AI编程领域的实践

本文提出了一个AI-READY的控制软件的模型，基于三层架构，语音或者文本接口，CoreAPI和GUI同步API，以低成本精准的操作方式去构建AI智能软件，而非全部基于图像识别识别去从操作软件。

摘要：AI Agent 工程化的关键在于“该省则省”：高频确定性任务用硬编码或规则引擎处理，复杂开放问题才调用大模型，通过混合架构实现低成本、高可靠、低延迟的生产级智能系统。

在调试型错误时，我意识到：AI 编程本质是概率游戏。过度依赖 AI 处理不熟悉的框架和工具，会让问题越改越复杂。我们应该在自己理解的范围内编程，对陌生领域先学习再让 AI 辅助，而不是完全撒手不管。

摘要：本文详解AI流式响应中断机制：当客户端主动断开连接（如取消请求或关闭流），服务器会立即停止生成token，避免资源浪费。结合Python等示例，介绍如何在多线程、异步等场景

2025年3月6日，在TechCrunch网站上出现了一片文章，聊到了AI生成代码的比例在YC（一个创业加速器）孵化的企业的代码产品中，已经超过95%。 我简单说下我自己如何使用AI编程的过程。

奥卡姆剃刀原则非常的强悍，它可以帮助我们更快的学习。 在本文中，我们利用奥卡姆剃刀法则结合大模型提问的提示词，来快速的理解“第一性原理”

大模型不会主动提问的原因包括了他的技术设计，使用习惯，安全考量等。这其中需要理解大模型跟人不一样的理解方式，也就是它无法想人类专家那这样对用户进行主动询问和深入讨论。我们依然可以利用提示词工程实现目标

使用AI编程的第五篇：AI产品形态的创新突破 引言 在AI编程工具的发展历程中，我们见证了从简单的代码补全到智能编程助手的演进。

记录AI编程的一些经验和感受。会不定期的更新，分享经验和技巧，以及自己的感受，欢迎长期关注，保证你能学到东西。

使用AI编程的几个技巧 1. 让AI了解代码，理解现有逻辑 可以选中一部分代码或者整个源码文件，然后让AI了解代码的上下文和逻辑。 这样做的好处是，给编程的AI模型划重点。

AI编程的几个额外的用处 除了用AI直接编程 参见：AI程序员-使用AI编程的几个技巧 之外，最近我用AI编程用来干的一件事：辅助阅读代码和代码优化重构。 理解代码 怎么用AI来辅助理解和阅读代码呢？