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AI原生应用开发提示工程原理与实战
随着人工智能技术的飞速发展，AI原生应用开发已成为推动数字化转型的关键力量。AI原生应用不仅仅是传统应用的升级，而是从设计之初就深度整合了人工智能技术，以实现更智能、更高效的用户体验。 提示工程（Prompt Engineering）作为AI原生应用开发中的一个重要环节，通过优化与AI模型的交互方式，能够显著提升应用的性能和用户体验。 关于《AI原生应用开发提示工程原理与实战》 接下来给大家推荐一本关于AI原生应用开发的书籍，这是一本关于如何通过提示工程优化AI应用的干货图书，一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜前列。 原生应用的落 《AI原生应用开发提示工程原理与实战》内容提要 本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示 最后，希望本文提供的提示工程原理和实战案例能够帮助大家在AI原生应用开发中取得更好的成果，尤其是如果大家想要深入学习提示词工程的原理和实战可以入手《AI原生应用开发提示工程原理与实战》这本书，个人觉得这本书真心不错
78410编辑于 2025-01-21 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 原生系统需监控多维指标： 模型指标：AUC-ROC、F1 Score、推理延迟 系统指标：QPS、错误率、资源利用率 业务指标：转化率、用户留存、ROI 监控看板应包含实时数据和历史趋势对比，设置自动告警阈值
20810编辑于 2026-01-20- 来自专栏山行AI
热门开源的AI原生应用开发利器——TaskingAI
前言 在人工智能盛起的当下，AI正以非常迅猛的速度重塑着很多行业。可以预见的是2024将是AI原生应用开发元年，将会涌现出数不清的AI原生应用来重塑我们的工作和生活的方方面面。 而在AI原生应用里面将会以AI Agent即AI智能体为主要代表，将会有很多个像crewAI—用于编排角色扮演的AI agent（超级智能体）一样的Agent出现在我们的面前。 今天要重点介绍的便是一款AI原生应用开发工具—TaskingAI。 TaskingAI TaskingAI 的协调设计确保了 AI 应用开发中的高效、智能和用户友好体验。 •交互式应用程序演示：使用 TaskingAI 的 UI 控制台快速创建并部署引人入胜的应用程序演示。这是展示 AI 本地应用潜力的理想环境，具有实时互动和用户参与。 •团队协作的 AI 代理：开发利用集体知识和工具的 AI 代理，增强团队合作和效率。TaskingAI 促进创建支持协作和组织内部支持的共享 AI 资源。
2K11编辑于 2024-02-06 - 来自专栏人工智能
元宇宙基建：开发者如何搭上AI原生应用快车
元宇宙的下一站：AI原生应用时代已来技术驱动下的元宇宙演进 元宇宙从概念走向落地，核心依赖两大技术支柱：基础建设层：分布式算力网络、实时渲染引擎、区块链协议智能交互层：AI驱动的数字人、动态环境建模 、多模态交互 现状痛点（开发者必看）领域 传统方案局限 AI原生突破方向 场景生成手工建模耗时 扩散模型自动生成3D资产用户交互固定脚本响应 大语言模型动态语义理解 性能优化静态LOD分级神经渲染实时自适应降噪 AI原生应用的三大价值锚点开发效率跃迁：代码生成工具将重复性工作压缩80%通过Prompt工程快速验证场景逻辑# 示例：用AI生成元宇宙场景配置 def generate_scene(prompt) （模型训练/部署）Omniverse Kit（物理仿真集成）WASM+WebGPU（跨平台渲染方案） 破局关键：AI原生开发栈的架构设计范式混合云智能算力调度方案 元宇宙场景的实时渲染与AI推理需动态调配三类资源 原生应用专家（ANA）实验平台：开放10万核GPU算力池预装主流引擎的在线IDE协作网络：开发者贡献度激励机制（贡献代码换算云资源积分）跨领域技术圆桌会议（每月元宇宙主题黑客松） 特别警示 元宇宙开发需警惕三大认知陷阱
51510编辑于 2025-04-07 - 来自专栏个人路线
跨平台开发鸿蒙原生应用
跨平台开发鸿蒙原生应用 uniapp for HarmonyOS uni-app uni-app 是一个使用 Vue.js[1] 开发所有前端应用的框架，开发者编写一套代码，可发布到 HarmonyOS Flutter 也可以与平台原生代码进行混合开发。在全世界，Flutter 正在被越来越多的开发者和组织使用，并且 Flutter 是完全免费、开源的。 它允许开发者使用 React 的组件模型和声明式编程风格来构建跨平台的移动应用。 原生性能：React Native 应用程序的业务逻辑是使用 JavaScript 编写的，但它可以调用原生平台提供的 API 和使用原生 UI 组件。 这使得 React Native 应用程序可以实现接近原生应用的性能和用户体验，包括流畅的滚动、快速的响应时间。
1.4K10编辑于 2024-11-12 - 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 AI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。
47210编辑于 2025-11-12 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet 使用 Avalonia 开发 UOS 原生应用
作为 dotnet 开发者，可以通过很多不同方向的技术为 UOS 系统生态贡献应用，如 Xamarin 和 GTK# 或 wine 和 win32 应用，或 mono 和 WinForms 应用等。 本文将安利大家使用 Avalonia 框架开发 UOS 上的原生应用 什么是 Abalonia 简单说法就是原 WPF 的开发者没事干写的一套全平台框架，这个框架将 UI 布局和 UI 渲染抽离，通过在不同的平台注入平台原生的渲染框架做到了全平台 接下来将通过 dotnet core 全平台的特性，加上 Avalionia 和平台无关的布局和交互计算框架，配合具体平台渲染和交互，就可以做到在 UOS 上开发原生的应用 我有一个 Windows 的设备 ，在 Windows 上开发的效率比较高，本文的代码编写和构建都将会在 Windows 上进行。 在成功跑起来之后，再请小伙伴修改界面，写出还玩的应用。
1.8K10发布于 2020-04-08 - 来自专栏我爱计算机视觉
AI原生应用开发：每天跟AI对话半小时，整个人生都开阔了！
一个优秀的产品经理，可以靠着提示词，就能让AI大模型“开发”出新APP的雏形。 程序员工作不保？！ 不是的，只是 优秀的程序员必须要成为优秀的提示词工程师 ！ 另一方面，AI大模型使得 写程序不再是科班出身的计算机学生的专利了 ！ 曾看过一个评论“AI大模型使公司里NLP工程师原地失业”，它可以赋能应用得到比研究NLP的学者能做出来的更好的分词、命名实体识别、翻译效果，甚至 对文本的处理能力超出很多NLP中定义的任务 。 语法纠正 文档结构化 跨语言提问、总结 不仅NLP，AI大模型的多模态能力，把强大的多模态理解、生成能力赋予了每一个开发者， 读懂、生成、数据结构化等等将成为强大的基础服务 。 未来的应用将不再只是业务逻辑的简单服务，而是 业务逻辑+强大的AI大模型赋能的AI原生应用 。 背靠AI大模型，已经出现了一些极其需要专业知识的应用，比如机器人律师：DoNotPay。
23930编辑于 2023-08-31 - 来自专栏个人的专栏
原生应用与混合应用的开发与发布流程
大家对于原生应用和混合应用已经非常熟悉了，这里就不再进行详细的介绍，用通俗易懂的话解释下他们的一些特点。 1、原生应用在 Android、iOS 等移动平台上利用提供的开发语言、开发类库、开发工具进行 App 软件开发。 在开发一款 App 产品的时候，为了提高效率、节省成本而利用原生与H5的开发技术的混合应用，更通俗的讲由“HTML5云网站+ APP 应用客户端”构成的 App 是混合开发。 原生应用与混合应用的开发发布1、原生应用我们都知道传统原生 APP ，整个开发成本非常高、发布周期也比较长。 我将原生应用的开发与发布流程整理成了一个流程图，这样看应该会比较清晰直观： 其实整个开发和发布的流程就是将开发好的源代码编译为二进制包再上架到安卓、iOS的应用商店。
41130编辑于 2023-07-31 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
使用C# 构建AI原生Agent应用
二、 构建AI原生Agent应用平台 2.1 C# 在AI原生Agent中的应用 C# 作为一种面向对象的编程语言，在AI原生Agent应用架构中发挥着重要作用。 可扩展性与维护性：C# 的模块化设计和面向对象编程范式使得AI原生Agent具有良好的可扩展性和维护性。开发者可以根据需求添加新的功能模块或修改现有模块，而不会对系统的其他部分造成太大影响。 C# 在AI原生Agent应用架构中发挥着举足轻重的作用。 k8s与Dapr的集成在AI原生Agent应用平台中发挥着举足轻重的作用。它们共同为构建一个高效、稳定、可扩展的AI原生Agent应用环境提供了强大的技术支持。 通过充分利用这些技术的优势，我们可以更好地满足AI原生Agent应用的复杂需求，推动AI技术的广泛应用和发展。
51120编辑于 2025-02-25 - 来自专栏个人的专栏
原生应用与混合应用的开发与发布流程
大家对于原生应用和混合应用已经非常熟悉了，这里就不再进行详细的介绍，用通俗易懂的话解释下他们的一些特点。 1、原生应用 在 Android、iOS 等移动平台上利用提供的开发语言、开发类库、开发工具进行 App 软件开发。 在开发一款 App 产品的时候，为了提高效率、节省成本而利用原生与H5的开发技术的混合应用，更通俗的讲由“HTML5云网站+ APP 应用客户端”构成的 App 是混合开发。 原生应用与混合应用的开发发布 1、原生应用 我们都知道传统原生 APP ，整个开发成本非常高、发布周期也比较长。 我将原生应用的开发与发布流程整理成了一个流程图，这样看应该会比较清晰直观： 其实整个开发和发布的流程就是将开发好的源代码编译为二进制包再上架到安卓、iOS的应用商店。
40710编辑于 2023-07-31 - 来自专栏张善友的专栏
使用C# 构建AI原生Agent应用
二、 构建AI原生Agent应用平台 2.1 C# 在AI原生Agent中的应用 C# 作为一种面向对象的编程语言，在AI原生Agent应用架构中发挥着重要作用。 可扩展性与维护性：C# 的模块化设计和面向对象编程范式使得AI原生Agent具有良好的可扩展性和维护性。开发者可以根据需求添加新的功能模块或修改现有模块，而不会对系统的其他部分造成太大影响。 C# 在AI原生Agent应用架构中发挥着举足轻重的作用。 k8s与Dapr的集成在AI原生Agent应用平台中发挥着举足轻重的作用。它们共同为构建一个高效、稳定、可扩展的AI原生Agent应用环境提供了强大的技术支持。 通过充分利用这些技术的优势，我们可以更好地满足AI原生Agent应用的复杂需求，推动AI技术的广泛应用和发展。
1.3K10编辑于 2024-12-24 - 来自专栏京东技术
使用Taro开发鸿蒙原生应用——快速上手，鸿蒙应用开发指南
导读 本指南为开发者提供了使用 Taro 框架开发鸿蒙原生应用的快速入门方法。Taro，作为一个多端统一开发框架，让开发者能够使用一套代码同时适配多个平台，包括鸿蒙系统。 从基本的项目设置到复杂的应用逻辑开发，本文将一步步引导开发者了解 Taro 在鸿蒙应用开发中的实际应用，快速掌握跨平台开发的技巧。 最近，Taro 发布了 v4.0.0-beta.x 版本，支持使用 Taro 快速开发鸿蒙原生应用，也可将现有的小程序转换为鸿蒙原生应用。 本文将正式为开发者提供一份完整的鸿蒙应用开发指南，帮助大家使用 Taro 开发自己的第一个鸿蒙应用。 本指南详细介绍了鸿蒙运行环境的配置、使用 Taro 开发鸿蒙应用的步骤和注意事项。我们希望，开发者们通过本指南，可以快速上手并高效开发自己的鸿蒙应用，顺利的进入到鸿蒙应用开发的新领域。
1.1K10编辑于 2024-02-26 如何构建AI原生应用？从大模型到知识中台，从数据到规则逻辑。AI原生=模型原生+知识原生+价值原生
所以你拿着我这个问题你可能就会思考，我现在基于AI大模型的能力，基于我已有的数据，我去开发了上层很多AI Agent智能体应用，这些AI智能体的应用是不是一个AI原生应用呢？ 所以在这里再做一个说明： 当前业界有另外一个说法，就是AI原生应用就是基于AI大模型能力开发的应用，即AI原生应用的特征是其区别于传统应用的核心。AI原生应用是基于大模型开发的。 注意这个说法只解决了AI原生应用的大模型原生问题，并没有解决知识原生的问题。如果按这个说法所有的AI智能体应用都是AI原生应用，但是我的理解，AI原生应用的核心重点应该是在知识原生上面。 大家可以自己看一下，或者是复盘一下你开发的AI智能体，实际上你在AI智能体应用里面仍然出现了大量的业务规则逻辑处理或者是相关的业务流的编排，这些内容并没有内置到底层的大模型的里面。 AI原生代表了软件开发的新范式，它改变了我们思考和构建应用的方式，让智能成为软件的基因而非附加功能。 今天的分享就到这里，希望对大家有所启发。
61010编辑于 2025-11-17- 来自专栏MoeLove
云原生应用开发新体验：Kui
云原生（Cloud Native）应用是伴随着 Kubernetes 应用范围的扩大，基于云模型而提出的一种概念。 本文来介绍一个云原生应用开发的工具 Kui, 这是一款由 IBM 开源的工具，使用 Electron 提供 GUI 能力。 正如以上介绍中提到的，Kui 提供了一种新的开发体验（原先大多数时候我们是通过 kubectl 与 Kubernetes 中的资源进行交互），Kui 结合了原有 CLI 的强大功能，并提供一种可视化的方式 开发部署 你可以使用 内置编辑器 或者任意你喜欢的编辑器编辑你的配置文件，比如我们想要部署一个 Redis 在 Kubernetes 集群中。 易扩展 项目代码比较简单，文档中也有开发文档，可以很方便的自信进行扩展。（不展开了） tutorials 当输入此命令后，会看到其内置的几个使用教程，更多功能可以通过此命令进行探索。
1.7K20发布于 2019-05-29 - 来自专栏架构之美
基于 Go 语言开发 Serverless 云原生应用
本次分享分为四部分： 第一，云计算最根本的驱动力是什么； 第二，云原生应用是什么； 第三，Knative 给应用的云原生化开发带来了什么价值； 第四，Demo展示。 - 云原生原理 - 说完云原生这个理念，咱们来看看云原生应用。看看在云原生的这个大背景下，如何看待传统的应用架构。 ? 那么咱们就来看一下在云原生架构下，这些核心链路的要素都处于什么位置。然后剖析一下云原生应用的基本范式。 ? 先来看看最右边的中间件这一块，这里面有数据库、Redis 以及消息中间件组件。 和 Kubernetes 原生的 Ingress 相比，原生的 Ingress 只能根据 Domain、path 或者 Header 这种维度进行切分，而 Knative 基于 Envoy 可以进行更细力度的控制 云原生技术栈中对 IaaS 资源的管理主要是 Kubernetes 这一层的能力，比如前面志敏分享的 ASK 其实已经解决了 IaaS 按量分配的问题，Knative 这一层更多的是聚焦在应用的 Serverless
4K10发布于 2021-02-12 - 来自专栏鸿蒙开发笔记
HarmonyOS 开发实践 —— 原生应用占用空间管理
使用接口接口接口能力storageStatistics.getCurrentBundleStats获取当前应用的存储空间大小 （包含缓存文件,安装文件等）statvfs.getFreeSize查询设备剩余可用空间 statvfs.getTotalSize获取设备总空间 （排除系统占用空间）场景一：计算应用缓存大小 , 并进行清理1.可以通过storageStatistics.getCurrentBundleStats 应用的缓存文件因为级别和加密类型不同，会保存在以下目录中。例如：app级别，加密类型为el1的缓存会保存到/data/storage/el1/base/cache目录下。 A：statvfs.getTotalSizeSync获取到的是data分区大小,三方应用仅能查询到自己能够使用的空间大小，暂无查询手机总内存大小的接口。Q：能够查询外卡空间大小吗？A：暂不支持。
47520编辑于 2024-12-11 - 来自专栏个人路线
鸿蒙原生应用开发如何查询设备类型
const.product.devicetype" # 方法二 hdc shell cat /etc/param/ohos.para | grep const.product.devicetype 方式二、应用开发中查询 在应用开发过程中查询设备类型。 abiList string 是 否 应用二进制接口（Abi）列表。 securityPatchTag string 是 否 安全补丁级别。 osReleaseType string 是 否 系统的发布类型，取值为：- Canary：面向特定开发者发布的早期预览版本，不承诺API稳定性。 - Beta：面向开发者公开发布的Beta版本，不承诺API稳定性。- Release：面向开发者公开发布的正式版本，承诺API稳定性。 osFullName string 是 否 系统版本。
1.4K10编辑于 2024-01-05 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI大模型应用开发实战(05)-AI时代应用开发破局！
怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」 后端应用级开发者该如何拥抱 AI GC？就是在这样的一个大的浪潮下，我们的传统的应用级开发者。 再往下看 3 AI原生应用 不管是ToB还是ToC，这块儿是大量机会，给到我们这些传统做互联网、科技公司、应用开发公司包括科技创业公司，就有我们应用开发者大量的机会存在。 AI GC 赛道里面我们讲的两大部分就是模型的开发部分，那这个部分跟我们应用级开发可能这个关系也不是很大，或者说大家的职业机会不是很多，那反倒是这个所谓的原生应用这一块儿呢，是非常应该关注的一个赛道。 传统的应用开发者在转型做 AI GC 有 AI 软件工程师，即做 AI 应用，还不过瘾，还想去深度的话，那可能就是偏向了我们的 AI 本身开发，类似我们的视觉工程开发，然后自然语言开发，机器学习等，这都是我们的一些转型职业机会 然后我们要学会使用 AI。 应用级开发者，所谓的学会使用 AI，那和一般用户的使用 AI 还不一样。
1.5K00编辑于 2024-08-11 - 来自专栏Cloud Studio
开发敏捷高效 | 云原生应用开发与运维新范式
腾讯云」为栏目，对外发布和升级了腾讯自研的一系列云原生产品和工具。其中，腾讯云开发者产品中心总经理刘毅围绕“开发敏捷高效”这一话题，分享了关于“云原生应用开发与运维新范式”的主题演讲。 通过多年来对云原生开发与运维领域的观察与思考，腾讯云得出 3 个关键，分别是：开发云原生层面，呈现“资源服务化”趋势；业务观测层面，需具备“数据和观测一体化”能力；应用观测与协同排障结合，“协作能力进一步提升 腾讯云对云原生具备完整的布局，覆盖基础设施、安全、计算、架构、数据等多个方面，其中开发云原生是腾讯云原生布局的重要一环。首先，未来应用将“ 生于云、长于云”，开发云原生也会呈现“资源服务化” 特征。 客户面临的严峻挑战 腾讯云成立以来多年，持续深耕云计算领域并以卓越的技术能力服务数百万开发者，积累了大量企业数字化管理经验，在实践中总结出客户在云原生应用开发和运维时普遍遇到的一些痛点，进一步映射了上述 现如今正式对外界推出一站式云上开发运维协作平台，支持多职能团队在同一平台上流畅便捷地协作，“高效、快速，打造新一代云原生应用开发与运维的新范式”。
65920编辑于 2023-05-25
腾讯云开发者
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