摘要: 一句话能生成真正上线的网页应用吗? 本文实测 WorkBuddy 的全栈应用生成能力:自然语言描述需求,自动生成带云数据库、文件存储、注册登录与 AI 调用的完整网页应用,发布即得访问链接,无需购买服务器。 二、一句话生成:完整网页应用包含什么 WorkBuddy 是腾讯云代码助手 CodeBuddy 旗下的全场景 AI 办公工作台,「应用」生成与管理能力支持全栈网页应用:用一句话描述需求,得到一个完整、能跑起来的网站应用 ,让生成的应用贴合已有业务资料。 想把更多脑海里的工具做成能上线的网页应用,WorkBuddy 限时·双倍 Credits 活动 现在正好赶得上:面向企业旗舰版、企业专享版客户,活动期内新购、续费或扩容,每账号每月多给 2,000 Credits
续 GAN 之后,大放异彩的扩散模型除了生成图像,还可以生成动作。 MDM 有一个通用设计框架,来支持不同形式的条件反射,目前可以实现从文本到运动、从行动到运动和无条件生成的任务。 在文本到运动的任务中,MDM 的模型生成连贯的动作,在人类 ML3D 和 KIT 基准上实现了最先进的结果。 同时也有用户研究表明,人类评估人员在 42% 的时间里更喜欢我们生成的动作而不是真实的动作。 从文本到运动 文本到运动是在给定输入文本提示的情况下生成运动的任务。 但有了 MDM 这类动作生成模型,就能够快速又真实的生成特定的动作,最关键的是节省不少成本。
那么我们可不可以围绕“应用在线自动生成+发布”这个主题,用Python写个工具,接入现成的大模型服务,实现自由生成各种应用,并且一键发布这些生成好的应用呢? 于是乎,在主要功能设想确定后,借助Python中顶级的应用开发框架Dash,不到一个小时,我就写完了主要功能,在进一步优化打磨后,便有了下面展示的功能: 工具主界面 输入功能描述生成应用 临时预览操作已生成应用 生成的应用功能不满意的话,继续新一次的生成即可,毕竟大模型使用颇具“抽卡”游戏性质,譬如上面的例子中,生成的应用没有实现“失败时整个应用红色闪烁一下”,再一次重试后的生成结果就完美实现了所描述的功能: 当我们“抽卡”得到比较满意的应用结果后,就可以将临时生成的应用存档持久化保存: 已保存的应用可以随时查看相关信息,并且可以通过独立地址自由访问使用: 除了上面演示的贪吃蛇小游戏示例外,你可以根据自己的功能需求 ,指挥它生成各种小应用工具,下面是更多例子: 实时语音转文字工具 双人对战五子棋 酷炫三维地球 本期案例完整源码及说明文档,请在玩转Dash公众号后台回复应用生成直接获取下载链接: 你也可以将案例源码中调用
它能够在输入一句话中,生成5~6秒的视频。而且由于采用了“空间高分辨率模型”和“时域高分辨率模型”的级联模型,它能够清晰度在1280×768的高清视频。 Phenaki 这个模型不同点在于,它能够根据200个词语,生成2分钟以上的视频。 为了从文本生成视频tokens,论文中使用了一个基于预先计算的文本标记的双向掩码transformer。 生成的视频tokens随后被去标记化以创建实际视频。 第二个优点是,我们可以根据起始帧的数量来调节视频生成过程。 2 双向Transformer 在这个任务里面,可以把文本到视频当作是一个seq-to-seq的任务。即可以从文本预测视频tokerns。 从实验效果上看,可以生成不同风格的视频。 文本生成视频所带来的问题 视频生成模型可以用来对社会产生积极影响,例如通过放大和增强人类的创造力。
为什么“一句话生成应用”成为新方向在传统业务系统开发流程中,路径相对固定:需求梳理→原型设计→前端开发→后端开发→数据库建模→测试→部署上线。 “一句话生成应用”的出现,本质上是在压缩系统搭建阶段的成本。用户用自然语言描述业务目标,系统生成基础架构与页面结构,再由人类进行调整与完善。这种模式降低了启动门槛,也减少了跨角色沟通成本。 应用级生成平台特点:以“完整应用”为生成目标,覆盖前端、后端与数据结构。 从趋势看,应用级生成正在成为新的技术重心。它并非替代传统开发,而是改变“系统从0到1”的路径。与传统代码生成不同,lynxcode的定位更接近应用级生成平台。 创业者:在资源有限的情况下,“一句话生成应用”模式可以降低技术门槛,加快市场验证节奏。核心逻辑在于:AI改变的是启动方式,而非替代开发者本身。
摘要: CodeBuddy IDE 提供从需求文档生成、设计稿转代码到一键部署的全流程能力,帮助产品、设计和开发角色在同一个平台完成 0-1 应用搭建,大幅缩短从想法到上线的周期。 一、传统应用开发的痛点:产设研环节割裂 在传统软件开发流程中,产品、设计、研发三个环节往往由不同角色负责,协作链条长、信息损耗大。 CodeBuddy IDE 的定位正是打通这一全流程——通过 AI 驱动的方式,让自然语言描述直接转化为可运行的应用,实现从需求规划到产品部署的一站式交付。 2.2 多方式产品原型生成 原型设计阶段支持三种生成方式: 自然语言生成:直接描述想要的页面效果,AI 自动生成对应界面 图像化生成:上传手绘草图或参考图片,AI 识别后生成高保真设计稿 组件化生成:内置 三、典型应用场景 3.1 产品需求的快速验证 对于产品人员而言,传统的原型验证需要协调开发和测试资源,周期较长。
Abaqus 中的粒子生成器(Particle generator)这个关键字在前处理建模中不能在Abaqus/CAE中直接创建,需要用户在INP文件中对关键字进行修改,本篇就针对Particle generator 其中可变参数NAME为定义的生成器的名称; MAXIMUM NUMBER OF PARTICLES为可生成的最大粒子个数; PARTICLE GENERATOR INLET 指定粒子入口 ; PROBABILITY DENSITY FUNCTION 定义生成粒子的概率密度,如均匀 PARTICLE GENERATOR MIXTURE将所有生成的粒子定义为一个集合; (2) 创建所生成的粒子之间、粒子与其他部件之间的接触关系和属性。 (3) 在分析中激活所创建的Particle generator; 在分析中需要激活粒子生成器,才能在计算中产生粒子,参入计算;激活生成器的关键字如下,插入的关键字的位置需在*Step和*end
本文作者:krryguo,腾讯高级前端开发工程师 本文将 ChatGPT 接入图表配置化工具,支持用一段话描述图表信息,生成图表后直接进入配置页面,输入一句话生成图表内容,并可进行配置和导出,效果如下 接入 ChatGPT(GPT3.5-turbo),根据用户输入的内容生成图表,总的流程如下: 预置属性和 ChatGPT 返回的内容解析后 merge ,后者覆盖相同属性,从而顺利接入到现有流程 prompt 规则 用户输入一句话,我们需要追加一些内容使其返回我们想要的格式,本质是通过它返回一段能描述图表信息的 DSL。 开发者工具接口调用追加的 prompt 2. 解析数据 后端服务解析后返回到前端的 response: 通过 AI 生成的数据视为上传数据,保存表格数据和图表数据格式供后续步骤的渲染和导出。
WorkBuddy5.5.6上线了全栈网页应用生成能力——自带云数据库、文件存储、注册登录,免部署,发布即用一、先说清楚:这个功能到底能干什么WorkBuddy5.5.6版本上线了全栈「应用」生成能力, 首期支持全栈网页应用生成。 它能生成的应用包含这些核心能力:能力说明页面生成自动生成前端页面,不用手写HTML/CSS/JS云数据库结构化数据存云端,支持增删改查文件存储图片、附件上传到云端并在应用内调用注册登录内置身份认证,用户可注册登录免密钥 高并发面向公众的产品快速原型验证(验证需求,不用从零开发)需要复杂后端逻辑的系统小团队协作工具(几人到几十人用)需要对接大量外部API的系统数据收集表单(问卷、报名、登记)对性能和安全有极高要求的场景五、实际体验环节耗时描述需求2分钟确认功能清单 六、一句话总结全栈网页应用生成的价值,是把“从想法到能用的工具”的时间,从几天压缩到十分钟。免部署、自带数据库和登录,让不会写代码的人也能做出一个能跑的应用。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用2D数据训练出来的模型,也能生成3D图像了。 输入简单的文本提示,就能生成3D模型,这个“AI画师”的技术如何? 直接看效果。 它生成的3D模型还具有密度、颜色。 并且能够在不同的光照条件进行渲染。 不仅如此,它甚至可以把生成的多个3D模型融合到一个场景里。 扩散模型是关键 一句话来讲,DreamFusion与DreamFields之间最大的不同就是计算损失的方法不同。 (还是用2D扩散模型输出3D图像) 甚至有网友发问: 下一版本的高分辨率3D成果什么时候会出来?两年吗? 论文的一作直接在下方调侃地评论道: 两周? 参考链接: [1]https://dreamfusion3d.github.io/index.html [2]https://twitter.com/poolio/status/1575618598805983234
但如果真要从零写这样一款游戏,背后的逻辑可不少——小球的重力与弹力模拟、碰撞检测、道具生成与收集判定、分数系统……每个模块都要自己写,还要调试平滑的动画。 好在现在有CodeBuddyIDE,这一切复杂操作只需要一句话。我的需求很简单这次的想法就是:小球能弹:在蹦床上来回反弹,要有重力感和弹性效果。 于是我直接在CodeBuddy输入:“生成一个蹦床弹跳游戏,玩家控制小球在蹦床上反弹,收集空中的道具。” 一句话就行CodeBuddy的好处是,扩展功能完全可以“说出来”,比如:“加个倒计时模式”→限时60秒,看谁收集最多道具。“让道具分等级”→普通金币1分,彩色宝石5分,增加策略性。 现在有CodeBuddy:一句话生成核心游戏逻辑;再说几句话,就能轻松加玩法。从体力劳动变成了创意工作,写游戏像玩一样轻松。
文档生成实战:从一句话到专业文档 「使用 WorkBuddy」系列文章 · 第二篇 场景引入:电商运营周报 每周五下午,你都要写一份运营周报。 一、创建任务:一句话描述需求 打开 WorkBuddy,在输入框中直接描述你的需求: 帮我写一份本周电商运营周报,要求: 1. 汇总淘宝、拼多多、抖音三个平台的销售数据 2. 补充上下文:让结果更精准 仅靠一句话,WorkBuddy 会生成一个通用框架。 正在分析上传的数据文件... 2. 已识别淘宝、拼多多、抖音三平台数据 3. 正在计算各平台销售对比... 4. 正在生成周报框架... 5. 正在填充数据和内容... 6. 先说"生成周报框架" 2. 确认框架后,说"填充第一部分的数据" 3.
当“一句话生成应用”不再是噱头,而是能在断网、分布式等苛刻环境下稳定运行的实用能力时,背后必然藏着一套颠覆传统AI-Skill开发的底层逻辑。 ooderAgent 之所以能实现“一句话描述需求,一键生成并部署分布式Skill应用”,核心不在于单纯调用大模型写代码,而在于重新定义了Skill的边界,并通过标准化设计+环境原子单元封装,解决了大模型 ooderAgent 一句话生成Skill应用的底层逻辑,本质就是用标准化和环境原子化,约束大模型的“幻觉”,放大它的代码生成优势。 1. 三、 底层逻辑的价值:从“玩具”到“工具”,AI生成应用真正落地 理解了这套底层逻辑,我们就能明白:ooderAgent的“一句话生成Skill”,和市面上很多“AI写代码”工具的本质区别。 四、 总结:ooderAgent的底层逻辑,是对AI应用开发的重新思考 ooderAgent 一句话生成Skill应用的底层逻辑,从来不是“大模型写代码”这么简单。
成本量化按一个4人后端团队、月均开发40个接口计算:指标纯手工模式WorkBuddy辅助改善幅度单接口平均耗时45分钟8分钟缩短82%月度新增Bug数24个6个降低75%代码风格投诉(CR)12次/周2次 /周降低83%新人上手时间2周3天缩短79%二、WorkBuddy核心能力2.1产品定位WorkBuddy是腾讯推出的AI原生桌面智能体工作台,与Copilot等行内补全工具有本质区别:一句话总结:Copilot WorkBuddy辅助完成三个开发任务:任务纯手工耗时WorkBuddy耗时提升JWT+BCrypt登录接口(含单元测试)65分钟6分钟91%RabbitMQ消费端(含异常重试+死信队列)55分钟4分钟93%2张表 MyBatis-Plus四层代码90分钟5分钟94%项目初始化+环境搭建30分钟2分钟93%合计4小时17分钟93%数据说明:纯手工耗时包含"写代码+查文档+修复编译错误",WorkBuddy耗时包含" 解决:在指令中明确编码风格:"不要使用Lombok,手写Getter/Setter"保持项目代码风格一致性,让AI更容易判断⚠️坑2:依赖冲突现象:WorkBuddy添加的jjwt-api0.12.x与项目已有的
一、核心通用一句话提示词公式(万能套用)固定句式:请生成一份【具体工作场景】的标准作业流程SOP,适配【使用人群/场景】,分步骤细化、逻辑清晰、可直接落地,结构包含目的、适用范围、操作步骤、注意事项、常见问题 二、图片插入专属SOP规则(必看)1.自动生成图片(无素材,AI配图)在一句话指令中加入指定配图要求,Copilot将自动为每个核心步骤生成适配图片,支持写实实拍、流程示意图、简约扁平化、办公风等风格, 2.手动上传图片(自有素材,精准配图)第一步:打开微软Copilot(网页端/Word端/365端),点击输入框右侧【+】号,选择【添加图像或文件】,上传本地实操截图、设备图、流程图等素材;第二步:粘贴上述一句话 三、多场景一句话SOP实操示例(直接复制即用)示例1:办公通用-电脑文件归档SOP完整一句话指令:请生成一份职场电脑文件分类归档的标准作业流程SOP,适配职场全员日常办公使用,分步骤细化、可直接落地,结构包含目的 示例2:行政场景-会议布置执行SOP完整一句话指令:请生成一份公司线下会议场地布置的标准作业流程SOP,适配行政人员日常执行,细化会前准备、会中核对、会后收尾全流程,包含目的、适用范围、详细步骤、注意事项
从蓝本生成代码" : http://www.cnblogs.com/cgzl/p/8605464.html 我们知道使用 ng g module admin 将会生成admin module. 为应用生成路由. 先创建一个项目: ng new my-routing --routing 可以看到生成了两个module. 下面再生成两个components: ng g c dashboard ng g c order 然后在app-routing.module里面设置路由: 再修改一下html: 运行一下应用: ng 针对一个应用里面有多个module的情况. 生成Gurad. ng g guard xxx 这个命令将会生成xxx.guard.ts
作者将DialoGPT与“Team B”(竞赛的优胜模型)、GPT、PERSONALITYCHAT(一种seq2seq模型,已应用于生产环境作为微软Azure的认知服务)行了比较,结果如表1所示,在各项都是目前最先进的水平 GPT-2 应用-文本生成 5.1 字节对编码 GPT-2 模型在数据预处理时使用了字节对编码(Byte Pair Encoding,简称 BPE)方法,BPE 是一种能够解决未登录词问题,并减小词典大小的方法 所以接下来,我们会用 GPT-2 模型进行一个文本生成。 5.2 预训练模型生成新闻 想要直接运行一个预训练好的 GPT-2 模型,最简单的方法是让它自由工作,即随机生成文本。 除了直接利用预训练模型生成文本,我们还可以使用微调的方法使 GPT-2 模型生成有特定风格和格式的文本。 5.3 微调生成戏剧文本 接下来,我们将使用一些戏剧剧本对 GPT-2 进行微调。 CCF:“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型 应用场景是有一个平台,定期收集技术需求和技术成果,定期更新技术需求库和技术成果库,数据来源有两种:(1)会员单位发布;(2)非会员单位官方网站采集
白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一句话,就让绿巨人戴上VR眼镜。 4K画质那种。 熊猫的奇幻漂流~ 这是字节最新的AI视频生成模型MagicVideo-V2,各种奇思妙想的想法都能实现。它不仅支持4K、8K超高分辨率,轻松hold各种绘图风格。 △从左往右:油画风、赛博风、设计风 测评效果超过Gen-2、Pika以及现有AI视频生成工具。 结果上线不到24小时就引发众人围观,比如一条推文就有近20万浏览量。 简单来说,MagicVideo-V2是一条视频生成流水线,集成了文本到图像模型、视频运动生成器、参考图像嵌入模块、插值模块。 首先是有T2I模块首先根据文字生成1024×1024图像,随后I2V模块对该静态图像进行动画处理,生成600×600×32的帧序列,然后再用V2V模块增强,并完善视频内容,最后再用插值模块将序列扩展到94
可真要自己开发,背后可是一堆活儿——跳跃动作的平滑动画、碰撞检测、重力效果、掉落判定、动态背景……现在有了CodeBuddyIDE,这一切只需要一句话。 一句话就行CodeBuddy的神奇之处在于,你可以随时给它追加需求,比如:“加个积分系统”→每跳过一个障碍加分,形成挑战感。“让背景变成白天/夜晚切换”→游戏多了变化,更耐玩。 现在有了CodeBuddy:一句话生成核心玩法;再说几句话,就能补上所有想法。开发变成了“创意对话”,写游戏就像给游戏发指令。 *2);//随着时间增加难度levelInterval=setInterval(()=>{if(gameRunning){level++;levelElement.textContent=level;} gameRunning)return;//应用重力ballVelocityY+=gravity;//应用水平移动if(rightPressed){ballVelocityX=moveSpeed;}elseif
于是我打开CodeBuddy,敲下了一句:“生成一个快打旋风游戏,玩家控制角色使用连招击败对手。” 整个游戏虽然是自动生成的,但操作手感和打击反馈一点不假,真的能玩得停不下来。想加什么? 一句话CodeBuddy最大的魔力在于,任何拓展功能都可以直接说出来,比如:“加个大招系统”→连击蓄力后能按“C”键释放大招。“加关卡模式”→打完一波敌人进入下一关,场景变化。 现在,有了CodeBuddy:一句话就能自动生成基础游戏;再说几句话就能完成扩展和优化。你不再是“代码工人”,而是给游戏下命令的导演。 打开CodeBuddy,只要输入:“生成一个快打旋风游戏,玩家控制角色使用连招击败对手。”几秒后,一个带有连击、敌人AI、打击特效和血条的格斗游戏就会出现。