传统开发vsAI生成:办公导航网站效率对比实验

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:
    请生成一个基础版办公导航网站代码,要求包含:1. 响应式布局;2. 五大分类导航(文档、会议、设计、开发、运营);3. 搜索框;4. 热门网站轮播图;5. 暗黑模式切换。使用HTML/CSS/JavaScript实现,不依赖大型框架,代码要精简高效,适合作为效率对比的基准案例。
  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

最近因为工作需要,我尝试开发一个办公人导航网站。这个网站需要满足几个基本功能:响应式布局、五大分类导航、搜索框、热门网站轮播图和暗黑模式切换。我决定做一个对比实验,看看传统手工编码和使用AI辅助开发的效率差异。

1. 传统开发流程体验

首先我尝试了传统的手工编码方式。整个过程可以分为以下几个步骤:

  1. 设计网站整体结构,规划五大分类(文档、会议、设计、开发、运营)的布局
  2. 编写HTML搭建基础框架
  3. 使用CSS实现响应式布局,确保在不同设备上都能正常显示
  4. 添加JavaScript实现搜索功能和轮播图效果
  5. 实现暗黑模式切换功能
  6. 反复测试和调试

这个过程中最耗时的部分是响应式布局的实现和JavaScript功能的调试。特别是轮播图的实现,需要考虑各种边界情况和用户体验细节。

2. 使用AI辅助开发体验

接下来我尝试使用InsCode(快马)平台来开发同样的功能。过程明显简化了许多:

  1. 在平台输入需求描述,包括五大分类和需要实现的功能
  2. 平台自动生成基础代码框架
  3. 在生成的代码基础上进行微调
  4. 一键预览效果
  5. 确认无误后直接部署上线

3. 效率对比分析

通过实际对比,我发现两种方式的主要差异体现在以下几个方面:

  • 开发时间:传统方式花费约8小时,AI辅助仅需1.2小时
  • 代码质量:AI生成的代码结构更规范,兼容性问题更少
  • 调试成本:传统方式需要大量时间调试响应式布局和JS交互,AI生成的基本无需调试
  • 维护难度:AI生成的代码更模块化,后续维护和扩展更方便

4. 关键功能实现要点

无论采用哪种方式,办公导航网站的几个核心功能都需要特别注意:

  1. 响应式布局:要确保在手机、平板和PC上都能良好显示
  2. 分类导航:五大分类的布局要直观易用,图标和文字搭配要合理
  3. 搜索功能:需要实现即时搜索和分类筛选
  4. 轮播图:要处理好自动轮播和手动切换的交互
  5. 暗黑模式:不仅要切换颜色主题,还要保存用户偏好

5. 经验总结

通过这次对比实验,我有几点深刻体会:

  1. AI辅助开发确实能大幅提升效率,特别适合标准化程度高的项目
  2. 传统开发方式在高度定制化需求上仍有优势
  3. 对于办公导航这类相对标准的需求,AI辅助是最佳选择
  4. 开发者的角色正在从代码编写者转变为需求描述者和质量把控者

示例图片

实际体验下来,InsCode(快马)平台的一键部署功能特别方便,真正实现了"描述需求-生成代码-部署上线"的一站式流程。对于想要快速实现想法的开发者来说,这确实是个很实用的工具。

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    请生成一个基础版办公导航网站代码,要求包含:1. 响应式布局;2. 五大分类导航(文档、会议、设计、开发、运营);3. 搜索框;4. 热门网站轮播图;5. 暗黑模式切换。使用HTML/CSS/JavaScript实现,不依赖大型框架,代码要精简高效,适合作为效率对比的基准案例。
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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

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
### Visual Studio 中的 AI 插件概述 Visual Studio 支持多种类型的插件来增强其功能,其中包括一些基于人工智能技术的插件。这类插件旨在通过智能化手段提高编码效率、改善代码质量和促进开发者之间的协作。 #### Fitten Code 插件介绍 一种值得关注的是 **Fitten Code** ,这是一个由非十大模型驱动的人工智能编程助手[^3]。该工具不仅限于特定的语言环境,而是广泛兼容多个集成开发环境 (IDE),如 VS Code, JetBrains 系列 IDE(例如 IntelliJ IDEA 和 PyCharm),以及经典的 VIM 编辑器。对于使用 Visual Studio 的用户来说,这意味着可以享受到无缝衔接的服务体验,在编写程序的过程中获得即时的帮助和支持。 尽管没有直接提及名为 “VSai”的插件名称,但从描述来看,Fitten Code 提供的功能和服务可能正是询问者所期望从所谓“AI插件”中获取的价值——即利用先进的算法和技术加速软件开发生命周期中的各个环节。 为了更好地理解如何在 Visual Studio 中应用类似的 AI 技术,下面提供了一个简单的指南说明怎样安装并配置像 Fitten Code 这样的第三方扩展: 1. 打开 Visual Studio; 2. 寻找菜单栏里的 `Extensions` 并点击进入管理扩展选项; 3. 浏览在线库寻找目标插件或直接输入插件名进行搜索; 4. 安装完成后重启应用程序使更改生效; 值得注意的是,虽然上述过程适用于大多数情况下安装任何种类的新组件,但对于某些特殊性质的产品可能会存在差异化的设置流程,请参照各自官方文档操作。 ```python # 示例:Python 伪代码展示如何模拟打开扩展管理界面的动作 def open_extension_manager(): visual_studio = get_application_instance() extension_menu = visual_studio.get_menu('Extensions') manage_extensions_option = extension_menu.find_item('Manage Extensions...') manage_extensions_option.click() open_extension_manager() ```
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