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RSS订阅原创 离职转AI独立开发半年，我感受到了真正的生活
2022年12月的最后一天，我收拾了自己的小盒子，里面装着我在这家互联网公司工作的所有痕迹：一个定制水杯，几本技术书籍，和一摞写满代码思路的便利贴。我发现，大语言模型（LLM）并不像我想象的那样遥不可及，即使是一个普通开发者，只要理解其工作原理，也能基于它创造出有价值的产品。而现在，当我坐在自己选择的咖啡馆，以自己喜欢的节奏工作，看着用户数突破10,000的后台数据，我知道这半年的挣扎、焦虑和不安都是值得的。我的创造力，我对技术的热情，我想为这个世界带来一些改变的梦想，都在日复一日的996中渐渐磨灭。
2025-03-29 23:13:20
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原创 利用 VSCode 配置提升 vibe coding 开发效率
通过调整 VSCode 的配置文件，可以启用多种自动化功能来协助 vibe coding。启用自动保存和格式化（如设置 editor.formatOnSave 为 true），使代码自动整理，减少手动干预的需要。开启智能代码补全，并调整提示延时，以便更好地配合 AI 生成的代码片段。配置调试视图、终端和输出面板，以便能够迅速定位并修正 AI 生成代码中出现的问题13。
2025-03-29 22:57:49
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原创 AI时代的编程新风潮 Vibe Coding 是什么？
Vibe Coding可以理解为一种基于情感和氛围驱动的编程方式。传统的编程往往侧重于逻辑严谨、代码规范，而Vibe Coding则强调在开发过程中融入创意与情感，让代码不仅仅是冷冰冰的指令，而是一种艺术的表达和个性化的体现。随着AI技术的发展，越来越多的智能工具开始介入编程过程，帮助程序员在完成任务的同时，也能更好地捕捉到项目的“氛围”，让代码生成与创作过程变得更加自然和富有灵感。
2025-03-25 15:09:39
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原创 如何在1分钟内编写Cursorrules
使用简洁的中文或结构化格式（如JSON）编写指令。专注于关键指南，如编码风格、首选库或项目背景。# Cursor AI通用规则- 所有新代码使用TypeScript。- 在React中优先使用函数组件。- 始终使用try/catch进行错误处理。- 遵循camelCase命名规范。这大约需要30秒输入或根据需求调整。保持简洁但具体。
2025-03-22 20:53:51
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原创 【PromptCoder + Trae】三分钟复刻 Spotify
通过 PromptCoder 和 Trae 的协作，开发者可以快速将 Spotify 的设计稿转化为可运行的代码。PromptCoder 从截图生成详细提示词，而 Trae 则利用其 AI 能力实现代码编写和路由配置。相比传统开发，这种方法不仅高效，还让开发者能够专注于优化和创新。，获取免费试用！您也可以前往 Trae.ai 下载这款强大的 AI 编辑器，开启智能编码之旅。
2025-03-22 20:42:00
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原创 【PromptCoder + Trae】三分钟复刻任何页面
在现代前端开发中，将设计稿转化为可运行的代码是一项耗时的工作。然而，借助人工智能工具，这一过程可以变得更加高效和简单。本文将介绍如何结合和，从设计截图生成页面和对应的路由，极大提升开发效率。
2025-03-08 16:56:26
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原创 【PromptCoder + Cursor】利用AI智能编辑器快速实现设计稿
通过 PromptCoder 和 Cursor 的协作，开发者可以快速将设计稿转化为可运行的代码。PromptCoder 负责从截图生成详细提示词，而 Cursor 则通过其 AI 功能帮助实现代码编写和路由配置。相比传统开发，这种方式不仅高效，还赋予开发者更多控制权。，获取免费试用！您也可以前往Cursor 官网下载这款强大的 AI 编辑器，开启智能编码之旅。
2025-03-03 17:04:13
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原创 释放 Cursor 的全部潜能：快速生成智能 Cursor Rules
Cursor 不仅仅是一个代码编辑器，它是一个集成了先进人工智能技术的强大开发工具。它基于广受欢迎的 VS Code 构建，继承了其卓越的性能和丰富的扩展生态。更重要的是，Cursor 内置了一系列强大的 AI 功能，旨在成为您编程过程中的得力助手。从智能代码补全、实时代码建议，到上下文感知的代码生成，Cursor 能够理解您的代码意图，并在您编写代码的每一步提供恰到好处的帮助。它就像一位经验丰富的编程伙伴，帮助您在更短的时间内编写出更简洁、更高效的代码。
2025-02-27 15:37:50
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原创 【PromptCoder】使用 package.json 生成 cursorrules
Cursor 不仅仅是一款代码编辑器，它是一款集成了先进 AI 功能的尖端工具。基于广受欢迎的 VS Code 构建，Cursor 带来了一系列 AI 驱动的功能，旨在协助开发者完成编程过程中的每一步。从智能代码补全实时建议，到上下文感知的代码生成，Cursor 就像是你的私人编程助手，帮助你在更短的时间内编写更简洁、更高效的代码。但真正让 Cursor 与众不同的，是它能够通过理解并适应你的具体项目。这些规则允许你自定义 AI 的行为，确保其建议和生成的代码与项目的架构、编码标准和依赖项完美契合。
2025-02-26 23:41:17
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原创 什么是提示词？
从专业角度定义，提示词（Prompt）是经过设计的引导性信息单元，通过特定的结构组合，在特定场景中激发目标对象产生预期反应。设计性：区别于自然语言，经过刻意编排反例：“写首诗”正例：“用七言绝句格式创作中秋主题诗歌，要求包含玉兔、桂树意象，表达游子思乡之情”结构性：包含角色、任务、要求等模块角色：资深营养师任务：为糖尿病患者设计一周食谱要求：低GI食材、三餐热量分配、避免常见误区目标导向：预设可衡量的反应结果知识类：确保回答包含3个最新研究数据创意类：产出5个差异化的方案雏形。
2025-02-11 15:04:32
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原创 Nextjs Type error: Type ‘{ __tag__: “DELETE“； __param_position__: “second“； __param_type__: { params
在开发 Next.js 项目。错误上下文： 导致问题的文件：app/api/projects/[id] 中的route.ts。相关代码：这是似乎导致问题的 GET 处理程序的片段：从“next/server”导入 { NextResponse }；
2025-02-09 21:58:22
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原创 【PromptCoder + Bolt.new】Cascade模式自动生成页面和对应的路由
PromptCoder是一款利用人工智能技术的智能代码生成工具。它能够识别设计图或截图，并自动生成与之匹配的前端代码。无论是复杂的交互组件还是简洁的静态页面，PromptCoder都能帮助开发者轻松复刻一个完整的页面或原型图，极大地提升开发效率，减少手动编码的时间和错误率。交互简单易用：通过先进的图像识别技术，PromptCoder能够理解设计意图。开发者只需上传一张设计图或截图，即可得到精确的代码提示和生成的代码片段。我们不仅会得到相似的页面，同时也完成各种路由的跳转，例如。
2025-02-05 11:04:59
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原创 从CV工程师到CtrlCV架构师：PromptCoder如何让前端搬砖变成乐高拼装
说到底，PromptCoder不是在取代开发者，而是把我们从「像素搬运工」升级成「界面雕塑家」。当重复劳动被自动化，我们终于可以腾出手来做真正有趣的事——比如用省下的时间研究Three.js，或者准时下班看《Rick and Morty》。点击这里开启你的「代码炼成阵」：PromptCoder官网（温馨提示：建议上班时间谨慎试用，避免因效率提升过快引发同事怀疑人生）现在，是时候把你的IDE从代码编辑器，升级成创意发射台了。
2025-01-24 12:49:41
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原创 React将props传递给一个组件
理解 props 的底层机制，不仅关乎组件间的数据传递，更是掌握 React 声明式编程范式的关键。当开发者能精准运用 props 的各类模式，并清晰识别其能力边界时，方能构建出高内聚、低耦合的现代化组件架构。在复杂应用场景中，props 与 Context、状态管理等技术的有机结合，将开启高效数据流管理的新维度。
2025-01-24 12:01:55
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原创 Prompt 编写进阶指南
当我们将Prompt编写视为"思维的外包与重构"，就触及了人机协同的本质——不是简单的问答交互，而是通过精确的认知接口，将人类的问题意识与机器的计算智能编织成新的知识网络。掌握这些原则的从业者，正在重新定义智能时代的思考方式。附录：Prompt自检清单是否建立了完整的上下文坐标系？每个约束条件是否可量化验证？输出形式是否消除二义性？是否预设了错误处理路径？能否支持多轮迭代优化？
2025-01-24 10:39:37
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原创 为什么全球Top AI团队都在用Prompt Minder？揭秘高效开发的底层逻辑
凌晨3点，某AI初创公司的技术负责人李然盯着屏幕上密密麻麻的提示词文档——团队用Excel管理了127个版本的营销文案生成规则，每次修改都要手动标注日期，新成员因误删关键参数导致模型崩溃，而竞品已抢先上线了同类功能。三个月后，该团队提示词迭代速度提升300%，跨部门协作错误率归零，甚至凭借私有化部署方案拿下了医疗行业的千万级订单。根据2023年《AI工程化白皮书》，78%的团队因提示词管理混乱导致项目延期，而顶尖团队的秘密武器往往是——点击进入Prompt Minder官网，开启你的第一个智能提示词库——
2025-01-24 00:39:25
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原创 深度解析提示词技术：方法论与实例剖析
一、Few-shot Learning 的范式突破（实例强化）1.1 经典文本分类案例问题：判断电影评论情感倾向提示词结构：判断以下评论的情感倾向（积极/消极）：示例1：画面精美但剧情拖沓 → 消极示例2：演员表演极具感染力 → 积极示例3：配乐与场景完美契合 → 积极待分类：特效震撼但人物刻画肤浅 → [答案]12345模型输出分析：未使用Few-shot时准确率：72.3%（SST-2数据集）加入3个示例后准确率：85.1%（提升12.8%）关键机制：引导模型建立"
2025-01-24 00:25:22
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原创 AI开发，如何管理我们的提示词
你可以用标签、项目等方式来整理提示词，就像给它们贴上不同的“标签”，需要的时候一搜就能找到，省时又省力！它会记录每次修改的历史，你可以随时查看之前的版本，甚至还能一键还原，再也不用担心改坏了就回不去了。但Prompt Minder支持多人协作，还有细粒度的权限控制，大家可以根据自己的角色进行操作，实时同步更新，再也不用担心版本不一致或者互相干扰的问题了。有时候我们写的提示词可能不够精准，效果不佳，这时候只需一键，它就能帮你生成高质量的提示词，让你的AI输出效果更上一层楼。，简直是管理AI提示词的神器！
2025-01-19 16:43:04
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原创 【PromptCoder + v0.dev】：前端开发的智能加速器
无论是复杂的交互组件还是简洁的静态页面，PromptCoder都能帮助开发者轻松复刻一个完整的页面或原型图，极大地提升开发效率，减少手动编码的时间和错误率。幸运的是，随着技术的进步，我们迎来了像PromptCoder这样的创新工具，它为前端开发带来了革命性的变化。PromptCoder不仅提高了开发效率，还保证了代码的一致性和质量，是前端开发者实现创意、提升工作效率的得力助手。将设计图上传到PromptCoder，工具自动识别设计图中的各个元素，并根据选择的框架（如React）生成提示词和代码框架。
2025-01-14 17:17:45
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原创 【PromptCoder + Cursor】：专注前端，让代码生成工具更智能
PromptCoder是一款创新的智能代码生成工具，它能够识别设计图或截图，并自动生成与之匹配的前端代码。无论是复杂的交互组件还是简洁的静态页面，PromptCoder 都能帮助你轻松复刻一个完整的页面或原型图，极大地提升开发效率，减少手动编码的时间和错误率。这款工具支持多种前端框架，如React、Vue、Flutter等，使得开发者可以无缝集成到现有的项目中。PromptCoder的目标是简化开发流程，减少手动编码，让开发者专注于创意和用户体验。
2025-01-03 09:58:27
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原创 Qwen2.5-7B 微调rz吧数据集
Qwen2.5-7B 是由阿里巴巴达摩院开发的一款基于 Transformer 架构的大规模语言模型。该模型在多个 NLP 任务上表现出色，尤其是在中文语境下。Qwen2.5-7B 的参数量约为 70 亿，具备较强的语言理解和生成能力。弱智吧是一个中文社区，用户在其中分享各种幽默、搞笑的对话和段子。弱智吧数据集包含了大量的对话样本，适合用于训练模型在幽默、搞笑场景下的表现。通过微调 Qwen2.5-7B 模型，我们可以让模型更好地理解和生成类似的幽默内容。
2024-12-22 16:18:55
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原创 【Cursor + PromptCoder】前端轻松复刻任何页面
你是否正在使用 Cursor 进行前端开发，却苦于繁琐的代码生成和原型图的还原？你是否渴望一个更高效、更智能的工具来提升你的开发效率？那么，你一定不能错过！
2024-12-14 15:13:01
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原创 【Bolt.new + PromptCoder】三分钟还原油管主页
你是否正在使用 Cursor 进行前端开发，却苦于繁琐的代码生成和原型图的还原？你是否渴望一个更高效、更智能的工具来提升你的开发效率？那么，你一定不能错过！
2024-12-12 23:35:06
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原创 3天时间，我使用 Cursor 开发了一个提示词生成器
先介绍一下自己，人工智能专业研究生，之前对于 Web 开发只会前端，了解大模型的原理和调用，之前从来没有完整构建过一个产品的经历。但现在有Claude和GPT加持的AI编程工具 （Cursor），让大多数第一次有机会去真正完成一个由自己构建的产品。毕竟，在此之前，不管你是程序员还是产品经理，绝大多数人在此之前都没有完整做过一个产品。在AI的加持下，只要别有害怕、恐惧的情绪，你将第一次获得真真正正的去实现自己的想法的权利。
2024-11-25 13:38:20
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原创 意图识别 -- LLM工作流的基石
意图识别模型是一种自然语言处理（NLP）模型，旨在理解和识别用户在输入文本或语音中表达的意图或目的。意图识别通常是对话系统（如聊天机器人、语音助手）中的关键组件，用于解析用户的请求并确定下一步该如何响应。在大语言模型工作流中，意图识别模型充当了一个重要角色：它可以准备识别用户提问的意图，从而选择性地调用知识库文档或插件。在现在的大语言模型的能力下，意图识别可以通过简单的提示词工程实现。
2024-08-18 19:17:21
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原创 SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION 论文精读
在当今过度参数化的模型中，训练损失的值很少能保证模型的泛化能力。事实上，仅优化训练损失值（如通常所做的那样）很容易导致次优的模型质量。受先前将损失景观的几何形状与泛化能力相关联的工作的启发，我们引入了一种新颖而有效的方法，该方法通过同时最小化损失值和损失锐度来提高模型泛化能力。特别是，我们的方法，锐度感知最小化 (SAM)，寻求位于具有均匀低损失的邻域中的参数；这种公式导致了一个可以在其上有效地进行梯度下降的最小-最大优化问题。
2024-08-12 11:11:10
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原创 【05】从0到1构建AI生成思维导图应用 -- 前端交互实现
这段代码使用正则表达式/https://[^\s]+/g来匹配响应内容中的URL，包含两个属性imgUrl和editUrl，分别对应匹配到的第一个和第二个URL。这两个URL分别是图片的下载地址和对应在treemind里面的编辑地址。上一章中，我们已经构建了完整的 生成思维导图的 AI 功能，并将其暴露为 API。接下来，我们要编写一套交互逻辑，供用户输入文字或链接，点击按钮，即可生成思维导图，并提供下载和编辑按钮。生成完成后，用户可以点击按钮选择下载或是继续编辑。
2024-06-29 21:51:00
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原创 【04】从0到1构建AI生成思维导图应用 -- 创建 AI 工作流
工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。当目标任务场景包含较多的步骤，且对输出结果的准确性、格式有严格要求时，适合配置工作流来实现。功能概述工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。例如，大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等节点。。
2024-06-29 11:46:52
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原创 【03】从0到1构建AI生成思维导图应用 -- Agent 搭建
扣子利用大型语言模型极大地简化了 Bot 的搭建过程。在充分利用大语言模型优势的同时，扣子还支持用户通过知识库、工作流等功能来配置 Bot 如何响应用户查询，以保证 Bot 的回复符合预期。功能说明人设与回复逻辑输入 Bot 要执行的指令信息，即编写提示词。建议在编写提示词时，为 Bot 设置一个角色，例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等等，并采用结构化的写法。模型选择选择要使用的大模型编排模式默认采用单 Agent 模式。
2024-06-28 11:08:47
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原创 【01】从0到1构建AI生成思维导图应用 -- 技术栈选择以及项目构建
ShadCN UI 是一个用于构建 React 应用程序的用户界面组件库。它提供了一组预构建的、可定制的组件，使开发者可以快速构建具有一致风格和行为的用户界面。你可以在 pages 文件夹中创建新的文件来定义新的页面。目前你可以直接在项目中使用tailwindcss。这样 shadcn 会自动在你的代码文件夹中中添加button组件，通常在。只需要三天就能完成从开发到上线的全过程，且完全免费！，这样nextjs会自动帮你配置这些东西。开发服务器启动后，你可以在浏览器中打开。在配置页面，一定要选择。
2024-06-27 11:00:21
1168
原创 如何在next14项目中加入favicon
参考：https://nextjs.org/docs/app/api-reference/functions/generate-metadata#icons。
2024-06-26 16:25:07
1275
原创 Next.js 加载页面及流式渲染（Streaming）
流式渲染是一种渐进式的页面渲染技术，可以在服务器端逐步发送页面内容到客户端，而不是等待整个页面准备好后再发送。这样可以显著减少首次内容绘制（First Contentful Paint，FCP）时间，提升用户感知性能。
2024-06-11 00:16:02
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原创 EmotionPrompt 论文精读
局限性：实验范围有限，只测试了4个LLM；情感刺激的泛化性并不清楚，可能不适用于所有任务，研究人员可能需要为特定任务设计更合适的情感刺激。未来工作：在更多 LLM 和任务上进行实验，以验证 EmotionPrompt 的有效性；研究如何设计更有效的情感刺激，以提升 LLM 的性能；探索情感刺激影响 LLM 的内在机制，以更好地理解其工作原理；研究情感刺激在 LLM 中的应用可能带来的伦理问题，并制定相应的解决方案。
2024-06-04 16:00:11
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原创 解决 git：OpenSSL SSL_read: SSL_ERROR_SYSCALL, errno 0
git pull报错：fatal: unable to access ‘https://github.com/aircrushin/ultrav-music.git/’: Failed to connect to github.com port 443 after 21077 ms: Couldn’t connect to server。
2024-05-23 10:56:11
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原创 【Coze】把 AI 嵌入到自己网站的网页中
最近coze国际版升级了，支持通过类似chatgpt的api来调用你创建的bot机器人了，而且还支持将你创建的机器人嵌入到你自己网站的网页中，非常强大，每个用户都有免费的额度。
2024-05-20 11:57:54
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原创 基于RAG的问答机器人
现在，我们已经有了自动生成和执行查询的方法， 我们只需要将原始问题和 SQL 查询结果结合起来 生成最终答案。下面的示例将使用与 Chinook 数据库的 SQLite 连接。我们要创造一个工作链，让模型接受一个问题，将其转换为 SQL query，执行查询，并使用结果来回答原始问题。对于更复杂的查询生成，我们可能希望创建 few shot 提示或添加查询检查步骤。现在我们已经生成了一个 SQL 查询，我们将需要执行它。这是创建 SQL 链最危险的部分。
2024-04-22 15:09:09
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原创 实现基于RAG的Q&A应用程序
通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。
2024-04-22 10:16:28
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原创 【Vue3】解决 Props 没有默认值而报错的问题
在这个例子中，activeIndex 属性被赋予了一个默认值 0。这意味着如果没有为组件提供 activeIndex 属性，它将自动取值为 0。出现报错：activeIndex 可能未赋值。
2024-04-07 10:51:06
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