# 编程开发

AI
AI零代码构建Web应用:v0与Cursor AI全流程实战手册
v0(Vercel开发)与Cursor AI的组合为Web应用开发提供新范式,前者专注前端界面生成,后者处理代码整合与功能扩展,让非技术用户能在数分钟内完成从概念到可部署产品的转化,为专业开发者节省70%以上的基础编码时间。 环境配置与基础操作 1、v0前端生成器配置 1、注册与登录 访问v0官方控制台 选择GitHub账号授权登录(建议关联仓库以便后续部署) 首次使用需同意数据使用条款 2、界面参数设定 主题模式:深色/浅色切换(右上角用户菜单) 输出语言:默认React/Tailwind CSS,支
软件应用
软件应用codemcp 为 Claude Desktop 设计的编程助手工具
codemcp是一个为Claude Desktop设计的编程助手工具。通过安装codemcp,你可以直接让Claude在你的电脑上实现功能、修复错误和重构代码。Claude会直接编辑文件并运行测试,无需在聊天窗口中复制粘贴代码。codemcp与其他AI编程软件(如Claude Code、Cursor、Cline、Aider)功能相似,但在设计上有独特之处:codemcp专为Claude Pro设计,Claude Pro是Anthropic提供的每月20美元的订阅服务。使用codemcp,你可以避免高额的
AI
AITrace-and-Verify (Traver):LLM编程辅导工具,支持知识追踪与个性化教学
Coding-Tutor 基于大语言模型的编程辅导研究,通过知识追踪与逐步验证的工作流程,解决编程辅导场景中用户背景知识差异带来的教学适配问题。该方法不仅适用于编程辅导,也可扩展至其他需要个性化教学的任务场景。 项目开发了DICT评估协议,结合模拟学生与编程测试双重机制。该协议支持自动化评估流程,为教学代理的迭代开发提供系统化验证框架。实验数据显示,不同水平的模拟学生在完成相同编程任务时展现出显著的能力差异。 1、推理扩展性:Traver工作流配合验证模块,在编程辅导场景中展现出可扩展的推理能力 2、数
AI
AIClaude Code 终端智能编码助手
Claude Code 是一个终端编码工具,通过自然语言命令帮助开发者更快地执行常规任务和处理代码。 Claude Code集成在终端中,能够理解代码库,通过自然语言命令执行常规任务、解释复杂代码以及处理 Git 工作流。 Claude Code主要功能: 编辑文件和修复代码库中的错误 解答关于代码架构和逻辑的问题 执行和修复测试、代码检查及其他命令 通过自然语言指令执行编码任务 支持跨代码库的文件编辑和错误修复 解释复杂代码逻辑和架构 执行测试用例并修复相关问题 处理git工作流(合并冲突/提交/PR
AI
AIDify:开源大语言模型(LLM)应用开发平台
Dify 是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,为开发者提供低代码 AI 应用开发服务,通过简化开发流程,Dify 帮助开发者快速构建和部署 AI 应用,降低技术门槛。 Dify 提供直观的可视化操作界面,开发者无需深入编写底层代码。通过简单的拖拽和配置操作,即可定义应用的提示词(Prompt)、上下文逻辑以及插件功能。 Dify 支持多种 AI 应用场景,包括: 智能客服与对话助手:利用自然语言处理技术,快速响应用户咨询,支持上下文记忆和多轮对话设计。 内容生成与文档处理:自动生成文章、摘要、
科技
科技ILLA开源低代码开发平台
ILLA Builder开源低代码开发平台供开发人员构建内部工具。通过使用 ILLA 的组件和操作库,开发人员可以节省大量构建工具的时间。 核心功能 1、实时协作开发 支持多人实时协同创建应用 2、自动化工作流 5秒快速连接各类服务实现自动化 支持MySQL/REST API等数据源(持续扩展中) 3、可视化构建 拖拽式UI设计器 提供图表/表格/表单等丰富组件库 智能布局自动调整 4、灵活部署 支持Docker和Kubernetes自托管 提供专用CLI部署工具 5、企业级功能 基于ILLA Desi
AI
AIGitHub Copilot 代码补全功能现已支持 GPT-4o-mini 模型
GitHub Copilot 代码补全功能现已支持 GPT-4o-mini 模型。GPT-4o-mini 模型是基于 GPT-4o 模型的一个子集,专门针对代码补全任务进行了训练。GPT-4o-mini 模型在超过 275,000 个高质量公共代码库上进行了训练,支持超过 30 种流行编程语言,知识库更新成最新的了。 如果你是 Copilot Free 或 Copilot Pro 订阅用户,Copilot 代码补全的模型切换器会自动启用。如果你是 Copilot Business 订阅用户,则所属的组织
AI
AI低代码编程的困境与AI编程的未来
低代码编程和无代码编程在过去十几年中吸引了大量开发者尝试,但最终大多以失败告终,尽管这些工具通过图形界面和拖拽组件的方式降低了编程门槛,但它们的局限性依然使其难以成为编程开发中的主流。 低代码编程的失败原因 低代码工具的核心是通过图形界面生成UI,自动生成底层代码,这种方式虽然降低了编程难度,但存在根本性缺陷: 1、形式与功能的错位 优秀的软件设计遵循“形式服从功能”的原则,即功能决定UI设计。低代码编程却反其道而行之,先设计UI再生成代码,导致UI脱离实际需求,代码冗余且低效。 2、适用场景有限 低代
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