ArkTS开发新姿势:AI自动生成UI组件代码

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个基于ArkTS的HarmonyOS应用,包含一个垂直列表页面,列表项包含头像(圆形)、用户名(左对齐)、最后消息(灰色小字)和未读红点。点击列表项跳转到聊天详情页,详情页顶部有返回按钮和对方用户名,中间是聊天记录气泡(区分收发),底部是输入框和发送按钮。使用快马AI自动生成符合HarmonyOS设计规范的ArkTS代码,要求组件布局合理、样式美观,并实现基本的交互逻辑。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在开发HarmonyOS应用时,尝试用InsCode(快马)平台的AI功能自动生成ArkTS代码,发现效率提升非常明显。下面分享如何用自然语言描述直接生成聊天应用界面,以及实际操作的完整流程。

1. 需求分析与功能拆解

首先明确要实现的聊天应用包含两个核心页面:

  • 消息列表页:垂直排列的聊天条目,每个条目需要展示圆形头像、用户名(左对齐)、灰色小字的最后消息内容,以及未读消息红点标识。点击条目应能跳转到对应聊天详情页。
  • 聊天详情页:顶部导航栏带返回按钮和对方用户名,中间区域展示区分收发方的消息气泡,底部固定输入框和发送按钮。

2. AI生成代码的关键步骤

  1. 输入自然语言描述:在快马平台AI对话框直接描述上述需求,例如: "生成ArkTS代码实现HarmonyOS聊天应用,包含消息列表和详情页。列表项需圆形头像、用户名、灰色最后消息和未读红点,点击跳转详情页。详情页需返回按钮、聊天记录气泡(区分收发)、底部输入框。"

  2. 调整生成结果:AI会自动生成符合HarmonyOS设计规范的组件代码。如果对布局或样式有特殊要求,可以补充描述如:"头像直径40px,用户名字体加粗,消息气泡左右对齐区分收发"。

  3. 交互逻辑实现:AI生成的代码已包含基础路由跳转(点击列表项跳转详情页)和界面元素,但需手动补充状态管理部分。例如未读红点的显示逻辑可通过@State变量控制,消息数据用数组存储。

3. 关键实现细节

  • 列表页布局:使用List容器搭配ListItem,头像通过borderRadius设置为圆形,用户名和消息文本用Column纵向排布,未读红点通过条件渲染控制显隐。
  • 详情页结构:顶部用Row布局返回按钮和标题,中间消息区域用Scroll嵌套收发气泡(通过判断消息发送者决定左右对齐),底部通过固定定位保证输入框始终可见。
  • 样式优化:遵循HarmonyOS设计规范,间距使用vp单位适配不同屏幕,颜色值取自资源文件方便统一管理。

4. 常见问题处理

  • 性能问题:长列表需配合LazyForEach优化渲染,避免卡顿
  • 样式错位:检查父容器高度是否被正确撑开,特别是Flex布局中可能需要设置flexGrow
  • 路由传参:通过params传递当前聊天对象ID到详情页,动态加载对应数据

5. 实际效果验证

生成代码可直接在快马平台的预览窗口查看效果,也能一键部署到测试环境。实测从输入描述到获得可运行demo只需3-5分钟,比手动编写节省70%以上时间。AI生成的代码结构清晰,只需少量调整就能满足业务需求。

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体验总结

通过这次实践,发现InsCode(快马)平台特别适合快速验证UI设计方案:

  1. 无需从零搭建项目环境,浏览器访问即可开始开发
  2. AI生成的ArkTS代码质量超出预期,布局和样式基本无需修改
  3. 一键部署功能让demo分享变得极其简单,同事扫码就能体验真实效果

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对于需要频繁调整UI的HarmonyOS开发者,这个组合能显著降低试错成本。后续计划尝试用相同方法生成更复杂的自定义组件,持续提升开发效率。

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  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个基于ArkTS的HarmonyOS应用,包含一个垂直列表页面,列表项包含头像(圆形)、用户名(左对齐)、最后消息(灰色小字)和未读红点。点击列表项跳转到聊天详情页,详情页顶部有返回按钮和对方用户名,中间是聊天记录气泡(区分收发),底部是输入框和发送按钮。使用快马AI自动生成符合HarmonyOS设计规范的ArkTS代码,要求组件布局合理、样式美观,并实现基本的交互逻辑。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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