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Ana Sayfaya Dön

一个人、一张 RTX 3090 Ti、零经费，论文被 SIGGRAPH 2026 录用白天是沃尔玛应届程序员两件事 InfiniteDiffusion：无限图像生成，随机访问、可复现、可并行、零存储 Terrain Diffusion：首个学习型程序化地形生成器，单卡速度比卫星飞过快 9 倍，仅需 1.5GB 显存已有 Minecraft mod，代码开源

AI Will

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61,843 görüntüleme • 2 ay önce •via X (Twitter)

Sanat Eğitim Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

🎉连肝了4天的本周实战课程发布了，本期实战我们会开发一个天气 + AI生成OOTD的一个小程序，你将掌握： - 如何使用Cursor快速开发具有交互能力的原型图？ - 如何使用原型图快速用Cursor开发小程序前端？ - 如何用Coze快速开发后端API：天气接口 + AI文生图？ - 接入Coze后端API，完成全栈小程序开发这期还挺有意思的，没有写一行代码开发这么个小程序，Claude3.7生成原型图，并基于原型图生成小程序前端的能力有点惊艳到我！但还是有一些提示词技巧，源码和文档地址：

🎉连肝了4天的本周实战课程发布了，本期实战我们会开发一个天气 + AI生成OOTD的一个小程序，你将掌握： - 如何使用Cursor快速开发具有交互能力的原型图？ - 如何使用原型图快速用Cursor开发小程序前端？ - 如何用Coze快速开发后端API：天气接口 + AI文生图？ - 接入Coze后端API，完成全栈小程序开发这期还挺有意思的，没有写一行代码开发这么个小程序，Claude3.7生成原型图，并基于原型图生成小程序前端的能力有点惊艳到我！但还是有一些提示词技巧，源码和文档地址：

Yihui

20,062 görüntüleme • 1 yıl önce

#AI开源项目推荐：photoshot 开源 AI 头像生成器 Web 应用程序，包含了完整的网站、AI的API调用、支付等功能，即使你不做同类应用，如果你想做类似的收费AI项目，可以帮你节约很多前期开发工作。技术栈： ▲ Next.js： Web 应用程序 🖼 Chakra UI ：UI 组件的 📦 Prisma：数据库 ORM 🧠 Replicate：一个运行机器学习模型的云平台 💰 Stripe：Stripe 支付 👩‍🎨 Stable Diffusion：开源文本到图像生成模型

#AI开源项目推荐：photoshot 开源 AI 头像生成器 Web 应用程序，包含了完整的网站、AI的API调用、支付等功能，即使你不做同类应用，如果你想做类似的收费AI项目，可以帮你节约很多前期开发工作。技术栈： ▲ Next.js： Web 应用程序 🖼 Chakra UI ：UI 组件的 📦 Prisma：数据库 ORM 🧠 Replicate：一个运行机器学习模型的云平台 💰 Stripe：Stripe 支付 👩‍🎨 Stable Diffusion：开源文本到图像生成模型

宝玉

128,487 görüntüleme • 3 yıl önce

🔥马斯克：特斯拉规模化后的机器人，就是获得无限金钱的漏洞！ 🚨每个机器人可能实现一个人每年五倍的生产力，因为它可以24/7不间断运行，甚至不需要充电，可以插电运行！工作将成为可选项。存软件AI在在提升人类生产力方面，能做到的程度是有限的。但机器人，可以说没限制！

🔥马斯克：特斯拉规模化后的机器人，就是获得无限金钱的漏洞！ 🚨每个机器人可能实现一个人每年五倍的生产力，因为它可以24/7不间断运行，甚至不需要充电，可以插电运行！工作将成为可选项。存软件AI在在提升人类生产力方面，能做到的程度是有限的。但机器人，可以说没限制！

谢嘉琪

51,711 görüntüleme • 10 ay önce

兄弟们这个牛P Tnkr：机器人的 GitHub 首个为机器人研发打造的“一体化开源平台”，让机器人研发变得像开源软件那样简单。集成了机器人研发的四个核心要素： 🧩 硬件：设计、装配、零件管理 💻 软件：控制系统与传感器代码 📊 数据：从现实世界收集的运行数据 🧠 模型：驱动机器人智能化的AI模型 Tnkr 的理念是： “让机器人研发像写代码一样可协作、可复现、可开源。” 用户可以： ✅ 上传自己的机器人项目 ✅ 发布装配说明与源码 ✅ 让他人重建、修改、贡献数据 ✅ 共同改进模型，让机器人越用越聪明这是一个真正的“物理智能”协作网络。

兄弟们这个牛P Tnkr：机器人的 GitHub 首个为机器人研发打造的“一体化开源平台”，让机器人研发变得像开源软件那样简单。集成了机器人研发的四个核心要素： 🧩 硬件：设计、装配、零件管理 💻 软件：控制系统与传感器代码 📊 数据：从现实世界收集的运行数据 🧠 模型：驱动机器人智能化的AI模型 Tnkr 的理念是： “让机器人研发像写代码一样可协作、可复现、可开源。” 用户可以： ✅ 上传自己的机器人项目 ✅ 发布装配说明与源码 ✅ 让他人重建、修改、贡献数据 ✅ 共同改进模型，让机器人越用越聪明这是一个真正的“物理智能”协作网络。

小互

17,420 görüntüleme • 8 ay önce

港大出品 DeepTutor，开源终身个性化辅导系统，近3万星。它不是简单的问答机器人，而是一套完整的个性化学习系统。你可以导入教材、论文和笔记，让 AI 基于自己的资料：深度解题，拆解完整推理过程自动出题、批改，并生成针对性练习调研复杂主题，整理成结构化报告把抽象概念转成图表、动画和互动内容记录学习进度与知识薄弱点，持续调整学习路径它还支持多种 RAG 引擎、本地模型、Skills 和长期记忆，可用 Docker 自托管，Apache 2.0 开源。相比直接问通用 AI，DeepTutor 更像一个会使用你的资料、了解你学习状态，并陪你长期推进的学习工作台。

港大出品 DeepTutor，开源终身个性化辅导系统，近3万星。它不是简单的问答机器人，而是一套完整的个性化学习系统。你可以导入教材、论文和笔记，让 AI 基于自己的资料：深度解题，拆解完整推理过程自动出题、批改，并生成针对性练习调研复杂主题，整理成结构化报告把抽象概念转成图表、动画和互动内容记录学习进度与知识薄弱点，持续调整学习路径它还支持多种 RAG 引擎、本地模型、Skills 和长期记忆，可用 Docker 自托管，Apache 2.0 开源。相比直接问通用 AI，DeepTutor 更像一个会使用你的资料、了解你学习状态，并陪你长期推进的学习工作台。

开发者Hailey

29,692 görüntüleme • 1 ay önce

马斯克：程序员最快年底消失！ 1. 人类不再需要亲自写代码最快今年年底，AI会直接生成可运行的软件 2. 编译器被淘汰未来AI不只是写代码，而是直接造APP 3. 人类只负责提需求以后开发软件可能像许愿一样简单想象力变现的狂欢时代来了！

马斯克：程序员最快年底消失！ 1. 人类不再需要亲自写代码最快今年年底，AI会直接生成可运行的软件 2. 编译器被淘汰未来AI不只是写代码，而是直接造APP 3. 人类只负责提需求以后开发软件可能像许愿一样简单想象力变现的狂欢时代来了！

Annie 所长

14,336 görüntüleme • 2 ay önce

一款快速生成超大规模的3D城市模型：GaussianCity，比现有CityDreamer方案快60倍在生成无人机视角和街道视角的3D城市方面达到了最先进的水平，速度10.72 FPS，比CityDreamer快60倍支持无边界的城市生成，突破了传统方法在规模上的限制两个关键：使用BEV-Point作为紧凑的中间表示，像鸟瞰图描述城市布局一样高效，有效控制了内存使用增长，实现无边界城市生成使用具备空间感知的解码器，通过点序列化器整合BEV点的空间结构和上下文特征，生成3D高斯属性，实现高质量的城市渲染 #AI城市生成 #3D城市 #GaussianCity

一款快速生成超大规模的3D城市模型：GaussianCity，比现有CityDreamer方案快60倍在生成无人机视角和街道视角的3D城市方面达到了最先进的水平，速度10.72 FPS，比CityDreamer快60倍支持无边界的城市生成，突破了传统方法在规模上的限制两个关键：使用BEV-Point作为紧凑的中间表示，像鸟瞰图描述城市布局一样高效，有效控制了内存使用增长，实现无边界城市生成使用具备空间感知的解码器，通过点序列化器整合BEV点的空间结构和上下文特征，生成3D高斯属性，实现高质量的城市渲染 #AI城市生成 #3D城市 #GaussianCity

AIGCLINK

12,588 görüntüleme • 1 yıl önce

8GB显存也能本地做AI短剧：这次测试我用一句中文，抽出了4张女警角色卡，并且做了首帧2秒视频。很多人一提到本地AI视频，第一反应就是：需要24GB或者更大显卡、几十B参数的大模型，普通电脑根本跑不动。但我终于用一台搭载外星人笔记本5060 8GB显存和32GB内存，实际跑通了一套本地AI短剧工作流。不需要H3，也不需要14B视频模型。只要输入一句中文，就可以完成人物抽卡、角色锁定、短镜头生成和720P放大。整个过程都在本地运行，不产生视频API调用费用。我是这样做的👇👇

8GB显存也能本地做AI短剧：这次测试我用一句中文，抽出了4张女警角色卡，并且做了首帧2秒视频。很多人一提到本地AI视频，第一反应就是：需要24GB或者更大显卡、几十B参数的大模型，普通电脑根本跑不动。但我终于用一台搭载外星人笔记本5060 8GB显存和32GB内存，实际跑通了一套本地AI短剧工作流。不需要H3，也不需要14B视频模型。只要输入一句中文，就可以完成人物抽卡、角色锁定、短镜头生成和720P放大。整个过程都在本地运行，不产生视频API调用费用。我是这样做的👇👇

DeFi狙击手 | Ai🕊️

32,160 görüntüleme • 24 gün önce

微软研发的 AutoGen 框架太强大了，它是一个多代理框架，利用它可以轻松定制一系列工作任务。举一个常见的例子：我们要实现一个爬虫程序，抓取并保存网页图片。如果把这个任务丢给 ChatGPT，它会直接返回一串可执行代码，但是代码通常会存在问题，例如执行报错、缺少依赖等，你需要反复跟 ChatGPT 对话来完善程序。当然，我们也可以设定一个复杂 Prompt，要求它调用 ChatGPT 的代码执行插件，如果存在报错，则继续修正程序。这个任务如果交给 AutoGen 来实现，将会变得无比简单，几行代码就可以搞定： 1）定义一个 Assistant Agent，它的任务是解决问题 2）定义一个 UserProxy Agent，它的任务是替代人询问问题，同时在本地执行程序这两个 Agent 都不需要给他们设置 Prompt。当我们把爬虫任务交给 UserProxy 后，它会理解任务，然后询问 Assistant 应该如何做，Assistant 会把操作过程告诉 UserProxy，接着 UserProxy 会根据指示在本地安装依赖，然后创建文件执行代码，如果执行出现错误，它会把详细报错提交给 Assistant，依次循环，直到可以获取到最终的结果。任务结束的时候，你会看到目标图片已经保存到本地磁盘了。利用这个框架可以做的事情非常多，它提供的能力也十分完善，可以在项目的 notebook 中找到很多最佳实践： P.S. 为了确保安全，还是建议你在 Docker 环境中执行程序，UserProxy 有一个 code_execution_config 配置，将 use_docker 配置为 True 即可；另外，它还有一个 human_input_mode 参数，设置为 NEVER，表示整个过程都不需要人参与，也可以设置为其他值，它会等待人的输入后再进行下一步操作，这个设计可以让人参与到任务执行过程，避免跑偏。

微软研发的 AutoGen 框架太强大了，它是一个多代理框架，利用它可以轻松定制一系列工作任务。举一个常见的例子：我们要实现一个爬虫程序，抓取并保存网页图片。如果把这个任务丢给 ChatGPT，它会直接返回一串可执行代码，但是代码通常会存在问题，例如执行报错、缺少依赖等，你需要反复跟 ChatGPT 对话来完善程序。当然，我们也可以设定一个复杂 Prompt，要求它调用 ChatGPT 的代码执行插件，如果存在报错，则继续修正程序。这个任务如果交给 AutoGen 来实现，将会变得无比简单，几行代码就可以搞定： 1）定义一个 Assistant Agent，它的任务是解决问题 2）定义一个 UserProxy Agent，它的任务是替代人询问问题，同时在本地执行程序这两个 Agent 都不需要给他们设置 Prompt。当我们把爬虫任务交给 UserProxy 后，它会理解任务，然后询问 Assistant 应该如何做，Assistant 会把操作过程告诉 UserProxy，接着 UserProxy 会根据指示在本地安装依赖，然后创建文件执行代码，如果执行出现错误，它会把详细报错提交给 Assistant，依次循环，直到可以获取到最终的结果。任务结束的时候，你会看到目标图片已经保存到本地磁盘了。利用这个框架可以做的事情非常多，它提供的能力也十分完善，可以在项目的 notebook 中找到很多最佳实践： P.S. 为了确保安全，还是建议你在 Docker 环境中执行程序，UserProxy 有一个 code_execution_config 配置，将 use_docker 配置为 True 即可；另外，它还有一个 human_input_mode 参数，设置为 NEVER，表示整个过程都不需要人参与，也可以设置为其他值，它会等待人的输入后再进行下一步操作，这个设计可以让人参与到任务执行过程，避免跑偏。

Barret李靖

518,439 görüntüleme • 2 yıl önce

Claude 工程师团队已经放弃了 Markdown。不是因为 Markdown 不好用，而是 AI 进化太快，它跟不上节奏了。过去 AI 输出 10 行笔记用 Markdown 刚好，现在一次生成 1000 行计划、复杂流程图、代码审查，密密麻麻的文字谁看得完？ Markdown 最大优势'易于手工编辑'现在完全用不上了。 HTML 才是 AI 时代的真正沟通工具：彩色表格、SVG 流程图、可交互原型，拖拽排序、参数调试、一键导出，分享链接即用。三个最实用的用法：代码审查生成彩色 diff、项目规划生成交互式看板、参数调整生成 Prompt 调优器。代价是多花 token、生成慢 2-4 倍，但体验提升 10 倍完全值得。本质上是人机协作的升级。

Claude 工程师团队已经放弃了 Markdown。不是因为 Markdown 不好用，而是 AI 进化太快，它跟不上节奏了。过去 AI 输出 10 行笔记用 Markdown 刚好，现在一次生成 1000 行计划、复杂流程图、代码审查，密密麻麻的文字谁看得完？ Markdown 最大优势'易于手工编辑'现在完全用不上了。 HTML 才是 AI 时代的真正沟通工具：彩色表格、SVG 流程图、可交互原型，拖拽排序、参数调试、一键导出，分享链接即用。三个最实用的用法：代码审查生成彩色 diff、项目规划生成交互式看板、参数调整生成 Prompt 调优器。代价是多花 token、生成慢 2-4 倍，但体验提升 10 倍完全值得。本质上是人机协作的升级。

AI樱木

441,153 görüntüleme • 1 ay önce

参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

GitHubDaily

37,444 görüntüleme • 11 ay önce

这次我用 Qwen3.8-Max 完成了三个代码项目，其中最直观的是一个类似《我的世界》的网页游戏。游戏已经具备完整的可玩性：角色可以移动、跳跃和探索地图，也可以挖掘、放置方块、切换物品，并使用背包与合成系统。地形能够自动生成，基础的生存机制也已经实现。另外两个项目分别是可交互的 3D AI 芯片展示，以及读取19个真实来源的多模态供应商评审系统。 Qwen3.8-Max 还是个开源模型，国产模型真是越来越强了。

这次我用 Qwen3.8-Max 完成了三个代码项目，其中最直观的是一个类似《我的世界》的网页游戏。游戏已经具备完整的可玩性：角色可以移动、跳跃和探索地图，也可以挖掘、放置方块、切换物品，并使用背包与合成系统。地形能够自动生成，基础的生存机制也已经实现。另外两个项目分别是可交互的 3D AI 芯片展示，以及读取19个真实来源的多模态供应商评审系统。 Qwen3.8-Max 还是个开源模型，国产模型真是越来越强了。

雪踏乌云

68,246 görüntüleme • 1 ay önce

这个免费工具让程序员效率暴涨1000%，可以专心摸鱼了🥳 Github 上有个开源自动化工具 Eko，只需几行代码，就能完成以前要花一整天的工作。特别适合于优化平时很耗时的工作流程，从简单的任务到复杂的项目管理，一键搞定! 比如自动帮你分析股票，生成报告💰 链接见评论👇

这个免费工具让程序员效率暴涨1000%，可以专心摸鱼了🥳 Github 上有个开源自动化工具 Eko，只需几行代码，就能完成以前要花一整天的工作。特别适合于优化平时很耗时的工作流程，从简单的任务到复杂的项目管理，一键搞定! 比如自动帮你分析股票，生成报告💰 链接见评论👇

MapleShaw

548,033 görüntüleme • 1 yıl önce

在 GitHub 上发现一个开源的学习工具：Get It，可帮助我们通过多种方式深度学习 PDF 文件内容。自动在 PDF 文件上标注关键概念，还可转化为 3D 模型、动画演示、公式推导等可视化内容，同时生成一张知识图谱。 GitHub：内置四种工具：对话问答、闪卡记忆、选择题测验，还有一个「费曼模式」让我们反过来教 AI。每次练习结束，系统会从记忆、理解、结构、应用四个维度给每个概念打分，分数只升不降，能直观看到自己的进步。工具可直接用 ChatGPT 账号驱动，所有数据都存在本地，不上传任何服务器。支持 macOS、Windows 和 Linux，适合经常通过 PDF 文件学习的同学使用。

在 GitHub 上发现一个开源的学习工具：Get It，可帮助我们通过多种方式深度学习 PDF 文件内容。自动在 PDF 文件上标注关键概念，还可转化为 3D 模型、动画演示、公式推导等可视化内容，同时生成一张知识图谱。 GitHub：内置四种工具：对话问答、闪卡记忆、选择题测验，还有一个「费曼模式」让我们反过来教 AI。每次练习结束，系统会从记忆、理解、结构、应用四个维度给每个概念打分，分数只升不降，能直观看到自己的进步。工具可直接用 ChatGPT 账号驱动，所有数据都存在本地，不上传任何服务器。支持 macOS、Windows 和 Linux，适合经常通过 PDF 文件学习的同学使用。

GitHubDaily

54,162 görüntüleme • 2 ay önce

怎样将保存一个完整的网站到本地？直接使用页面另存为会有非常多的问题，主要是静态资源的问题，比如图片不显示等等。原帖是一个非常火的讨论：方案一：找到一个开源库 SingleFile：提供各种浏览器插件以及 CLI 工具可以很方便的完成站点的一键保存。有 14.9K 个 star。方案二：原帖中的一段 Gist 代码，我看了一下处理：使用FileReader 读取，external css 转换成 inline，并且修改地址到 absolute，图片转换成 base64 images。这两个方案都是值得收藏看看。大家如果有更好的方案也可以分享一下。

怎样将保存一个完整的网站到本地？直接使用页面另存为会有非常多的问题，主要是静态资源的问题，比如图片不显示等等。原帖是一个非常火的讨论：方案一：找到一个开源库 SingleFile：提供各种浏览器插件以及 CLI 工具可以很方便的完成站点的一键保存。有 14.9K 个 star。方案二：原帖中的一段 Gist 代码，我看了一下处理：使用FileReader 读取，external css 转换成 inline，并且修改地址到 absolute，图片转换成 base64 images。这两个方案都是值得收藏看看。大家如果有更好的方案也可以分享一下。

Viking

132,637 görüntüleme • 1 yıl önce

【程序员写代码的时代，一去不复返了】 AI大神卡帕西都在焦虑，重新定义职业的时刻到了，他给出三点建议，不管对程序员还是产品经理都适用： 1. 未来程序员不再是码农了，更多是驱动AI来工作。2. 吃透过去一年涌现的所有AI工具能提升10倍生产力，如果没能实现跨越式提升，那就是个人能力问题。3. AI工具强大得像一个外星工具，但没有说明书，要想掌握得靠实践。另外澄清一下，我从来没说过未来程序员会消失，我说的是码农会消失，因为会写代码已经不是护城河了，对用户需求的洞察力更重要。

【程序员写代码的时代，一去不复返了】 AI大神卡帕西都在焦虑，重新定义职业的时刻到了，他给出三点建议，不管对程序员还是产品经理都适用： 1. 未来程序员不再是码农了，更多是驱动AI来工作。2. 吃透过去一年涌现的所有AI工具能提升10倍生产力，如果没能实现跨越式提升，那就是个人能力问题。3. AI工具强大得像一个外星工具，但没有说明书，要想掌握得靠实践。另外澄清一下，我从来没说过未来程序员会消失，我说的是码农会消失，因为会写代码已经不是护城河了，对用户需求的洞察力更重要。

傅盛

27,163 görüntüleme • 8 ay önce

PM学编程第6天：开发一个MCP server 昨天安装测试不少MCP （如Fetch、Obsidian、sequential-thinking、brave search、playwright等）惊叹的同时，很想自己做一个。仅需说话就能完成复杂任务，确实是件很酷的事情。过程比想象中简单，甚至不用看官方文档。只需VS安装Cline 或 Roo Code插件，然后说：我要做一个xxx的MCP，然后描述功能需求。 AI会自动生成代码，读取修改MCP 配置文件，不断修改测试就能完成。做了一个海螺音频的MCP。只需要说，用xx声音，朗读“xxx”（可以是文字也可以文件名），就会自动调用MCP，把文本用这个音色生成一个MP3文件。优势：每个MCP 可以跟其他MCP工作流整合，比如直接说抓取Paulgraham 的第3篇，生成双语对照，然后用中年男生朗读。感受：像Coze、Dify这类工具要尽快演化，否则很容易被各种 MCP 取代，拖拽连线成本太高了。普通用户未来可能只是安装了一堆MCP插件，只需要用语言描述任务即可。

PM学编程第6天：开发一个MCP server 昨天安装测试不少MCP （如Fetch、Obsidian、sequential-thinking、brave search、playwright等）惊叹的同时，很想自己做一个。仅需说话就能完成复杂任务，确实是件很酷的事情。过程比想象中简单，甚至不用看官方文档。只需VS安装Cline 或 Roo Code插件，然后说：我要做一个xxx的MCP，然后描述功能需求。 AI会自动生成代码，读取修改MCP 配置文件，不断修改测试就能完成。做了一个海螺音频的MCP。只需要说，用xx声音，朗读“xxx”（可以是文字也可以文件名），就会自动调用MCP，把文本用这个音色生成一个MP3文件。优势：每个MCP 可以跟其他MCP工作流整合，比如直接说抓取Paulgraham 的第3篇，生成双语对照，然后用中年男生朗读。感受：像Coze、Dify这类工具要尽快演化，否则很容易被各种 MCP 取代，拖拽连线成本太高了。普通用户未来可能只是安装了一堆MCP插件，只需要用语言描述任务即可。

向阳乔木

37,569 görüntüleme • 1 yıl önce

微软推出了 GitHub Spark：一种原生 AI 工具，可以完全用自然语言构建应用程序。Spark 是功能完备的微应用，能够集成 AI 功能和外部数据源，而无需管理云资源。用户通过一个创造性的反馈循环，从初始的提示词开始构建，实时预览应用开发过程，轻松查看每项请求的不同选项，并自动保存每个迭代版本，方便在过程中进行版本比较。需要申请waitlist：

微软推出了 GitHub Spark：一种原生 AI 工具，可以完全用自然语言构建应用程序。Spark 是功能完备的微应用，能够集成 AI 功能和外部数据源，而无需管理云资源。用户通过一个创造性的反馈循环，从初始的提示词开始构建，实时预览应用开发过程，轻松查看每项请求的不同选项，并自动保存每个迭代版本，方便在过程中进行版本比较。需要申请waitlist：

宝玉

63,998 görüntüleme • 1 yıl önce