了那么,我们怎么看到这个项目是什么样子的呢?第二步:直接跟AI说,运行项目点击AI提示的Run command,你就会跳转到一个预览页面页面内容我们希望生成的打砖块小游戏了,如果你玩起来有问题(比如操控感不好,不美观),可以让AI进一步帮助你美化。

Cursor及MCP入门第一课

Cursor Rules简单来说就是为你的Cursor做一个角色定位,让它以一个更加专业的角色为你服务。它允许开发者为AI助手设置特定的指导原则和行为模式,使AI在生成代码、提供建议和响应查询时,能够更好地适应开发者的编码风格和项目需求。我们首先设置一个通用规则。第一步,点击界面右上角的小齿轮图标在cursor settings中找到Rules将以下文本拷贝到User Rules后,关掉页面就可以了当你从新手村毕业,希望涉及更加专业的APP开发、前后端项目时,可以在下方github项目中寻找更加专业的Cursor Rules。https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules或者使用https://cursor.directory/generate直接根据你的项目重点进行生成[heading2]如何使用Cursor制作第一个小作品[content]设置好Cursor Rules之后,我们便可以开始第一个小作品的创作了,我在这里演示的是一个打砖块的小游戏首先,在右侧对话框中输入本次项目的(可以非常口语化)我使用的是claude-3.7模型,静静等待代码生成完毕可以看到,左侧文件夹中已经生成了好几个文件,中间已经显示AI为你生成了不少代码,右边则是AI告诉你这次互动生成的具体内容。我们点击右下方的Accept all后,这些代码便生效了那么,我们怎么看到这个项目是什么样子的呢?第二步:直接跟AI说,运行项目点击AI提示的Run command,你就会跳转到一个预览页面页面内容我们希望生成的打砖块小游戏了,如果你玩起来有问题(比如操控感不好,不美观),可以让AI进一步帮助你美化。

Minko0基础编程小白 如何从0到1搭建 你的一个网站.pptx

https://lovable.dev/lovableEcho Yuan设计页面布局调整UI风格优化用户体验Idea to app in seconds.Lovable is your superhuman full stack engineerAsk Lovable to create a dashboard to..可修改的元素:AtachImpor3DproeRecipe collection↑风格中英文My ProjectsLatestFeaturedTemplates颜色Ct aug s按钮样式页面内容ors oune-generator6ceasto2 day13℃晴朗d中导入cursor上传github,下载到github本地,导入cursorNavigationBar.tsx XCursor Settings把设置里user rules改成"always respond in中文General&Features在terminal里输入npm iol ModelsRulesMCPBeta在terminal里输入npm run dev出现本地网址后点开运行O test2Cursor SettingsXoute.tsChat

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有没有连接cursor和firebase的MCP
以下是关于连接 Cursor 和 Firebase 的 MCP 的相关内容: 1. 搭建本地 MCP: 明确说明需要实现的功能。 从核心功能开始,跑通之后再叠加额外功能。 Claude 思考后写下代码,在命令行 cmd 里运行服务器 python 文件,转到项目文件目录下运行。 将服务器接入到 Cursor 里,打开 Cursor 右上角设置/MCP,点击添加,配置文件 mcp.json,输入代码以安装服务器或以开发者模式安装,配置好后按 ctrl + S 保存。 回到设置界面,查看是否连接成功,未成功可点击刷新。 提问测试是否成功调用 MCP 工具。 2. MCP 前置准备工作(保姆级教程): 配置 MCP 客户端软件任选一个客户端软件配置即可,大致分为四步: 填入大模型 API 密钥。 找到 MCP 配置界面。 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 使用 MCP 。 配置 Cherry Studio(推荐):使用 2025 年 4 月发布的 1.1.17 版本,配置大模型 API,填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥,配置 MCP 。 配置 Cursor(推荐):若 Cursor Pro 在免费试用期,配置大模型 API 这一步可以不做;若不在免费试用期,可氪金或填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥,配置 MCP Server,填入 MCP Server 的 json 并保存,回到 Cursor 的 MCP 配置页面,等待几秒钟,多点几次蓝色框里的按钮,直到绿灯亮起,并显示出所有 MCP 工具,使用 MCP 时 Ctrl + Shift + L 新建对话,将模式设置为 Agent 。 配置 Claude Desktop:用文本编辑器打开 claude_desktop_config.json 文件,填入 MCP Server 对应的 json 文件,保存,重启 Claude Desktop 并查看 MCP Server 连接状态。 3. 从 0 开始开发第一个 MCP 服务: Cursor 和 Windsurf 不断更新,MCP 开发教程也在进化。 适合想快速入门 MCP、对 AI 开发感兴趣但没编程基础、不想写代码但想做开发的人群。 预计动手时间仅需 15 分钟。 可以开发实现加法运算等功能的 MCP Server,通过 MCP 让 AI 使用查询实时天气、联网搜索最新信息、调用私人数据库等强大工具,还能分享提示词。
2025-04-10
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
cursor 长文档处理长文档
以下是关于 Cursor 长文档处理的相关信息: UI 用户界面: 当 Cursor 仅添加其他文本时,补全将显示为灰色文本。如果建议修改了现有代码,它将在当前行的右侧显示为 diff 弹出窗口。 您可以通过按 Tab 键接受建议,也可以通过按 Esc 键拒绝建议。要逐字部分接受建议,请按 Ctrl/⌘→。要拒绝建议,只需继续输入,或使用 Escape 取消/隐藏建议。 每次击键或光标移动时,Cursor 都会尝试根据您最近的更改提出建议。但是,Cursor 不会始终显示建议;有时,模型预测不会做出任何更改。 Cursor 可以从当前行上方的一行更改为当前行下方的两行。 切换: 要打开或关闭该功能,请将鼠标悬停在应用程序右下角状态栏上的“光标选项卡”图标上。 @Docs: Cursor 附带一组第三方文档,这些文档已爬取、索引并准备好用作上下文。您可以使用@Docs 符号访问它们。 如果要对尚未提供的自定义文档进行爬网和索引,可以通过@Docs>Add new doc 来实现。粘贴所需文档的 URL 后,将显示相应模式。然后 Cursor 将索引并学习文档,您将能够像任何其他文档一样将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下,您可以管理已添加的文档,包括编辑、删除或添加新文档。 @Files: 在 AI 输入框中(如 Cursor Chat 和 Cmd K),可以使用@Files 引用整个文件。如果继续在@后键入,将在策略之后看到文件搜索结果。 为确保引用的文件正确,Cursor 会显示文件路径的预览,这在不同文件夹中有多个同名文件时尤其有用。 在 Cursor 的聊天中,如果文件内容太长,Cursor 会将文件分块为较小的块,并根据与查询的相关性对它们进行重新排序。
2025-04-10
genspark怎么样?和cursor、manus等相比如何?
Genspark 是一款功能强大的通用智能体,具有以下特点和优势: 1. 功能集成:集 AI 聊天、图片工作室、视频生成、深度研究等多种功能于一体。 2. 任务处理能力:能够自动完成复杂任务,如自主规划、深入研究、预定外部服务、进行数据搜索和事实核查等。 3. 工具和数据集:世界上首个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同任务。 4. 性能表现:在 GAIA 基准测试的三个级别(Level 1、Level 2、Level 3)中得分均最高,显示出在多轮对话和复杂任务处理上的优势,能更准确地反映用户与 AI 助手互动对话的需求。 5. 速度和可靠性:近乎即时的结果,执行过程中的错误和幻觉显著减少,让用户能够掌控和优化输出。 与 Manus 相比,Genspark 更加快速和可靠,表现更为成熟与稳定。 您可以通过 https://www.genspark.ai/ 直接使用,不过注意第一个问题可以稍微思考下再提问,因为可能提一个问题之后就要收费啦。其两位创始人是明星创业者,联合创始人景鲲之前是小度科技的 CEO,联合创始人兼 CTO 朱凯华则是小度科技的 CTO。相关媒体报道可参考: 1. 特工宇宙:超越 Manus?华人创业产品 Genspark 推出通用 Agent(附实测效果) https://mp.weixin.qq.com/s/S2NCd3ySZyaRtjwC6BSG6Q 2. MAX:用过最新的 Genspark 后,我已经准备去摆摊了。 https://mp.weixin.qq.com/s/mK1Y7kmIqW56FkrJd64Vtw
2025-04-09
cursor教程
以下是关于 Cursor 教程的相关内容: 中文教程网站:,适合想深入了解和学习 Cursor 使用方法的用户。 4 款插件 2 个 API 配置教程:从穷👻套餐 2.0 开始,作者对 Cursor 的配置集中在接入更多模型,如 Qwen2.5Coder、Llama3.3、deepseek v3、gemini2.0flash 等,以节省 API 费用,但未完全挖掘出 Cursor 的潜力。Pro 版本有次数限制,因此作者收集 3 个插件、2 大 API 和 N 个新的提示语用法,为 Cursor 装配上 Tab 代码补全、AI Agent、全系大模型接入、开发进度管理、状态回滚等功能。 0 编程基础入门极简使用指南: 下载 Cursor:https://www.cursor.com/ 注册账号,可用邮箱如 google/github/163/qq 邮箱,直接接受二维码登录。 安装中文包插件。 参考 做一个贪吃蛇游戏的需求设置:在设置中 Rule for AI 配置,按 ctrl/cmd+i 输入需求,如“帮我做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩”,并清晰表达需求,包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等规则。
2025-04-08
Cursor
以下是关于 Cursor 的相关信息: Models 模型: 使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K,您可以轻松在您选择的不同模型之间切换。 在 AI 输入框下方,有一个下拉列表,允许您选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用以下模型: cursorsmall:这是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。 Ignore Files 忽略文件: 要忽略包含在 Cursor 功能(如中的文件,可以在项目的根目录中使用.cursorignore 文件,其工作方式与.gitignore 对 git 的工作方式相同。 .cursorignore 遵循.gitignore。如果已有.gitignore,默认情况下将忽略相关文件。若要忽略其他文件,可将它们添加到.cursorignore 文件中。 融资情况: Cursor 组建了出色的初始团队,并共同构建了包括 SOTA 次级编辑预测模型、数十亿个文件检索系统以及通过推测推理进行快速代码重写的系统。最后,从 Andreessen Horowitz、Thrive Capital、OpenAI、Jeff Dean、Noam Brown 以及 Stripe、Github、Ramp、Perplexity 和 OpenAI 的创始人以及许多其他出色的公司筹集了 6000 万美元的 A 轮融资。
2025-03-31
ai rules
以下是关于 AI 规则的相关内容: 在 Cursor 中,您可以通过修改 Cursor Settings>General>Rules for AI 部分来添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。对于特定于项目的说明,您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中,与“AI 规则”部分相同,该文件中的说明也将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。 欧盟《人工智能法案》: 全面禁止人工智能(AI)用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务。 生成式人工智能系统如 ChatGPT 必须披露内容是人工智能生成的。 用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统被视为高风险。 规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用,并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 欧洲议会以 499 票赞成、28 票反对、93 票弃权的结果通过了人工智能法案的谈判立场,这些规则将确保欧洲开发和使用的人工智能完全符合欧盟的权利和价值观,包括人类监督、安全、隐私、透明度、非歧视以及社会和环境福祉。 欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正了一系列相关条例,在风险管理、所使用数据集的质量和相关性、技术文件和记录保存、透明度和向部署者提供信息、人工监督、稳健性、准确性和网络安全方面,应对高风险人工智能系统提出要求。这些要求是有效降低健康、安全和基本权利风险所必需的,而且没有其他贸易限制性较小的措施可以合理利用,从而避免对贸易造成不合理的限制。
2025-04-09
有没有ai编程的AI rules
目前关于 AI 编程的 AI Rules 主要有以下内容: 在字节发布的全新 AI IDE Trae 中,由于其过于智能,有时难以控制其立即执行任务,且目前没有全局 AI Rules 的设置,需要用“”来引入规则。 在进行 AI 编程时,应遵循一定的准则。例如,能不编程尽量不编,优先寻找线上工具、插件、本地应用等现成的解决方案,先找现成的开源工具和付费服务,最后再考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。 在 Trae 中,可以新建一个文件“AI Rules”,将相关规则代码复制进去并保存。在与 AI 沟通需求时引入该文件,AI 会按照规则进行开发。同时,AI 生成的代码可能存在随机性和错误,需要花费时间调试 Bug,可以通过终端、测试网页功能时的“F12”等方式查看报错信息并修复。
2025-03-08
AI rules
以下是关于 AI 规则的相关内容: 1. 在 Cursor 中,您可以通过修改 Cursor Settings>General>Rules for AI 部分来添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。对于特定于项目的说明,您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中,且该文件中的说明也将用于上述功能。 2. 欧盟《人工智能法案》的规则包括:全面禁止人工智能用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务;ChatGPT 等生成式人工智能系统必须披露内容是人工智能生成的;用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统被视为高风险。这些规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用,并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 3. 在 Cursor 进阶方面,Cursor rules 的主要目的是让 AI 输出更多理解信息。使用之后 AI 的回复会随机带着相关图出现,便于查阅。意在以各种形式提升 AI 对自己所做的事情的理解,同时也方便用户理解 AI 所做的事情,以便于持续控制 AI 的产出。此外,还提到了各种建议配置的文档,如初始化文档、目录文档、关联模块文档和全局文档等。
2025-03-06
如何写AI rules 和readme
以下是关于如何写 AI rules 和 readme 的相关内容: 对于 AI rules: 1. 您可以通过修改 Cursor Settings 下的 Rules for AI 部分来向 Cursor 添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。 2. 对于特定于项目的说明,您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中。与“AI 规则”部分相同,.cursorrules 文件中的说明也将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。 在创建优质的.cursorrules 时,需要注意以下几个关键部分: 1. 先说清楚您是谁,就像找技术大牛帮忙时,先告诉他您期待他是什么样的人,拥有什么专业技能,这样 AI 会按照专家的水准来思考和编码。 2. 告诉 AI 您要干什么,相当于项目启动前的需求对齐,告诉 AI 项目要做成什么样,它会围绕目标写代码。 3. 定好项目的“规矩”,强调团队的代码规范,统一代码风格,方便维护,AI 会严格按照规范写代码。 4. 明确文件放哪,像整理房间分区一样规划好代码“位置”,方便后期查找。 5. 指定用什么“工具”,提前说明框架和库,避免 AI 引入其他依赖,保证项目整洁统一。 6. 告诉 AI 怎么做测试,提前告知测试标准,它会生成考虑可测试性的代码,并主动写测试用例。 7. 推荐参考资料,给 AI 提供“学习资料”,让其基于最佳实践写代码,避免常见错误。 8. 如果项目需要画页面,补充 UI 的要求。 关于 readme:Trae 运行后,可以直接点“应用”,Trae 会直接创建一个 readme 文档,您可以在其中直接进行修改,包括带有章节选择,很方便。
2025-02-23
cursorrules是个什么东西,为什么在做cursor需要用到它?
.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件,需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用: 1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt:文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI,如 GPT 或 Claude,为定制化带来极大灵活性。例如,可以把计划的内容放在这个文件里,让 Cursor 在对话时获取最新版计划,还能在文件中给予更详细的指令。 2. 实现闭环:Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态,经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。 3. 支持更多工具的使用:由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt,且 Cursor 有运行命令的能力,可事先在文件中向它介绍工具用法,使其学会使用工具完成任务。例如,对于网页浏览和搜索工具,可在文件中进行相关设置和说明。 4. 规范代码生成:就像给助手的“整理指南”,提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI 会自动按照要求写代码,避免生成混乱的代码。
2025-02-06
cursor rules for ai 配置
关于 Cursor 中 AI 的配置规则如下: Rules for AI:您可以通过修改 Cursor Settings > General > Rules for AI 部分来向 Cursor 添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘ K 等功能中。对于特定于项目的说明,您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中,且该文件中的说明也将包含在上述功能中。 Codebase Indexing:默认情况下,如果未启用隐私模式,Cursor 将索引代码库中的所有文件。您还可以展开 Show Settings 部分以访问更多高级选项,在这里可以决定是否为新存储库启用自动索引,并配置 Cursor 在存储库索引期间将忽略的文件。如果项目中有 AI 绝对不需要读取的大型内容文件,忽略这些文件可能会提高答案的准确性。 Custom API Keys: OpenAI API Keys:Cursor 允许您输入自己的 OpenAI API 密钥,以自费发送任意数量的 AI 消息。您可以从获取自己的 API 密钥。要使用,请到 Cursor Settings > Models > OpenAI API Key 输入您的 API 密钥,然后点击“Verify”按钮,验证通过后即可启用。 Anthropic API Keys:与 OpenAI 类似,您可以设置自己的 Anthropic API 密钥,以便自费使用基于 claude 的模型。 Google API Keys:您可以设置自己的 Google API 密钥,以便自费使用如 gemini1.5flash500k 等 Google 模型。
2024-11-18
作为前端开发人员,推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员,以下是一些推荐学习的 AI 技术: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外,如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
AI前端开发
以下是关于 AI 前端开发的相关内容: 白九龄在 0 基础使用 Cursor 开发微信小程序时,遇到了诸多问题。如添加背景元素营造氛围、实现自适应和滑动效果、处理意图分析页面的信息展示和排版风格、生成海报时的字数显示和行数限制以及位置和视觉呈现的调整等。由于大模型自身的限制,无法很好地理解一些需求,导致开发过程中出错频繁。此外,还存在模型 token 费用和变现困难等问题。 Yeadon 以“Windsurf 学习共创社区”为例,演示了如何借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。技术选型为 Vue + TypeScript,目标用户为零基础开发学习者,参考项目为 Cursor101。开发流程包括需求分析与代码生成、环境配置自动化、问题诊断与修复、界面优化与细节打磨、功能迭代与完善。在开发过程中,输入需求让 Windsurf 进行代码生成,可能会出现报错,将报错信息返回给 Cascade 进行自动检查和修复。之后对网页进行细节优化,如导航栏和首页。 齐码蓝开发一个可以承载离谱生物档案的网站,每个页面包含生物介绍、图片、头像、文字介绍,并支持打字和语音对话以及展示相关离谱事件。项目初始化与配置方面,推荐的技术栈包括前端的 React.js 或 Vue.js,后端的 Node.js 加上 Express.js,数据库选择 MongoDB,语音处理使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API。开发环境配置方面,选择 Visual Studio Code 作为 IDE,安装 Node.js 时会一并安装 npm 用于管理项目依赖。项目目录结构可能如下所示。
2025-01-08
RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion. Command: "git" clone --config core.filemode=false "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/Users/lichenhui/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" Error code: 12
以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议: 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括: 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除,导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下: 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion,然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接:ping files.pythonhosted.org
2025-02-12
flux inpainting 是怎么基于diffusersion train的inpainting
Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面: 训练扩散模型在特定的表示上,能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点,显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层,使其成为强大且灵活的生成器,能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入,实现基于高分辨率卷积的合成。 关于 Midjourney 的训练 prompt 方面: Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的,但也可以通过 version 或 v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型,于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 v 5 参数,或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性,擅长解释自然语言 prompt,分辨率更高,并支持诸如 tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高(分辨率提高 2 倍)、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点,还支持 tile 参数实现无缝平铺(实验性)、支持大于 2:1 的 ar 宽高比(实验性)、支持 iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。
2025-01-22
what does waytoAGI do and how it helps its users
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点和作用: 提供全面的 AI 学习路径,涵盖基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效获取知识、提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 品牌 VI 融合独特设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 在飞书 5000 人大群里内置智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」,基于飞书 aily 搭建。用户在飞书群里发起话题时即可,它能实现自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、最新动态更新、社区互动、资源共享、多语言支持等功能。例如自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,对多文档进行总结、提炼,在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定信息和数据,快速返回相关内容等。
2024-12-27
AI 提示词对是做什么的,user 和 assistant 代表什么?
AI 提示词是用于向语言模型传递指令、问题或其他详细信息,以指导模型生成更好的结果。其质量与提供的信息数量和完善度有关。 在使用 OpenAI 的 gpt4 或者 gpt3.5turbo 等聊天模型时,可以使用三个不同的角色来构建 prompt:system、user 和 assistant。其中,system 不是必需的,但有助于设定 assistant 的整体行为,帮助模型了解用户的需求,并根据这些需求提供相应的响应。user 代表用户传递给模型的消息,而 assistant 的消息则是模型给出的响应。 提示工程(Prompt Engineering)就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。例如,可以通过改进提示词来获得更符合需求的输出结果。语言模型能够基于给出的上下文内容进行续写,但输出结果可能出人意料,通过优化提示词可改善。 此外,从提示词的视角看大模型的输出,可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,这三段内容是连续的。攻击者可能通过操纵模型输出获取系统提示词,而系统提示词包含应用的原信息、功能设定、产品设定以及 AI 应用的逻辑等。
2024-12-11
什么是System prompt?什么是user prompt?二者有何区别?
System prompt(系统提示)是指在与语言模型(如 ChatGPT 等)的交互中,用于指定模型如何根据设定的角色和逻辑进行回答的文本。它通常包括任务定义(确保模型清楚自己的任务)、输出格式(指导模型如何格式化回答)、操作边界(明确模型不应采取的行为)等部分。在对话中,每次模型给出回应时,都会考虑到系统提示,它就像一个过滤器,模型在回应新提示之前会自动应用。 User prompt(用户提示)则是用户给语言模型(如 Claude 等)的文本,通常以问题或指示的形式出现,用于引发相关输出。 二者的区别在于: 来源不同:System prompt 是为模型设定的规则和指导,而 User prompt 是由用户发起的输入。 作用不同:System prompt 影响模型的整体回答方式和范围,User prompt 则是具体的问题或指令,期望得到针对性的回答。
2024-10-18
Flux 的lora模型训练教程,我想用用diffuser代码训练,而不是webui或comfyui
以下是关于 Flux 的 lora 模型训练的相关信息: Flux GGUF 模型:https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件:https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 在最新版本的 ComfyUI 中,GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装,但 NF4 的配套节点插件搜不到。 注意使用精度优化的低配模型时,工作流和原版不同。把官方的 fp8 工作流中底模的节点换成 NF4 或者 GUFF 即可。 相关生态发展迅速,有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设,字节最近发布的 Flux Hyper lora 可用于 8 步快速生图。下节将先讲讲 Flux 的 lora 训练。
2024-09-05