如何用AI自动生成CNSD相关代码?快马平台实战

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    请生成一个与CNSD(中国国家标准化管理委员会)相关的数据查询系统前端页面。要求包含:1)响应式设计,适配PC和移动端;2)标准分类树形导航;3)关键词搜索功能;4)标准详情展示区域;5)采用Vue3+Element Plus框架。系统需要对接模拟API获取数据,并实现基本的交互功能。
  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

最近在做一个与中国国家标准化管理委员会(CNSD)数据查询相关的项目,需要快速搭建一个前端页面。传统开发方式可能需要花费大量时间编写基础代码,但这次我尝试了InsCode(快马)平台的AI辅助开发功能,整个过程变得异常简单。

  1. 项目需求分析 首先明确了这个CNSD数据查询系统需要具备的几个核心功能:响应式设计确保在PC和移动端都能良好显示;标准分类的树形导航方便用户浏览;关键词搜索功能快速定位标准;详情展示区域呈现标准的具体内容;同时要求使用Vue3+Element Plus框架来实现。

  2. AI生成前端框架 在InsCode平台上,我只需要用自然语言描述需求,AI就能自动生成项目骨架。比如输入"创建一个Vue3项目,使用Element Plus UI库,实现CNSD标准查询页面",平台立即生成了一个完整的基础项目结构。

  3. 响应式布局实现 AI生成的代码已经包含了响应式设计的基础配置。通过使用Element Plus的布局组件和Vue3的组合式API,页面可以自动适应不同屏幕尺寸。特别值得一提的是,平台还添加了媒体查询的预设,大大减少了手动调整的工作量。

  4. 树形导航构建 标准分类的树形导航是项目的重点之一。AI根据我的描述,自动生成了一个可折叠的树形菜单组件,并且配置好了与模拟API的数据对接。这个过程中最省心的是,平台已经处理了树形控件的展开/收起逻辑和样式问题。

  5. 搜索功能集成 关键词搜索功能的实现同样便捷。AI不仅生成了搜索框组件,还自动添加了防抖处理,避免频繁请求API。同时,搜索结果的展示样式和交互逻辑也一并生成,包括高亮显示匹配关键词等细节。

  6. 详情展示区域 标准详情区域采用了卡片式设计,AI根据常见的标准信息展示需求,自动生成了包含标准编号、名称、发布日期、实施日期等字段的布局模板,并且配置好了响应式排版。

  7. 模拟API对接 由于是演示项目,AI自动创建了一个模拟API服务,返回符合CNSD标准数据结构格式的假数据。这让我可以立即开始测试页面的数据渲染和交互功能,无需等待真实API就位。

  8. 交互功能完善 平台生成的代码还包含了完整的交互逻辑,比如点击树形菜单加载对应分类的标准列表,点击标准条目显示详情等。这些功能都采用了Vue3的响应式特性,状态管理非常清晰。

整个开发过程中,最让我惊喜的是InsCode(快马)平台的一键部署能力。示例图片点击部署按钮后,平台自动完成了环境配置和发布流程,生成的页面立即可以在线访问。对于前端项目来说,这种无需手动配置服务器、域名和SSL证书的体验实在太方便了。

作为开发者,我深刻感受到AI辅助开发带来的效率提升。特别是对于这种有明确需求但需要快速实现原型的项目,使用InsCode平台可以节省大量重复性编码工作。平台生成的代码结构清晰、符合最佳实践,后续要添加新功能或修改现有功能也很容易。如果你也需要快速开发类似项目,强烈推荐试试这个平台,相信会有意想不到的收获。

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    请生成一个与CNSD(中国国家标准化管理委员会)相关的数据查询系统前端页面。要求包含:1)响应式设计,适配PC和移动端;2)标准分类树形导航;3)关键词搜索功能;4)标准详情展示区域;5)采用Vue3+Element Plus框架。系统需要对接模拟API获取数据,并实现基本的交互功能。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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