15分钟用AI打造个性化Notepad

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:
    使用快马平台快速生成一个轻量级文本编辑器Web应用原型,要求:1.支持语法高亮;2.实现本地存储;3.包含主题切换功能;4.响应式设计。使用Monaco编辑器作为基础,采用React框架,集成Redux状态管理。使用Kimi-K2模型在15分钟内生成可运行的原型代码,确保核心功能完整可用。
  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

最近想做一个带语法高亮的轻量级文本编辑器,用来写Markdown笔记。传统开发从零开始配环境、选框架至少半天,但在InsCode(快马)平台用AI辅助,15分钟就搞定了可运行的原型。记录下这个高效创作过程,给需要快速验证想法的朋友参考。

一、需求拆解与工具选择

  1. 核心功能:语法高亮(尤其需要Markdown支持)、内容自动保存到本地、暗黑/明亮主题切换、适配手机和电脑屏幕
  2. 技术栈:React框架搭建界面,Redux管理主题状态,Monaco编辑器提供专业代码编辑能力(VS Code同款内核)
  3. 加速方案:用平台内置的Kimi-K2模型生成基础代码,避免重复造轮子

二、AI生成关键代码结构

  1. 初始化项目:在平台创建React模板,AI自动生成包含Redux的脚手架,省去手动配置store和reducer的时间
  2. 集成Monaco:通过自然语言描述需求(如"需要Monaco编辑器支持JS/TS/Markdown语法高亮"),AI生成编辑器初始化配置和语言包加载逻辑
  3. 本地存储实现:AI建议使用localStorage方案,自动生成保存内容和读取历史的工具函数,并处理好防抖逻辑避免频繁写入
  4. 主题系统:Redux管理主题状态,AI给出切换按钮组件代码及配套CSS变量定义,实现一键换肤

三、手动优化要点

虽然AI生成代码可用,但仍需微调提升体验: 1. 响应式适配:补充媒体查询确保编辑器在移动端能正常缩放,调整工具栏布局 2. 性能优化:限制历史记录存储数量,添加清理旧数据的逻辑 3. 错误处理:增强localStorage的异常捕获,避免浏览器隐私模式导致功能崩溃

四、避坑指南

  1. Monaco加载:注意web worker的路径配置,平台已内置解决方案,直接使用AI生成的动态加载代码即可
  2. 状态同步:Redux状态与Monaco实例需要双向绑定,AI最初版本有延迟问题,通过添加useEffect依赖项解决
  3. 主题穿透:Monaco的编辑器主题需要单独设置,不能直接继承CSS变量,参考AI补充的monaco.editor.defineTheme调用

示例图片 完成开发后,用平台的一键部署功能直接生成在线Demo。整个过程最惊喜的是: - 不需要处理服务器配置,静态资源自动托管 - 实时预览功能让调试效率翻倍,修改代码立即反映在右侧窗口 - 生成的Redux代码结构清晰,后续要加新功能(比如云同步)也很容易扩展

这个案例证明,对于工具类Web应用原型,用InsCode(快马)平台能跳过环境搭建的繁琐阶段,直接聚焦核心逻辑开发。特别是Monaco这种复杂库的集成,AI给出的配置参考比手动查文档快得多。下次做最小可行性产品时,准备继续用这个模式快速验证想法。

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  2. 输入框内输入如下内容:
    使用快马平台快速生成一个轻量级文本编辑器Web应用原型,要求:1.支持语法高亮;2.实现本地存储;3.包含主题切换功能;4.响应式设计。使用Monaco编辑器作为基础,采用React框架,集成Redux状态管理。使用Kimi-K2模型在15分钟内生成可运行的原型代码,确保核心功能完整可用。
  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

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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