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AI 协作开发日志：Vue 3 项目开发与优化实战
记录一次真实使用 AI 工具辅助 Vue.js 项目开发的全过程，展示 AI 如何在不同阶段提升开发效率协作背景项目类型：Vue 3 + TypeScript 后台管理系统开发周期：2周主要AI工具：GitHub Copilot、Cursor IDE（集成AI）、Claude协作场景：项目初始化、功能开发、代码优化、问题排查日志记录项目初始化与基础搭建协作目标：快速搭建Vue 3项目基础结构，配置TypeScript 和必要依赖AI工具：GitHub Copilot + Cursor IDE过程记录：使用Cursor新建项目时，通过Cmd+K调出AI指令面板，输入： 创建一个Vue 3 + TypeScript项目 AI辅助编程的真正价值——不是替代开发者，而是作为强大的协作工具，放大我们的能力。 未来的开发模式将是"人类指导+AI执行"的协同工作方式，善于利用AI工具的开发者将获得显著的效率优势。但同时，保持技术深度和批判性思维比以往任何时候都更加重要。
79910编辑于 2025-08-26 - 来自专栏小程序·云开发专栏
CloudBase + AI 游戏开发新范式，3小时极速开发
图片传统的游戏开发从想法到上线通常需要半个月。使用CloudBase从AI需求分析、代码生成、调试优化到上线总共不到 4h 。极速体验，效率翻倍！ Unity 3D方案：对于3D游戏，Unity可以通过HTTP API调用云开发服务。Web全栈游戏：使用现代Web技术栈，开发部署便捷。 云托管方案：使用容器化部署开发游戏，支持WebSocket长连接。用户认证方案：自带微信OpenID登录，免开发用户系统。现在开始你的游戏开发！ /ai/introduce完整游戏开发流程：2天上线一款可联机的分手厨房小游戏！ AI+云开发CloudBase全自动，真能做到吗？
72110编辑于 2025-10-11 - 来自专栏Keegan小钢
AI+Web3实战营日志 #5 | 完成合约开发
这是我的 AI + Web3 实战营的第五篇研发日志，前四篇如下： AI+Web3实战营日志 #1｜开营 AI+Web3实战营日志 #2 | 完成底层合约 AI+Web3实战营日志 #3 | Router 合约 AI+Web3实战营日志 #4 | Rebalancer合约 另外，关于 AI + Web3 实战营的相关介绍则有如下几篇文章： 我要启动 AI + Web3 实战营了 再谈 AI+Web3 实战营 AI+Web3实战营，9月15日正式开营 从开营到现在，我们保持着几乎每天晚上 8 点开始的节奏，每次不到两个小时，中间只休息了一天。 累计 11 个小时，我们就完成了第一阶段的目标——MVP 合约开发。 这在过去是难以想象的：同样的工作，至少需要半个月。我去年独自开发这个产品时，就整整花了半个月。 真正令人兴奋的是：这背后意味着一种新的研发方式正在成型——AI 辅助，让开发周期被彻底重塑。
21110编辑于 2025-11-12 3个真实开发场景，读懂AI研发框架的核心价值
如果按传统方式单人串行开发，预估需要3天，而团队当时只有一名开发者负责这个项目，时间非常紧张。实操过程：1. 3. 开发过程中，需要切换CLI相关能力时，直接在框架终端调用各类集成能力，无需额外配置，比如借助自然语言转代码能力优化代码逻辑，通过代码补全能力生成接口文档，依托框架的集成能力实现无缝切换。 落地效果：原本需要3天的串行开发任务，通过框架的多任务并行能力仅用1天就完成了，而且三个任务的研发环境相互隔离，避免了依赖冲突问题。 3. 3.
19310编辑于 2026-03-14- 来自专栏用户3206217的专栏
【RuoYi-SpringBoot3-Pro】：将 AI 编程融入传统 java 开发
【RuoYi-SpringBoot3-Pro】：将AI编程融入传统java开发有小伙伴问RuoYi-SpringBoot3-Pro刚开始的rules怎么没有了，因为现在国外国内的开发工具层出不穷，一个工具一个配置规则对项目来说不太现实 通过skill-creator，你可以轻松将项目特有的开发经验和业务逻辑教给AI，让它真正成为"懂你项目"的编程助手。 总结本文介绍了如何在RuoYi-SpringBoot3-Pro项目中融入AI编程能力，主要包含以下几个核心要点：Skills技能管理：通过openskills工具安装和管理AI技能，利用skill-creator 将项目特有的开发经验和业务逻辑教给AI，让它成为真正懂项目的编程助手。 通过以上工具和配置的组合，在保留传统Java开发习惯的同时，充分利用AI的强大能力，提升开发效率和代码质量。往期教程合集RuoYi-SpringBoot3-Pro
42210编辑于 2026-03-04 - 来自专栏希里安
AI模块开发
要说完整开发还得用类似kubesphere等专业的管理平台。 那么今天就来看看AI模块，这块其实就更多就是一个尝试，只能边学边开发了，我这边就暂时是直接将别人开源的chagpt模块接入自己的平台，后期在考虑自己开发一个页面吧，如下所示： 在介绍下接入的chatgpt ： # 安装依赖 npm i -g pnpm pnpm i # 本地开发 pnpm dev 至于智能预测和排障还得多学习才能开发出来，慢慢来。 3. 预测故障和需求,实现运维的可视化：通过机器学习预测技术,可以发现设备利用率和流量的变化规律,预测未来可能出现的故障和需求,实现运维的预防和规划。 不断优化运维策略：AI可以持续监控不同的运维策略和操作是否达到最佳效果,并根据效果反馈不断调整和优化,使运维过程最大化自动化与智能化。
31110编辑于 2023-10-30 - 来自专栏软件安装
AI应用开发
AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合，构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术，以下是其核心要素和流程： 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习：TensorFlow Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 问题定义与数据准备 明确AI要解决的核心问题（如分类、预测、生成等） 数据采集（爬虫、API、传感器等）、清洗（去噪、补全）、标注 应用 以下是一个基于预训练模型的文本分类应用，可识别文本情感（正面/负面）： 四、AI应用开发的挑战 数据质量：模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源：深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规 ） 预测分析（金融风控、需求预测） AI应用开发的核心是"以问题为导向"，而非盲目堆砌技术——先明确业务痛点，再选择合适的AI技术落地。
50910编辑于 2025-11-12 Python + AI 时代来了！这 3 个大模型应用开发方向，薪资翻倍
从企业级知识库到智能客服，从自主决策的 AI Agent 到垂直领域 SaaS 产品，基于大模型的应用开发正在重构软件开发的价值体系——懂 Python + 会落地大模型应用的开发者，薪资普遍比传统 Python 而 Python 之所以成为 AI 应用开发的绝对首选，核心原因有三：一是拥有最丰富的 AI 生态（LangChain、LlamaIndex、Transformers 等库均以 Python 为核心）； 如果你已经掌握 Python 基础（函数、API 调用），接下来这 3 个高需求、高薪资的开发方向，就是你切入 AI 赛道的最佳路径。 三、AI 原生 SaaS 工具开发：打造可商业化的智能产品 应用场景与市场需求 AI 原生 SaaS 是指从底层设计就融入大模型能力的 SaaS 工具，而非简单的“AI 插件”。 2025 年 AI 原生 SaaS 开发人才缺口极大，薪资和收益都极具吸引力： 一线城市 AI SaaS 后端开发工程师年薪 45W-85W 独立开发的小型 AI SaaS 工具（如智能文案生成器）月收入可达
70711编辑于 2026-01-20- 来自专栏云云众生s
2025年开发者需要了解的3大AI趋势
影响工程团队最大的AI趋势及应对挑战的建议 译自 3 AI Trends Developers Need to Know in 2025，作者 Andrew Sellers; Adi Polak。 对开发者的影响 LLM本质上是随机的，而许多传统的QA最佳实践假设被测试的系统是确定性的。开发者将不得不依靠不同的方法来测试和建立对LLM启用应用程序的信心。 对开发者的影响 与自动化程度较低的系统相比，在相关系统使用输出之前识别AI中的错误要困难得多。使用实时数据管道实现RAG可以帮助增强自主AI解决方案的重要上下文，以提高环境感知能力和决策能力。 趋势#3：工程团队正在转向动态数据访问以用于AI模型。 对动态或实时数据访问的需求增长并非仅限于AI/ML计划，但它促进了实时智能的发展。 对开发者的影响 这种趋势也将影响到这些项目背后的基础设施和团队。转向实时数据访问将允许更灵活和动态的数据组织，这使得人类用户、聊天机器人甚至AI代理能够快速访问和查询广泛的数据。
24910编辑于 2024-12-14 - 来自专栏火属性小虫
HarmonyOS开发学习（3）–页面开发
HarmonyOS开发学习（3）–页面开发 组件是界面搭建与显示的最小单位，组件根据功能可以分为以下五大类：基础组件、容器组件、媒体组件、绘制组件、画布组件。 推荐大家优先使用Resource类型，将资源文件（字符串、图片、音频等）统一存放于resources目录下，便于开发者统一维护。 同时系统可以根据当前配置加载合适的资源，例如，开发者可以根据屏幕尺寸呈现不同的布局效果，或根据语言设置提供不同的字符串。 遍历数组的方式构建列表，可以减少重复代码，示例代码如下： @Entry @Component struct ListDemo { private arr: number[] = [0, 1, 2, 3, ArkUI开发框架提供了一种页签容器组件Tabs，开发者通过Tabs组件可以很容易的实现内容视图的切换。页签容器Tabs的形式多种多样，不同的页面设计页签不一样，可以把页签设置在底部、顶部或者侧边。
2.3K10编辑于 2024-03-26 - 来自专栏新智元
【探索AI自开发】谷歌、微软用AI开发AI，特定任务超越人类AI专家
【新智元导读】为了应对AI人才不足，以谷歌为首的企业正在想方设法，开发能够取代AI研究员的AI系统，让创建AI软件变得容易。 开发出能够自己编写程序的AI，是AI研究者的梦想，也可能是众多计算机程序员的噩梦。 现在，以谷歌为首的各大公司，在AI人才严重不足的情况下，开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AI的AI。 “我们希望AutoML的能力能抵上现在几个博士之和，并且能在3到5年的时间里，为成千上万的开发人员设计出新的神经网络，满足他们的特殊需求。” 不止是谷歌，微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AI的AI上面投注努力，这正在形成一种趋势。
1.1K91发布于 2018-03-21 - 来自专栏智能算法
开发AI可是个大工程 脸书想让AI自己开发AI
互联网巨头正在开发计算系统，让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法，它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在开发一套AI算法，让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 但Facebook的最终目标是开发一套新的AI模式，让人类从事的单调乏味工作尽可能少。 据米汉那透露，在开发新的AI时，Facebook工程师并不缺少创意，但是要测试这些创意却是另一回事。为了解决问题，他和团队开发了所谓的“Flow”工具。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。 正如米汉那所说的，每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。 数据挖掘之Apriori算法 3. 网页排序算法之PageRank 4. 分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 5. 遗传算法如何模拟大自然的进化？
857130发布于 2018-04-02 - 来自专栏python3
spring3+mbatis3开发实例
spring，hibernate以及mybatis框架，通过查看这些框架的源码和官方文档，发现自己对于这些框架的原理，使用有了更深的理解，那么今天 我给大家带来的是运用spring和mybatis这两个框架来开发的小例子 ，并给大家讲述一些开发中需要注意的一些细节。 sqlSessionFactory" /> </bean> </beans> 这里大家需要关注的是Mapper的注册方式，这里我采用的所有的dao都继承GenericiDao，这样的话,你就不需要再去一个一个Mapper的注册，开发中经常使用的是这种方式 url=L6Lu0GufwrMCgBLGUbsfGy7Os6s7MEcKIsZQj7JhOxIo6BSbsULynqsWeqX0mIyIqkzLIozaQvnaAUROrWypUDQj3QBfe5j6jO3solfO3 ); System.out.println(stus+","+stus.size()); System.out.println(c); System.out.println(t); } } 到此整个的开发过程就结束了
59130发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
Android HAL 开发 (3)
在上一篇文章中我们分析了jni的led service代码，该代码通过调用led的HAL层代码，实现了mokoid_init, mokoid_setOn, mokoid_setOff三个C/C++接口，但是该接口还无法直接提供给java程序使用，因此还需要一段java代码通过jni调用这些操作接口。
66831发布于 2020-01-06 - 来自专栏达达前端
（3）Angular的开发
Angular CLI是一个命令行界面工具 创建项目、添加文件以及执行一大堆开发任务，比如测试、打包和发布 Angular CLI 功能与常用参数 使用Angular CLI 高效构建angular 2 项目 了解前端组件的概念 项目构建 开发： 项目，组件，打包，测试 ?
56630发布于 2019-07-09 Google 发布 Gemini 3 语音助手！说句话就能开发 AI 应用
导读：Google DeepMind 刚刚发布了首个基于 Gemini 3 的实时语音 API，开发者只需说句话就能构建类人交互的语音助手。完全免费，每月 350 次生成额度。 3 月 26 日，Google for Developers 官方频道发布了一段演示视频，展示了全新的 Gemini 3 Flash Live 模型。 ，这个额度已经足够进行原型验证和 MVP 开发。 写在最后 Gemini 3 Live API 的发布，标志着语音交互进入了一个新阶段。 AI 前沿技术和开发者工具干货。
6810编辑于 2026-04-14- 来自专栏AI技术应用
AI 智能体（AI Agent）的开发
AI 智能体（AI Agent）的开发是一个复杂且多阶段的过程，涉及需求分析、算法设计、模型训练、系统集成和部署等多个环节。以下是 AI 智能体开发的典型流程。 3.模型设计与开发3.1选择算法根据任务需求选择合适的算法：监督学习：分类、回归。无监督学习：聚类、降维。强化学习：决策优化。深度学习：图像识别、自然语言处理。 5.系统集成5.1接口开发开发与外部系统交互的 API（如 RESTful API、gRPC）。定义输入输出格式（如 JSON、Protobuf）。5.2模块集成将 AI 模型集成到应用程序中。 强化学习：OpenAI Gym、Stable-Baselines3。9.2数据处理数据清洗：Pandas、NumPy。数据可视化：Matplotlib、Seaborn。 总结AI 智能体的开发流程包括需求分析、数据收集、模型设计、训练与评估、系统集成、测试验证、部署监控和维护迭代。通过合理规划和使用工具，可以高效地开发出功能强大、性能优异的 AI 智能体。
2.7K20编辑于 2025-02-18 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
【插件开发】—— 3 透视图开发
下面步入正题，来开发我们自己的透视图。 准备一个插件工程的环境，用来添加我们自己的透视图。 新建一个插件工程 输入我们的工程名字 修改自己想要修改的属性，默认即可。 我们这个时候开始真正的开发一个透视图类。创建一个类，名字叫firstPer 让这个类继承IPerspectiveFactory，并实现它的继承方法。 1 package com.test.myperspective; 2 3 import org.eclipse.ui.IPageLayout; 4 import org.eclipse.ui.IPerspectiveFactory
1K80发布于 2018-01-18 AI原生开发范式
AI原生开发范式的核心概念 AI原生开发范式（AI-Native Development）指以AI为核心构建应用程序的设计方法，其特点包括数据驱动、模型即服务（MaaS）、自动化工作流和持续学习。 与传统开发相比，AI原生应用将机器学习模型作为基础组件，而非附加功能。 典型行业案例分析 金融领域-智能风控系统 某银行采用AI原生架构重构信贷审批流程，实现实时风险评估。 医疗领域-影像辅助诊断 一家医疗科技公司开发AI原生影像分析平台，整合多种医学影像模型（CT、MRI）。 model.predict(input_data) r.setex(key, CACHE_TTL, pickle.dumps(result)) return result 效能评估指标 AI
23510编辑于 2026-01-20云开发 Copilot ｜体验AI快速开发
前言作为后端，如何快速开发一个简单的页面？大多数人都会想到用AI，今天就结合项目需求体验了一下，制作一个简单的小程序。 需要在左边添加中使用AI，并不能使用原来的Copilot聊天窗口，且不支持上下文，但基于我的需求比较简单，一句话就能生成完美的页面。至此，我的基本需求已经开发完成，前后用时不到10分钟，非常方便快捷。 总结云开发 Copilot 作为云服务平台精心打造的一款卓越 AI 辅助利器，在云环境下的小程序与 Web 应用等项目构建进程中发挥着举足轻重的作用。 Copilot 以其丰富多样的多功能生成能力令人瞩目，搭配简洁直观、极易上手的用户友好界面，以及对多平台的强力支持，全面简化了原本复杂繁琐的开发流程，为开发者带来前所未有的流畅开发体验。 它有力地助力开发者实现从项目设计起始，一路顺畅推进至最终部署上线的全周期高效管理，在保障代码质量达到高标准的同时，还为应用筑牢安全防线，当之无愧地成为现代云应用开发领域开发者们不可或缺的理想伙伴。
34810编辑于 2024-12-11
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