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编程插件和编程IDE的区别

回答

编程插件和编程 IDE 主要有以下区别:

  1. 代码补全方式:编程插件的补全通常局限于向后追加,而像 Trae 这样的 AI 原生 IDE 可以删除代码,进行多行全方位的自动补全。
  2. 工作能力:AI 原生 IDE 如 Trae 具备 Agent 的能力,在无须人工干预的情况下,可以完成代码生成、调试、程序运行等一系列工作。而编程插件可能需要更多的人工参与。
  3. 用户习惯改变难度:工程师往往有自己习惯使用的 IDE,新的编程 IDE 想迅速改变工程师的习惯较难,而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来。
  4. 功能集成度:编程 IDE 通常是一个完整的开发环境,提供了更全面的功能和优化,如 IntelliJ 为 Java 程序员做了很多细微的优化。而插件则是在原有 IDE 的基础上增加特定的功能。

例如,在 Coze IDE 中可以借助 AI 轻松创建插件,创建后需发布才能被 Bot 使用。在 Cursor 中,可通过官网下载安装,通过调起 AI 对话输入需求实现功能,在使用过程中不断追问完善需求,遇到问题可随时向其咨询。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

不吹不黑,聊聊字节新发布的 AI 原生 IDE

周一,上班路上看到字节跳动发布Trae国内版,这是中国首款AI原生的IDE,到了公司我第一时间下载体验。这两天,很多博主已经写了教程,所以今天我就不再冗长的给你介绍怎么使用Trae的功能。实际上,如果你是一个工程师,那类似的工具几乎没有什么上手门槛。今天我想不吹不黑客观的和你聊聊Trae。相比IDE插件类的AI代码助手,像Trae这样AI原生的IDE有两个跨越式的突破:第一,它的补全不会只局限于向后追加,而是可以删除代码,多行全方位的自动补全。第二,它具备Agent的能力,无须人工干预的情况下,可以完成代码生成、代码调试、程序运行等一系列的工作。去年五月,我曾经和国内几个主要的AI代码助手的负责人聊过天,当时大家看到了AI编程的机会,并且都立志想做AI原生的IDE。但路径上,他们都选择了先从IDE插件切入。原因也很简单,工程师有自己钟爱的IDE,这就和关羽的青龙偃月刀一样,这么多年,已经用习惯了,你让他换个其它兵器,可能还会影响发挥。另外,像IntelliJ,这些年来日积月累,为Java程序员做了非常多细微的优化。一个新的编辑器想迅速改变工程师的习惯,没那么容易,而插件的方式可以让工程师先低成本地用起来,让大家先尝到甜头。这是当时的判断。后来,Cursor横空出世,它很快成为搅动市场的鲶鱼。很多工程师被Cursor的创新折服。包括我也是,记得第一次用它的Composer功能时,激动地喊了出来:原来还可以这么玩。很明显,从八月开始,用户的心智也在变化。毕竟用户见过更好的产品之后,就很难再习惯老旧的体验。

使用 Coze IDE 创建插件

在Coze IDE中,您可以借助AI轻松创建插件,无需关心开发环境。创建插件后,必须发布插件才可以被Bot使用。Coze IDE是扣子提供的在线编码和运行环境,允许您在多种技术栈中创建插件。待插件发布后,IDE会帮助您托管运行代码,您无需关心环境配置、服务部署等步骤。此外,您可以使用IDE内置的AI助手获取代码方面的帮助,包括生成代码、修改代码、解释代码和添加注释。在个人空间下创建的插件,仅能被个人调用。在团队空间下创建的插件,能被团队成员调用。插件发布了新版本后,使用了这个插件的Bot会自动使用发布的最新版本。

Cursor小白速通:成为赤脚程序员

打开Cursor的官网:[https://www.cursor.com](https://www.cursor.com),点击download进行下载和安装。亲测,不用魔法上网也可以访问。[heading2]3.2、实现简单需求[content]安装之后,打开之后发现和其他的编程IDE页面很像,这个时候我们可以通过commd+L调起AI对话,输入你的需求或想实现的效果。整体的页面构成是左侧是代码文件、右侧是提示对话框。我们可以提前创建一个文件,这样就可以点击对话框的代码块旁的”Apply“、”Accept“将代码保存在左侧文件里。如果不知道如何运行它,也不用担心,一般对话框里都会明确告诉使用方法,不清楚或报错了继续追问就行。在最右侧的图我们看到,这个浏览器插件的功能已经成功了。我们还可以在这个基础上继续修改,比如希望可以拖动,颜色更美观、显示分钟等,只要在对话框里表达你的需求,然后对着生成的代码块点击“Apply”→“Accept”、保存文件、验证测试就行了。[heading2]3.3、Tips小结[content]完成了一个小需求,我们来做个小结。在对话框里不断追问,一步一步完善需求;比如这个展示页面时长的插件,先看到展示,再对展示的样式等进行优化对话时,可以@本地代码文件进行问答,可以得到更精准的回答可以本地存一份需求说明文档(这个也可以让它帮你生成),在迭代过程中,可以随时让它查阅遇到任何报错、不理解的地方,都可以截图或复制后在对话框里丢给它,可以要求它对细节操作进行解答,直到验证成功为止不要有面对代码的恐惧,代码只是工具,可以从非常简单的小需求开始练手,使用熟悉之后会和它配合越来越顺畅

其他人在问
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
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式: 1. 从 Trae 的插件市场安装: 在左侧导航栏中,点击插件市场图标,界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中,界面上显示该插件的详情窗口,展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装,Trae 开始安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装: 前往。 搜索您想要的插件,例如:Pylance。 在搜索结果中,点击您所需的插件,您会前往该插件的详情页。 在详情页中,点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息,提取出以下信息(以 Pylance 为例): itemName:URL Query 中的 itemName 字段,如截图中的 mspython.vscodepylance,并将小数点(.)前后的内容分成以下两个字段: fieldA:mspython fieldB:vscodepylance version:如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL,然后按下回车键,浏览器开始下载该插件。 下载完成后,返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中,Trae 开始自动安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 此外,如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口,则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History,然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件: 1. 禁用插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件,然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击禁用。 2. 卸载插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件,然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击卸载。
2025-04-19
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
找一下翻译插件
以下为您介绍一些翻译插件和方法: 1. 提示词翻译副本 Alekpet: 插件地址:安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入,连接翻译文本节点即可使用。 链接:https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English: 用的百度翻译 API 方法如下: 下载节点压缩包,并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址:https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑,填您的 secretKey 在引号的 secretKey ="",保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法: DeepL(网站): 点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译(浏览器插件): 安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 calibre(电子书管理应用): 下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译(网页): 使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 百度翻译(网页): 点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。
2025-04-08
ai和office软件结合的插件有哪些
以下是一些 AI 和 Office 软件结合的插件: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,能通过聊天形式完成用户需求,如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Office 软件中,进一步提高工作效率和智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
coze上提取视频文案的插件有哪些?都是怎么调用的
以下是关于在 coze 上提取视频文案的插件及调用方法: 1. 进入 coze 个人空间,选择插件,新建一个插件并命名,如 api_1。 2. 在插件的 URL 部分,填入通过 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 需要注意的是: 1. 如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api,可直接接入。 2. 本案例中使用的是 coze 国内版,且案例中的 ngrok 仅供娱乐,在生产环境中勿用。
2025-04-01
如何综合运用插件、工作流、知识库,搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体,组成像Manus这样的工具?
要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具,需要了解以下内容: 插件:插件如同一个工具箱,里面可放置一个或多个工具,称为 API。扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求,还可自行制作添加所需 API。 工作流:工作流类似可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成,开始和结束节点有特殊作用,不同节点可能需要不同信息,包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库:可上传私有文件作为回答参考。 智能体:智能体是对自定义操作的封装,用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例,包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如,在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时,输入人设等信息,并配置工作流。但需注意,如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时,不能直接发布,可将其作为工作流开始的输入,由用户购买后输入使用再发布。 此外,在 AI 搜索中,可预置 after_answer 钩子,将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点,多个插件构成可插拔架构,常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程,还可自定义智能体 Agent 等。
2025-03-29
stable video diffusion开发
以下是关于 Stable Video Diffusion 开发的相关信息: SVD 介绍: 简介:Stable Video Diffusion 是 Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型,用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。它支持多种功能,用户可调整多种参数,但对硬件要求较高,支持的图片尺寸较小,应用场景受限。 模型版本:开源了两种图生视频的模型,一种能生成 14 帧的 SVD,另一种是可以生成 25 帧的 SVDXL,发布时通过外部评估超越了人类偏好研究中领先的封闭模型。 主要贡献:提出系统的数据管理工作流程,将大量未经管理的视频集合转变为高质量数据集;训练出性能优于现有模型的文本到视频和图像到视频模型;通过特定领域实验探索模型中运动和 3D 理解的强先验,预训练的视频扩散模型可转变为强大的多视图生成器,有助于克服 3D 领域数据稀缺问题。 部署实战避坑指南: 直接使用百度网盘里准备好的资源,可规避 90%的坑。 若一直报显存溢出问题,可调低帧数或增加 novram 启动参数。 云部署实战中,基础依赖模型权重有两个 models–laion–CLIPViTH14laion2Bs32Bb79K 和 ViTL14.pt,需放到指定路径下。 总结: Sora 发布后,此前的视频生成模型相形见绌,但 Stable Video Diffusion 作为开源项目可在自己机器上自由创作无需充值。SVD 生成的视频画质清晰,帧与帧过渡自然,能解决背景闪烁和人物一致性问题,虽目前最多生成 4 秒视频,与 Sora 的 60 秒差距大,但在不断迭代。我们会持续关注其技术及前沿视频生成技术,尝试不同部署微调方式,介绍更多技术模型,更多精彩内容后续放出。 同时,您还可以加入「AIGCmagic 社区」群聊交流讨论,涉及 AI 视频、AI 绘画、Sora 技术拆解、数字人、多模态、大模型、传统深度学习、自动驾驶等多个方向,可私信或添加微信号:【m_aigc2022】,备注不同方向邀请入群。
2025-04-15
cursor IDE 使用妙招
以下是关于 Cursor IDE 的使用妙招: 1. 下载和安装: 打开 Cursor 的官网,点击 download 进行下载和安装,无需魔法上网即可访问。 2. 实现简单需求: 安装后打开,页面与其他编程 IDE 相似。可通过 commd+L 调起 AI 对话,输入需求或想实现的效果。 整体页面左侧是代码文件,右侧是提示对话框。提前创建文件,点击对话框代码块旁的“Apply”“Accept”将代码保存在左侧文件里。 若不知如何运行,对话框一般会告知使用方法,不清楚或报错可继续追问。 还可在基础上继续修改,如希望拖动、颜色更美观、显示分钟等,在对话框表达需求,点击“Apply”→“Accept”、保存文件、验证测试。 3. Tips 小结: 在对话框里不断追问,逐步完善需求。 对话时可@本地代码文件进行问答,获得更精准回答。 本地存一份需求说明文档(也可让其生成),迭代时随时让它查阅。 遇到报错或不理解的地方,截图或复制在对话框询问,要求对细节操作解答,直至验证成功。 不要恐惧代码,从简单小需求练手,熟悉后配合会更顺畅。 此外,Cursor 还能与 Obsidian 结合,主要有以下三类作用: 1. 帮助用模糊问题检索笔记库,而非关键字。 2. 帮助基于笔记库进行研究,结合多个笔记软件给出建议。 3. 帮助生成和修改笔记,如生成整个笔记文件或修改已写笔记文案。 Cursor 的本质: 1. 在传统 IDE 基础上,搭配良好的交互与足够好的 LLM,超越传统 IDE。 交互方面,补充提供了更适配 LLM 场景的上下文引用能力(即@codebase/@files 等 symbol 指令)。 有适合复杂编程的 Composer 面板,可在此与 LLM 保持较长时间回话,支持多文件编辑。 提供几乎毫无门槛的代码自动补全能力,支持多行编辑,修改变量名时好用。 支持在 Terminal 中唤醒 LLM 交互面板,实现命令生成、命令行错误处理等能力。 这些交互创新贴合开发者习惯,为 LLM 提供更多上下文信息,提升模型效果,专业程序员无需过多学习,能很快上手应用,几乎无缝接入。 2. 未过多投入精力开发自己的大模型,提供流畅的模型切换功能,用户可在配置面板按意愿在各种上下文中切换主流 LLM。这是聪明的产品决策,既规避投入大模型研发的风险,又给予用户自由度,容易获得种子用户信任。
2025-03-18
trae ai编程客户端的buide模式“客户端异常,请稍后再试”
Trae 的 Builder 模式相关信息如下: Trae 提供了两种模式,其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目,对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤: 在电脑上新建一个文件夹,文件夹名字可自定义,如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹,在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例,如生成一个贪吃蛇游戏:打开 Builder 模式,直接输入“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过程,期间需要手动接入进行文件审查,在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后,Trae 自动运行命令启动页面,点击运行,在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常,请稍后再试”的提示,建议您稍后再尝试操作,或者检查网络连接等是否正常。
2025-03-10
能在局域内网,没有网络,离线的场景使用的AI编程工具,可以是单独运行的,也可以是JetBrains IDEs中作为插件使用的
以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具: 1. PyCharm:是 JetBrains 推出的智能代码补全工具,支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称,帮助开发人员节省编程时间。价格:起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder:AI 驱动的编程助手,支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格:暂无信息。 3. Ponicode:AI 驱动的代码工具,旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习,根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi:开源的代码补全工具,主要作为 Python 静态分析工具的插件运行,适用于各种编辑器和 IDE。价格:免费。 此外,还有以下相关工具: 1. Cursor:网址:https://www.cursor.com/ ,通过对话获得代码。 2. Deepseek:网址:https://www.deepseek.com/zh ,方便国内访问,网页登录方便,目前完全免费。 3. 通义灵码:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 4. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 5. AskCodi:一款 AI 代码助手,提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持,可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN(Obsidian 驱动信息网络):是一个插件,可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能,包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。
2025-02-21
Roo Code 的API Provider 参数哪里设置
要设置 Roo Code 的 API Provider 参数,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,进入 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/)。 2. 进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 是有赠送额度,如果没有赠送的余额,可以选择去充值,支持美元和人民币两种结算方式,以及各种个性化的充值方式,并创建一个 API key。注意,API key 只会出现一次,请及时保存下来。 3. 接下来,以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装 cursor(https://www.cursor.com/),在插件页面搜索并安装 Roocline。安装完后,打开三角箭头,就可以看到 RooCline,选中 RooCline,并点击齿轮,进入设置。 4. 依次设置配置基本参数: API Provider:选择 DeepSeek。 API Key:填入已创建的 key。 模型:选择 DeepSeekreasoner。 5. 进行语言偏好设置。 6. 小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,这样 AI 才能帮您自动生成文件。最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。在聊天框输入产品需求,输入需求后点击这个 blingbling 的星星,优化提示词。最终,在 deepseekr1 的加持下基本上是一遍过,各种特效效果交互逻辑也都正确。画面也算优雅,交互效果也不错,是您想要的。
2025-01-26
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中,常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率(Accuracy)衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务,衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中,一般用 ROUGE 指标,其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计,然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务,还有其他多种指标,如在 NLP 中: 信息检索任务常用 NDCG@K 指标,核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务,一般用 ECE 指标(Expected Calibration Error)来度量模型输出概率 p 时,最终正确率真的为 p 的一致性。 此外,还有一些其他方面的评估指标,如不确定性(Calibration and Uncertainty)、鲁棒性(Robustness,包括 invariance 和 equivariance)、公平性(Fairness)、偏见程度(Bias and stereotypes)、有毒性(Toxicity)等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题,Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题,但 RAG 的评估仍待解决,研究人员正在探索新的方法,如 Ragnarök。 在提示词设计方面,Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念,将复杂任务拆解为多个步骤,具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念,同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文,在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
工作流 和 智能体的区别?
工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面: 定义: 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统,能够自主控制任务完成方式。 功能: 智能体是一个自动化的“助手”,用来执行特定任务,擅长做一些具体的、重复性的任务,比如客服聊天、推荐商品、处理订单等,但只能按照预先设定的规则和任务来做事,如果遇到超出范围的情况,就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程,决定了每个步骤应该做什么,可以处理一个完整的过程,比如从客户下单、付款到发货和售后服务,涵盖了所有步骤和环节,更灵活,能够适应变化,可以调整步骤和规则来应对不同的情况,不需要一开始就固定下来。 范围: 智能体是特定任务的“助手”,用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”,指导整个任务的流程。简单说,工作流是全局的,智能体是局部的。 在业务中,通常需要的是工作流而非单个智能体,因为整个业务流程设计至关重要。例如,在烹饪中,关键不在于使用多贵的锅,而是按步骤完成每道工序。因此,工作流才是解决问题的关键,它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。
2025-04-08
在ai context中,token和word的区别是?
在 AI 领域中,Token 和 Word 有以下区别: 定义和范围:Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元,在不同语境下,可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等,更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位,如单词。 语言处理:在英文中,一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中,一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中,对应的范围和形式有所不同。 作用和意义:Token 不仅是文本数据的单位,还可能携带丰富的语义、句法等信息,在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费:大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,通常是以 Token 为单位计量的。 例如,在处理“ I’m happy ”这句话时,“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token,而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。
2025-04-08
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别: 1. 定义和角色: Copilot:翻译成副驾驶、助手,在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent:更像主驾驶、智能体,可根据任务目标自主思考和行动,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能: Copilot:更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent:具有更高的自主性和决策能力,能够根据目标自主规划整个处理流程,并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策: Copilot:处理流程往往依赖于人类确定的静态流程,参与更多是在局部环节。 Agent:解决问题的流程由 AI 自主确定,是动态的,不仅可以自行规划任务步骤,还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Copilot:主要用于处理简单、特定的任务,更多是作为工具或助手存在,需要人类引导和监督。 Agent:能够处理复杂、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点: Copilot:主要依赖于 LLM 的性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent:同样依赖于 LLM 的性能,但开发重点在于 Flow Engineering,即在假定 LLM 足够强大的基础上,把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别: 1. 底层技术:人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”,即“检索增强生成”,包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂,不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径:在中国市场,相较欧美,百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索,提供对话式回答和创作功能。同时,市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品,主打“无广告,直接答案”,提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势:Google 仍在战斗前线密集释放技能,与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外,Google 推出新功能曾引发大量用户不满,而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品,并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能,打通了特定工作流,产品功能较为完整,但受限于模型能力,生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别: 直接使用 AI 时,AI 生成的内容可能较为笼统模糊,就像遇到只会说“很急,今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手,需对复杂任务进行拆解,提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活,但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如,将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库,后续在创作中激活知识库,AI 会根据场景自动匹配库内素材,使输出更具针对性。 相比之下,微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”,答题更快更准,但训练成本高。微调适合高精度、长期任务,而知识库更适合临时查找、快速问答。
2025-03-30