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AI前端开发

Answer

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 Speech-to-Text 和 Text-to-Speech 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。

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

References

白九龄:0基础,我用cursor做了一个微信小程序,结果。。。。

一开始用cursor生成的小程序非常简陋,就大概如下面所示,我想加点背景元素(天使恶魔图片)去营造一下氛围(os:现在来看还不如原版简陋的呢),然后就用AI生成了一张图片,选了一个画框,天使与恶魔对望的感觉;加了画框之后,就是自适应,让用户有种再画框里面滑动的感觉,同时还要使得字体清晰,所以提需求慢慢调;但由于大模型自身原因,是无法真正理解镶在画里滑动是什么感觉,以及自定义多了可以上下滑动那种感觉;所以我弄了好久,基本上一整页截图就是因为各种出错。。。。。。然后就是意图分析页面,最重要的是信息如何展示,尤其是要使得排版和整体风格更合理;由于大模型确实不能理解由于白色遮罩带来文字展现的影响,以及有没有更好方案去解决;加上本人也不是很懂视觉呈现方案和UI哪些;所以,又是和大模型斗智斗勇。。。。。。这个产品最重要的就是生成海报,尤其是有时候意图分析字数过长,需要字数显示和行数的限制,最重要的是加上小程序码,便于用户去分享,再调整位置和视觉呈现上,大模型又是不咋理解;而且需求稍微没注意,他就把意图分析页面给弄没了,就。。。。。。。一开始参考是claude用svg生成的样式,但老是生成不出来,尤其是大模型理解不了表情这回事本来还有个回复生成页面,但考虑开发难度和token,关键是老麻烦大佬半夜远程操控给我修端口数据库的BUG;还是算了吧,模型的token费用也是个问题,变现也困难;光测个试,啥也没用20块就没了<哭晕在厕所>,

Yeadon:30分钟!从0到1AI开发网站 - Windsurf零基础开发

开发目标:以"Windsurf学习共创社区"为例,我们将完整演示如何借助AI能力快速构建现代化Web应用技术选型:Vue+TypeScript(具体先不用直到啥意思)目标用户:零基础开发学习者参考项目:Cursor101开发流程:1.需求分析与代码生成2.环境配置自动化3.问题诊断与修复4.界面优化与细节打磨5.功能迭代与完善下面我贴上的与cascade交互的截图都是比较关键的步骤,跟着我的提示照做,就能达到类似最终的效果输入需求,让windsurf进行codewindsurf会事无巨细的将开发的思路讲解出来,并且贴心的给你把环境命令打出来,你只需要不断accept点点鼠标就行无需打开终端配置环境,我们就直接把代码写好了但是很有可能,会出现报错,但是没关系,我们把报错信息返回给cascade经过自动检查后,给出bug所在,访问给的http://localhost:5173,成功run起来了但是这远远不够,我们可以进一步让windsurf进行优化,但是要注意一步一步来,这样的好处可以验证每一步的成果,以便及时更正AI,这部可能要等一会儿,有点慢,windsurf的编码速度测试下来不如cursor,在每一步都有可能报错,继续返回给AI我们的网页已经初具雏形,接下来只需要优化具体细节优化导航栏的细节以及首页(PS:生成失败他还会自我反思调整,太强了~)插入细节图片不断调整细节ing~~~(PS想要更精准的控制要改的范围记得在cascade里@原来的文件)

齐码蓝:你(或孩子)还需要学编程吗?AI编程Master GPTs

要开发一个网页,一个页面可以承载离谱生物档案的网站,每个页面都是一个离谱生物的介绍,图片,头像,文字介绍,可以跟他打字和语音对话。以及展示跟他相关的离谱事件对话ID:[29cf545e41e028fd6498139670e7426c]这个项目听起来既有趣又具有挑战性。为了更好地帮助你,我将分步骤来指导这个项目的开发。首先,让我们从项目的初始化与配置开始。[heading3]1.项目初始化与配置[heading4]选择编程语言和技术栈[content]考虑到你的项目需要网页开发、后端逻辑处理,以及可能的语音对话功能,我推荐使用以下技术栈:前端:React.js或Vue.js,因为这两个框架都非常适合构建动态的用户界面,并且有丰富的组件库支持多媒体内容的展示。后端:Node.js加上Express.js,这样可以让你使用JavaScript同时开发前端和后端,简化开发过程。Node.js的非阻塞IO特性也非常适合处理实时通讯的需求。数据库:MongoDB,因为你可能需要存储的数据(离谱生物档案和相关事件)是文档形式的,MongoDB作为一个NoSQL数据库,在存储此类灵活数据方面表现良好。语音处理:可以考虑使用Google Cloud Speech-to-Text和Text-to-Speech API来实现语音与文本的相互转换,以支持与离谱生物的语音对话。[heading4]开发环境配置[content]IDE:Visual Studio Code,它免费、开源,支持大量的插件,适用于前端和Node.js开发。Node.js和NPM:安装Node.js时,会一并安装npm(node package manager),用于管理项目中的依赖。[heading4]项目结构模板[content]你的项目目录可能如下所示:

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
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AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
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ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
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以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
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2025-04-19
我是一个前端开发人员,在工作中,我可以使用哪些ai工具提效
以下是一些适合前端开发人员在工作中提效的 AI 工具: 1. 辅助编程工具: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody:Sourcegraph 推出的代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium:通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 2. 测试用例生成:AI 在生成测试用例方面具有显著优势,能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写时间和成本。通过合理应用 AI 工具,可提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 3. 网页原型图生成工具: 即时设计:https://js.design/ ,可在线使用的「专业 UI 设计工具」,注重云端文件管理和团队协作。 V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix: ,用户友好,无需编码知识即可创建和自定义网站,提供广泛模板和设计选择,以及多种功能。 Dora:https://www.dora.run/ ,通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画生成强大网站。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14
帮我写一段cursor的user rules,符合前端开发
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/awesomecursorrules 。 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 claude3.7 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。
2025-03-31
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