DataWhale 动手学AI辅助编程 Task1：动手体验AI辅助编程：番茄钟

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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#人工智能

Datawhale-学用 AI,从此开始

学习提要

动手学，人人都能用的AI， 本次 动手学AI辅助编程 和大家一起探索 和AI协作设计应用、编写代码、完成应用开发 的魅力~

本教程适用于不同水平的学习者：

  1. 纯小白： 内心有一种想做些东西的“冲动”或“需求”，但没有思路，想 学会引导AI按照自己的想法实现

  2. 编程新手 ：有想法做一些程序，同时了解编程语言，但缺少实际开发的经验，想通过AI高效提升编程能力和开发经验

  3. 编程专家 ：想学会引导AI协作编程，融入自己的开发工作流提升效率

点击了解AI辅助编程是什么

AI 是什么？

人工智能（AI, Artificial Intelligence） 顾名思义，即人为创造的智能，是一门研究模拟、延伸和扩展人智能的科学，涵盖了机器人学、语言识别、自然语言处理、专家系统等多个方面。

编程 是什么？

编程 是用计算机能够理解的语言（如Python）描述一种算法，让计算机执行特定任务。编程广泛应用于各个领域，如 软件开发、数据分析、人工智能 等。

AI辅助编程 又是什么？

AI辅助编程 是指利用人工智能技术（通常是通用大语言模型或编程垂类的大语言模型）来辅助、优化编程，提高编程效率和质量。

目前市面上的AI编程工具，如 Cursor、GitHub Copilot、豆包MarsCode 等，一般都会集成在已有的 IDE（集成开发环境） 中。

点击了解IDE是什么

IDE(Integrated Development Environment, 集成开发环境)：是一种用于软件开发的综合性工具，它集成了 代码编辑器、编译器、调试器、版本控制系统 等多种功能，旨在提高程序员的开发效率和生产力。

IDE通过提供一个统一的平台，使得开发人员可以更方便地编写、测试和调试代码，从而减少设置时间和错误，加快开发速度。

我们最终目标是开发出自己的Demo作品，从复现到方法案例拆解，一步步实现目标——

现在，准备好你的电脑，让我们从速通手册出发，借助AI开发一个属于自己的 番茄时钟 吧！

5分钟速通AI辅助 番茄时钟 开发

Step1：注册登录豆包MarsCode（点击可跳转官网）

直接点击上方蓝字，或复制链接打开: 豆包 MarsCode - 编程助手

1. 点击“登录并获取编程助手”

1. 点击“登录并获取编程助手”

2. 注册账号并登录

2. 注册账号并登录

注意：请 不要 在微信浏览器中打开，需要把网址复制到Chrome、Edge等网页浏览器中打开

Step2：进入豆包MarsCode在线IDE

点击 "进入工作台" 打开在线IDE

1. 点击进入工作台

1. 点击进入工作台

2. 打开网页立即体验

2. 打开网页立即体验

3. 这里就是你的工作环境啦~

3. 这里就是你的工作环境啦~

点击了解豆包MarsCode在线IDE

我们本次选用的工具 豆包MarsCode ，有 在线IDE和本地IDE插件 两种形态。 具备 代码补全、生成、解释、单元测试创建、错误修复 等辅助功能，支持 Java、Python 、Go、JS、HTML/CSS、TS、C++、C#、Kotlin、Rust 等百种编程语言。

相当于有了一个编程老手陪伴在你左右，

  • 对于刚入门编程的人来说，可以从中学会正确的编程开发姿势

  • 对于代码专家来说，可以有效降低 编写简单/重复代码和检查代码 的时间成本

可以有效提升学习效率、编程效率和代码质量。

其在线编辑器是一个云端 AI IDE 平台，拥有内置的 AI 编程助手，以及开箱即用的开发环境。

核心优势 ：

  • 原生 AI 能力 ：AI助手提供代码自动补全与生成、问题修复、代码优化等能力

  • 开箱即用 ：提供数十种不同语言、框架的开发模板

  • 随时可用 ：不受本地环境限制，只需要一台可以访问网络和浏览器设备，支持多设备同步

Step3：创建项目

点击左上角 “项目” 按钮新建项目，选择 “HTML / CSS / JS” 项目，点击 “创建” 按钮创建项目：

1. 新建项目

1. 新建项目

2. 选择HTML/CSS/JS项目并创建

2. 选择HTML/CSS/JS项目并创建

3. 恭喜进入项目工作区~

3. 恭喜进入项目工作区~

点击查看界面详细说明

区域名称功能描述
①文件浏览器文件导览区域，可查看文件和文件夹列表，位于左侧边栏中。
③代码编辑器编辑文件的主要区域，支持拆分编辑器或创建新的编辑区域。
④控制台底部面板，用于调试项目，查看错误、日志等信息。包含问题、终端、网络服务等标签页。
⑤AI对话区及更多窗口右侧边栏，提供 AI 助手、内置工具区域、第三方插件的入口。

英文界面还可切换为中文

点击右上角的头像，将Language切换为中文即可~

点击切换为中文

点击切换为中文

重新加载

重新加载

Step4：用AI编写 番茄时钟 代码！

在右侧 AI对话区下方对话框 输入以下内容，然后 按enter键 发送：

参考Prompt

请你基于html、tailwind css和javascript，帮我设计一个“番茄时钟”。要求UI简洁美观大方，同时具有呼吸感，点击开始计时、点击暂停计时和重置计时的功能能够完美实现

发送Prompt！让AI编写代码！

发送Prompt！让AI编写代码！

点击了解Prompt是什么

通常，Prompt 是由人类设计的，以帮助模型更好地理解特定任务或领域的文字。

对于具有较强自然语言理解、生成能力，能够实现多样化任务处理的大语言模（LLM）来说，一个好的 Prompt 极大地决定了其能力的上限与下限，且会塑造其输出文本的内容、风格和整体质量。

通俗来说：如果我们把 AI 模型比作一名员工，Prompt 就相当于给员工的具体指令。指令的明确性和详细性决定了模型的输出效果。

Step5：运行 番茄时钟！

  1. 打开左侧 【文件浏览器】 的 index.html ， 全选代码 ，找到右侧对应的 html文件 ，点击 插入光标处 ：

  1. 打开左侧 【文件浏览器】 的 script.js ， 全选代码 ，找到右侧对应的 javascript文件 ，点击 插入光标处 ：

  1. 做好这些之后，点击最上方 “运行” 按钮，即可在 界面右侧 体验到番茄时钟的效果啦！

温馨提示：完成学习记得打卡哟~

你的每一次学习，都值得被记录！快去写笔记，然后打卡吧！

Mingrui-Sun
关注
Datawhale AI 学习笔记：数据增强，提升模型表现
m0_51588793的博客
07-20 843
提到了mix up并没有很好的提升，作者提出可能原因的是mixup由于采用的都是合成图像训练，需要更多的epochs才能取得较好的效果，而且在提出mix up 的论文的baseline指标都比较低，因此看起来是有提升的，而我们的baseline是已经预训练的，这种增强方法的效果就很有限了。这种方法可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力，并减少过拟合的风险。数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。在我的代码中，我是这样实现的。
DataWhale AI学习笔记一
qq_69580270的博客
07-30 251
数据增强是通过对原始数据进行各种变换来生成新的训练样本，提高模型的泛化能力，特别是在图像和文本数据处理中很常见。把数据集按照一定比例分成训练集、验证集和测试集，常见比例是8:1:1。这样可以保证训练和测试的公平性。数据清洗是把原始数据中的“脏数据”去掉，比如重复的记录、不完整的数据等。大模型通常需要特定格式的数据，比如JSON、CSV等。数据预处理是大模型训练的第一步，好的数据预处理可以让模型效果更好。对文本进行同义词替换、随机插入等操作，可以使用。对图像进行旋转、缩放、平移等操作，可以使用。
Datawhale:完备的 AI 学习路线，最详细的中英文资源整理
金石软件
04-30 5500
本文由知名开源平台，AI 技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI 有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习 AI 从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。 原文地址：https://mp.we...
“Datawhale AI冬令营“动手学AI辅助编程—task1动手体验AI辅助编程：番茄钟
mad_j的博客
12-26 307
直接点击上方蓝字，或复制链接打开: 豆包 MarsCode - 编程助手点击 "进入工作台" 打开在线IDE1. 点击进入工作台2. 打开网页立即体验3. 这里就是你的工作环境啦~点击了解豆包MarsCode在线IDE点击左上角 “项目” 按钮新建项目，选择 “HTML / CSS / JS” 项目，点击 “创建” 按钮创建项目：1. 新建项目2. 选择HTML/CSS/JS项目并创建3. 恭喜进入项目工作区~点击查看界面详细说明在右侧 AI对话区下方对话框 输入以下内容，然后 按enter键 发送：参考P
Task 1 动手体验AI辅助编程：番茄钟 “Datawhale AI 冬令营”
2302_78508432的博客
12-25 226
对于具有较强自然语言理解、生成能力，能够实现多样化任务处理的大语言模（LLM）来说，一个好的 Prompt 极大地决定了其能力的上限与下限，且会塑造其输出文本的内容、风格和整体质量。AI辅助编程 是指利用人工智能技术（通常是通用大语言模型或编程垂类的大语言模型）来辅助、优化编程，提高编程效率和质量。IDE通过提供一个统一的平台，使得开发人员可以更方便地编写、测试和调试代码，从而减少设置时间和错误，加快开发速度。其在线编辑器是一个云端 AI IDE 平台，拥有内置的 AI 编程助手，以及开箱即用的开发环境。
DataWhale AI 冬令营 动手学习ai辅助编程 Task1
guoyukun1的博客
12-23 360
本次学习活动分为五个主要步骤，旨在通过AI的协作帮助学习者快速完成番茄时钟应用的开发。
datawhale动手学AI辅助编程--day1
AuroraJ的博客
12-25 399
本篇用于介绍动手学AI辅助编程的实践内容，day1主要实践了网页版番茄时钟的开发通过Task1速通手册的学习，复现了用 豆包MarsCode 开发 番茄时钟 效率工具的案例，也基本了解了AI辅助编程的大致流程。
DataWhale AI 冬令营 动手学AI辅助编程 全流程用AI体验开发
qq_64856123的博客
02-12 854
该项目主要是在豆包MarsCode平台上体验与AI协作设计、开发应用。在豆包MarsCode平台上注册登录，按上的流程体验番茄钟的开发。按教程做出来能顺利得到一个简易的番茄钟。番茄钟的界面图在Task1的练习作业中替换Prompt制作井字棋，游戏界面出不来，对教程上的参考Prompt修改了至少五六次，问题仍然存在，效果一言难尽。豆包上对参考Prompt修改后的井字棋效果图之后借助Kimi在参考Prompt下一次生成了代码，复制粘贴后在豆包IDE中运行。
Datawhale冬训营第二期 动手学AI辅助编程 task1笔记
weixin_57322699的博客
12-23 591
（通过Tailwind CSS类实现，可按需在`tailwind.config.js`中进一步定制主题等内容） 这里主要利用Tailwind CSS默认提供的类来营造简洁美观和有呼吸感的样式： - 整体页面背景是浅灰色（`bg-gray-100`），时钟主体部分是白色背景（`bg-white`），有圆角（`rounded-lg`）和阴影（`shadow-md`），看起来比较精致。- 时间显示区域字体较大（`text-6xl`）且加粗（`font-bold`），处于居中位置（`text-center`）。
DataWhale 速通AI编程开发：（基础篇）第2章 用Roo Code跑通你的第一个程序
spring5的博客
03-15 1641
通过以上步骤，我们使用Roo Code从零到一开发了一个番茄时钟项目，并进行了迭代优化。事实上，AI编程开发的过程就是从需求分析-项目开发-迭代升级-添加新需求的过程循环往复，最终得到一个满足用户需求的产品。至此，大家已经通关了AI编程开发，可以尝试使用上述方法，开发一个属于自己的AI编程项目。接下来的部分为“进阶”章节，让大家了解Roo Code的更多功能，同时让大家深入了解AI编程开发的一些技巧。
DataWhale 速通AI编程开发：（进阶篇）第3章 提示词（Prompts）配置项
spring5的博客
03-15 1600
这个配置项用于配置大语言模型回答的语言，默认是中文，也可以根据自己需求选择其他语言。这个配置项用于配置大语言模型在各个模式下（第二章提到的Code、Architect、Ask、Debug模式）要遵循的规则。这些指令适用于所有模式。它们提供了一套基础行为，可以通过下面的模式特定指令来进行增强。这个功能笔者认为没必要使用，因为下方一行小字：也就是说，我们可以通过在项目里新建.clinerules文件，将项目要求、技术栈等写入这个文件，让大语言模型依据特定的项目需求、技术栈等，生成符合要求的代码。
某整车厂AI订单智能拆解系统：架构师详解需求预测模型与生产资源匹配算法
AI天才研究院
07-31 1433
想象一下：某整车厂早上9点收到100个客户订单——有要“红色SUV+自动驾驶”的，有要“白色轿车+全景天窗”的，还有要“定制化商务车+冰箱”的。传统方式下，需要3个工程师花2小时手动拆解订单（把整车拆成“发动机、底盘、内饰”等1000个零部件任务），再花1小时找生产线（这条线能做自动驾驶模块吗？那条线的产能够吗？），最后还可能因为分配错误导致“某条线闲得慌，某条线忙到爆”。快速拆解：10分钟内把客户订单拆成可生产的零部件任务；准确预测：提前7天预测未来订单的“量”（多少辆）和“结构”（哪些配置）；
提示工程架构师实战：用Agentic AI跨界赋能教育的8个个性化学习prompt（成绩升15%）
2502_91592937的博客
10-12 621
传统课堂就像"大锅饭"：老师用同一本教材、同一个进度教40个学生，却忽略了小明数学强但语文弱、小红喜欢图像记忆但讨厌死记硬背。教育的终极难题，始终是"如何让每个学生都获得适合自己的学习方案"。Agentic AI（智能体AI）的出现，让"千人千面"的个性化学习成为可能——它像一个会思考的助教，能自主分析学生的学习数据、规划学习路径、执行辅导任务，甚至反思优化方案。但要让这个"智能助教"真正懂教育、懂学生，关键在于"提示工程"
AI编程专栏(五)-提示词知识-通用提示结构或框架
liuyongshun2的博客
07-10 1740
本文主要讲解常见的提示框框架，教你如何通过套用框架，编写更合理的提示词。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 272
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 748
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 465
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 927
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 692
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
学人工智能 钻牛角尖的问题
最新发布
11-27
<think> 嗯，用户这次提出了一个关于学习人工智能时"钻牛角尖"的问题，结合之前的对话历史来看，用户似乎是个喜欢深入思考的技术学习者。从引用[4]能明显看出用户提到的状态——"钻进大模型技术里无法自拔"，这正是典型的钻牛角尖表现。 用户引用的几段材料很有意思：引用[1]描述了学术研究中的常见困境，引用[2]讲的是技术面试的经历，引用[3]提到标签平滑这个小技巧的大作用，引用[4]则直接点出了钻牛角尖的现象。这些引用其实勾勒出了技术学习的完整图景：从初期沉迷细节，到实践中碰壁，最后发现小技巧也能解决大问题。 我注意到用户上次询问Apifox获取方式时表现得非常系统化，这次却转向学习心理层面的探讨，这种转变很有意思。可能用户在实际学习中遇到了类似引用[1]中导师指出的情况——过于深入某个细节反而影响了整体进展。 关于钻牛角尖的问题，需要从认知效率和实用价值两个维度来分析。从引用[3]的天外客AI翻译机案例就能看出，有时候跳出技术细节反而能发现更优雅的解决方案。用户提到的"标签平滑"正是这样的例子，它不需要理解Transformer的所有细节就能显著提升效果。 在构建回答时，要特别注意避免说教。可以借鉴引用[2]中面试经历的自然叙述方式，用具体场景代替抽象道理。比如调试模型参数时的偏执状态，或是阅读论文时纠结公式推导而忽略整体思路的情况——这些都是学习者容易产生共鸣的点。 </think>在人工智能学习过程中过度深究细节可能遇到以下典型问题及应对策略： --- ### 一、认知效率失衡问题 1. **“技术黑洞”现象** - **表现**：如引用[4]所述，过度关注底层实现（如Transformer架构细节），导致忽略宏观知识框架构建 - **后果**：耗费大量时间理解非核心模块，项目进度停滞 - **案例**：花两周推导反向传播公式却未实践过完整模型训练 2. **解决方案** ```mermaid graph LR A[遇到技术难点] --> B{是否影响当前目标？} B -->|是| C[限定2小时深度研究] B -->|否| D[标记为待探索] C --> E{是否解决？} E -->|是| F[继续主流程] E -->|否| G[记录问题后跳过] ``` --- ### 二、实践断层风险 1. **“纸上谈兵”陷阱** - 典型表现：追求理论完美性（如反复优化损失函数$J(\theta)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}L(y^{(i)},f(x^{(i)};\theta))$）而延迟编码实践 - 引用[3]启示：标签平滑等简单技巧往往比复杂理论更具实用价值 2. **平衡建议** | 阶段 | 理论深度 | 实践强度 | 时间占比 | |------------|----------|----------|----------| | 初学阶段 | ★★☆ | ★★★ | 3:7 | | 项目攻坚期 | ★★★ | ★★★ | 5:5 | | 优化阶段 | ★★★ | ★★☆ | 7:3 | --- ### 三、心理损耗与应对 1. **认知过载信号** - 持续3天无法突破同一技术点 - 出现引用[1]描述的“问题未了又遇新问题”的挫败循环 - 生理指标：注意力持续时长<25分钟（正常应>45分钟） 2. **思维重启技巧** ```python def mental_reset(): if problem.stuck_hours > 8: # 超时阈值 # 执行认知转换 return switch_task('非技术活动', duration=120) else: return apply_pomodoro(25, 5) # 番茄工作法 ``` --- ### 四、协作场景下的困境（引用[2]启示） 1. **沟通障碍** - 过度关注技术细节导致表达失焦（如面试中无法简明阐述项目） - 解决方案：用**金字塔原理**组织表述： ``` 核心结论 → 技术要点(≤3个) → 关键证据 ``` 2. **知识共享策略** - 建立个人知识图谱： $G=(V,E)$其中顶点集$V=${算法，框架，数学}，边集$E=${依赖关系} --- ### 五、突破路径建议 1. **目标锚定法** 设定验证里程碑： $$ \text{周进度} = \frac{\text{已完成子目标数}}{\text{计划子目标数}} \times 100\% $$ 当连续两周<60%时需重新评估深度 2. **技术优先级矩阵** | 影响度\可实现性 | 高 | 低 | |------------------|----------|----------| | **高** | 立即攻关 | 寻求协作 | | **低** | 后续优化 | 果断舍弃 | > 如引用[1]导师建议：优秀需要聚焦核心问题的习惯[^1] --- ### 六、健康学习节奏（引用[3]启示） 采用**微创新循环**： `基础认知 → 最小实践 → 获取反馈 → 定向深化` 每次循环控制在48小时内，避免在单点停留超过总时间的20%
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