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AI 学习之路 01:文本不是“被看懂”的,而是先被表示成可计算对象
强调学习 AI,尤其是文本处理时,最基础却常被忽视的一步是文本表示。计算机无法直接理解文本,首先需要将其转化为可计算的形式。文章阐述了从字符拆分、去重、问题定义到建模思维的必要性。
Dify 构建 FE 工作流:前端团队可复用 AI 工作流实战
通过标准化 AI 辅助编码流程,提升团队开发效率。通过统一的请求与输出模板,确保编码规范、流程清晰、可审计。团队在 Dify 中建立最小 FE 工作流,版本化 Prompt,固定Schema。
大模型到底更容易取代哪些工程师,前端还是后端?
本文探讨了大语言模型(LLM)在前端与后端开发中的应用与取代可能性。虽然AI可以自动化前端中的标准化任务(如UI布局生成、代码补全),而后端开发中的结构化任务如API设计、数据库优化更容易被AI取代
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在企业系统开发中,我们总会遇到一个很常见又很“头大”的问题: 答案是:构建一个字段推荐引擎! 本篇将手把手带你了解字段推荐系统的核心能力,从关键词提取、语义聚类、字段匹配,到接口对齐、可视化工具,全流
SmartField AI:让每个字段都找到归属!
✨ 写在前面 当我在打造低代码字段资产管理平台 FieldSmith 时,我深切感受到:字段管理不是简单的 CRUD ,而是一种“意图系统”的构建过程。 在一个场景解耦很复杂、字段命名不符规范、重复名
前端与 AI 结合的 10 个可能路径图谱
路径概览对比表 序号 路径名称 入手难度 技术成熟度 可落地性 01 表单智能化 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 02 Prompt to UI ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 03 文案翻译润色 ⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐