聊聊昨天CodeBuddy Meetup的一些收获与思考

昨天腾讯云举办了 CodeBuddy MeetUp,作为Vibe Coding的忠实拥护者,一定不会错过。这次活动分为上下两场,上半场主要是 CodeBuddy 的设计、产品与技术负责人的分享;下半场则是AI Coding实践者们的经验分享。

一整天的内容,干货很多,这里给大家总结分享下我的一些收获与思考:

(1)Vibe Coding理念不仅改变开发,也在改变设计。CodeBuddy设计负责人的分享了AI重塑的设计工作流以及未来设计师的技能体系:

从工作流来看,不论开发还是设计,基本上都遵循:research -> review -> rebuild 的迭代过程。其他领域对于AI应用,大多应该也可以利用这套方法论来尝试。

而从技能体系来说,各个角色都在借助AI让自己的能力外延扩大。开发可以利用CodeBuddy完成一些设计工作,设计也可以通过CodeBuddy来完成一些开发工作。随着工具的不断进化,未来当我们想要一个小软件,都可以像做头像一样,自己捏一个出来。

(2)纠正了对CLI的理解,不是简化版(无GUI)的开发工具,而是贯穿软件工程全链路的软件开发智能体,是更高级、更专业的开发工具。通过命令行实现了更高的兼容度、还可以无缝接入DevOps体系,支持沙箱隔离运行等特性。

这对于我这样独立开发者而言,就非常妙了,一个终端贯穿整个软件开发生命周期的管理。

(3)一些来自实践的启发。下午场分享嘉宾从自身实践分享了一些很棒的功能,比如:使用标准组件库来控制AI生成前端的风格一致行、与云服务集成实现开发部署一体化等。

这些在开发、运维环节宝贵经验之前都还没有尝试过,尤其对于云服务这块的结成实现快速部署也是可以有效提高开发独立产品的效率。最近也是可以尝试引入这些东西,重构下自己的开发部署流程了。

(4)模型上的共识:首选 Claude。从这次活动的分享嘉宾所展示的案例(UI为蓝紫色)和观点中可以看到,对于模型的选择,实战的开发者们几乎都是以Claude为主。所以,如果您刚上手AI Coding,且是结果导向的应用,那么在条件允许的情况下,一定要优先考虑Claude模型。而工具上的选择,则优先考虑支持Claude、GPT-5这些高级模型的工具,比如:CodeBuddy国际版。

以上是我参与这次活动印象最深的几个点,关于我的思考不一定对,大家觉得有啥理解错误或者其他观点的欢迎留言交流。

【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高水平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
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