氛围编程实例亲体验:可“无知”到何种程度?

AI 新资讯1周前发布 王爱胜
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熊猫办公
元旦假期,为筹备下周的课和群内交流,做了一系列的AI为工具的氛围编程尝试,其实并不容易。
主要是,不从编程工程去周密设计思路,单纯提需求,要求的氛围度太高了。
一、基于网页AI生成智能厨房,看氛围编程
本想用网页进行机器学习、深度学习,它会给出一些模拟建议,结果可能是随机的,数据也可能是随机的,就算数据要求它真实的好不容易完成了,要么这个在线机器学习的版本问题,或者莫名其妙地给丢掉了原来一些完成的不错的功能。有时干脆死循环一样不再给改了,经历了DS、TRAE、KIMI、豆包好多AI交叉修改,也不满意。
即使是这些随机、模拟也是发现不对劲再让AI评估的。主要的原因是JS代码太长,自己对JS深层的算法也“无知”。
这个系列已经上传7件,实际还是在流程模拟阶段,并不真实,具体下载点击此处。
氛围编程实例亲体验:可“无知”到何种程度?
二、基于PYTHON生成情绪识别,看半氛围编程——协同编程。
原来情绪识别程序提供过,也是曾经在山东的牟老师的程序(可能来源也与AI有关,但算是有源的)。后来,本号改进过中文字体、人脸大小、情绪阈值等进行深入优化,对此程序结构算是比较熟悉了。
然后,提交AI之后,一两次就可以生成很好的GUI界面。主要是对界面的操作顺序和布局提出要求。并且中英文界面也很好地切换,这比人来设计的确质量好也快。
因为能够对Python比较熟悉,对后来遇见的小问题,比如背景色、标题文字、表格行数、大小等,都可以自己来调整就可以了。没必要再去AI,可能会发生更多的紊乱,并且生成时间也太浪费。
小结:所以,结合在朱老师全国群的发言,再思考 :氛围编程可能真到应用时“太无知”,甚至是编程知识的白丁想做出一个东西来也极有可能,因为AI可能调出现成的大块的模块集体比一句句凑会更质量好一些?相反的,如果专业提出更多的要求,或者它生成质量不一定好。那这样,AI的生成式又变成了编程的专家系统了?如此,真是啥也不知,自主可控也是空谈。
当然,如果以工程、计算思维方式,分解问题,人与AI协同编程必然会更有保障吧?
双语版情绪识别
氛围编程实例亲体验:可“无知”到何种程度?
氛围编程实例亲体验:可“无知”到何种程度?
呵,如此喜欢以上程序,也可以氛围编程试试,亲身体验一下,越不懂编程可能越有说服力。
所以,资源分享以后再说,不能干扰氛围编程的体验效果。
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