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AI编程

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以下是关于 AI 编程的相关内容:

  • 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时,应强调组员主观能动性,让他们自主设计,组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式,可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中,设计非常重要,模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。
  • 后端 Java 程序员转向 LLM 方向,可以借助 AI 编程工具(如 Cursor),熟悉 LLM 原理,探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project(如翻译工具、AI 对话应用等),通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师,边做边学,获取即时反馈,持续提升。核心建议是行动起来,找到正反馈,坚持使用 AI 辅助编程。
  • 借助 AI 学习编程的关键是打通学习与反馈循环。可以从 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。
  • 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能包括准确描述需求、具备架构能力(将复杂系统拆解为松耦合的模块)、具备专业编程能力(判断 AI 生成代码优劣)以及调试能力(快速定位问题并解决,独立或借助 AI 完成调试)。
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References

宝玉 日报

?宝玉日报「12月30日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Q&A:利用固定格式文档结合AI进行代码开发的可行性分析建议优化:强调组员主观能动性,让他们自主设计,组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式,可尝试用简短描述或Prompt辅助代码生成。经验分享:AI编程中,设计非常重要,模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。?[https://x.com/dotey/status/1873222368916566381](https://x.com/dotey/status/1873222368916566381)2⃣️?️Q&A:后端Java程序员如何转向LLM方向?行动建议:借助AI编程(如Cursor),熟悉LLM原理,探索复杂Prompt和定制化规则。开展LLM相关的Side Project(如翻译工具、AI对话应用等),通过实践快速掌握技能。将AI当老师,边做边学,获取即时反馈,持续提升。核心建议:行动起来,找到正反馈,坚持使用AI辅助编程。?[https://x.com/dotey/status/1873223933777834177](https://x.com/dotey/status/1873223933777834177)3⃣️?网友分享:推理模型的使用体验对比

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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要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,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;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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2025-05-01
AI文生视频
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2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
如何使用cursor进行编程
以下是关于如何使用 Cursor 进行编程的相关信息: Cursor 旨在让您极其高效,是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以从代码库中获得最佳答案,参考特定文件或文档,一键使用模型中的代码。 它允许您使用指令编写代码,通过简单的提示就能更新整个类或函数。 Cursor 能通过预测您的下一个编辑,让您轻松完成更改。
2025-04-18
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