AI coding:不会前端,却开发了个Chrome插件

570 阅读8分钟

我会看很多英文文章,但是不认识的单词或词组的使用总在困扰我。 尤其是一个词放在句子中里,却有不同的意思。

我想可以做这样一个功能:在浏览网页时,当选中文本个单词/词组后,下边会出现一个按钮,点击之后,就把关于这个英语单词/词组的解释都发给我。

经过2个小时的AI Coding,效果如下: 在这里插入图片描述

选中单词后,出现了“DeepEE”按钮(插件的名字是DeepEE- Deep English Explain),当点击后,所有关于这个英文的解释就都呈现出来了: 在这里插入图片描述

项目源码我放到github了:github.com/astordu/dee…

思路和设计

词组 trun it over,我认为是“翻个面”的意思。 但是看到Sam Altman 和 MIT 校长访谈的记录[1],校长这样说:“Sam and Sally, thank you for being here. I'm going to turn it over to both of you.” 我想为什么要把Sam“翻个面”呢,我就很蒙。

之前,我会使用AI的对话进行询问和学习,在英文方面,AI是一个很好的老师: 在这里插入图片描述

我想我能不能开发出一个Chrome插件,当选取句子中不清楚的词或者词组时,自动把当前选中的词和整段文章的上下文都给到模型,让它自动帮我把相关的解释呈现出来,这样我就不用在阅读的网页与模型对话页面来回切换了。

但是难题是:我不会前端开发技术也不会chrome插件开发呀。

这时候,我想应该使用AI来进行开发前端。 原因是这样的:

  1. 前端应用有个特点,它的结构化方式比较固定,比如页面布局就是html,function一般就是js中,而样式是css。
  2. 所见即所得的前端交互方式正好匹配了模型交互方式,可以通过模型不断进行反思调整和改进
  3. 我要做的项目不复杂,不需要考虑太多的前端设计模型

于是,我就开始选择AI模型和工具了。 编码模型调研: 要选择一个对代码进行充分训练的模型,而不是微调模型[2],在这个文章《啊!这就是为什么不要微调》[2]中有充分介绍。 所以考虑模型为:GPT-4o 、Claude、Gemini AI开发工具调研:AI最好的工具是 vs code + copilot 和 cursor。

前端最好用的模型是Claude,这是第一个通过AI直接生成页面的大模型。 而cursor则是可以通过通读整个项目,进行多个文件分析,来全局去修改代码,非常使用于我这样不会前端代码,但需要写不复杂架构设计的人。

最终选择好了工具: cursor+claude-3.5-sonnet

实战

直接让它干完

我以为cursor相当牛x呢,所以我直接把所有需求都给它描述好了,期望它一次就帮我搞定:

我要做一个chrome插件,功能是这样的:  
1.当选中网页中的某几个单词时候,弹出一个小窗口,像图里截图的那样,弹窗里边的字要写上DeepEE.  
2.当我点击“DeepEE”按钮,弹出一个窗口,这个窗口用于显示文字。  
3.点击按钮之后的处理流程:抓取网页当前词的段落以及当前的词,让后传入一个函数function(当前词,当前段落),这个函数的作用是调用大预言模型,大预言模型会给出当前词在当前段落的解释。  
4.最终将大模型返回的内容以流式输出的方式显示在弹出的窗口中

在这里插入图片描述

放大一些,是这样的:

在这里插入图片描述

它指导我说要创建几个文件: 这里多说一句,cursor生成的代码,在右边有一个“Apply”按钮,直接点它进行确认,代码修改就完成了。 在这里插入图片描述

然后都创建好了之后,我就直接能用了,它还指导我怎么把我的项目加载到chrome的插件中: 在这里插入图片描述

我照做了,确实插件加载起来了。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

然后,只有“DeepEE”的按钮样式出来了,根本点不了,也出不来我们想要的小窗口。

小步迭代

我突然想到之前的一个使用AI的比喻:你要把AI当成一个什么都能干但不懂思考的小弟。要是一下子给它个任务,它确实能快速做完,但是不一定是你想要。 最好是把每一个都说的清清楚楚、明明白的。 于是,我开始小步迭代重新写这个项目:

第1次对话

你先做第一步:在网页选择文本后,显示按钮,其他步骤先删除掉

第2次对话

你现在写第二步:点击这个按钮出现一个小弹窗,里边写着:“你好”

第1词和第2次对话我就是希望可以把基础的功能做出来,点个按钮然后能出现一个小弹窗,里边写着:“你好”,但是还有一些小问题。所以我又让它改了改。

第3次对话

点击“”deepEE“按钮的时间与”mouseup“冲突了

第4次对话

点击“DeepEE”按钮之后,这个按钮要消失呀

这次的现象是:以前那个DeepEE的按钮消失了,又出来个新的。

第5次对话

加一个判断,当我点击按钮“DeepEE”时候,mouseup得时候就不要在出来新的“DeepEE”按钮了
现在的现象是:当我点击了“DeepEE”按钮,当前的“Deep EE”按钮小时,但是又出来了一个“DeepEE”按钮

前端页面效果都完成了,我要增加模型模块了。

第6次对话

把“你好”这两个字换成一个大模型的function调用,需要出入参数是:当前选择的这个文本和所在的文本段落文本

这次对话我只加了function,调试完成之后,我下一步就开始增加真正的模型调用了。

第7次对话

我的调用方式是这样的,你把这个流式输出的方式集成进去:  
  
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \  
-H "Content-Type: application/json" \  
-H "Authorization: Bearer sk-3d7a9fxxx" \  
-d '{  
"model": "deepseek-chat",  
"messages": [  
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},  
{"role": "user", "content": "Hello!"}  
],  
"stream": false  
}'

调试完成,我要把api的key做成可以配置的

第8次对话

sk-3d7a9fxxx 这个DeepSeek的key需要在设置此插件的时候进行配置

在这里插入图片描述

功能都完成了,我要开始调试提示语了。

第9次对话

system的提示语替换成:  
  
你是个英语老师,深入讲解选择部分的文本在上下文中的解释,从三个方面解释:  
1.选择部分的内容是词组吗  
2.它的原本含义是什么,在句子中我怎么理解它  
3.这句话怎么翻译

输出格式为文本输出

第10次对话

user的提示语换成:  
  
<select>  
${selectedText}  
</select>  
  
<context>  
${contextText}  
</context>

我测试的时候发现:模型输出的格式没有显示。

第11次对话

弹出来的小窗口显示模型的输出时,你把我的文本格式弄没了,你改一下

同步一步步的调试与改进,咱们的代码写完了。 这里,每一次对话返回的代码我都直接进行应用确认,没有写一行前端代码。

写在最后的思考

AI Coding不是说让AI自动帮你编写程序,啥也不用你干了。而是更需要你学习了。

起码:你要看懂程序

对话中第3次对话:

点击“”deepEE“按钮的时间与”mouseup“冲突了

如果不知道程序设计中的“事件的监听器”,也就不会观察到这个问题现象了,也无法提出这个问题了。

对话中的第7次对话:

我的调用方式是这样的,你把这个流式输出的方式集成进去:  
  
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \  
-H "Content-Type: application/json" \  
-H "Authorization: Bearer sk-3d7a9fxxx" \  
-d '{  
"model": "deepseek-chat",  
"messages": [  
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},  
{"role": "user", "content": "Hello!"}  
],  
"stream": false  
}'

如果不清楚curl调用协议与js的调用协议都是HTTP协议,就无法知道模型可以自动帮我们把curl转化成js的调用并且结成在程序中

代替程序员?

AI Coding会帮你写代码,但是写出的代码是你的认知高度。

你无法要求一个不懂设计模型的程序员写出一个可扩展的代码,也无法要求一个不懂TCP协议的程序员写一套符合TCP规范的网络协议。

也许AI真的能写出来可扩展的代码,但是你依然是不可能用上的,因为你的认知标准中就无法来确定它是对的还是错的。

所以未来的的AI可以帮你写程序,前提是你要先去学习。要知道如何解决问题、判断什么是对的什么是错的。

更具体的来讲就是:以后要会看代码,不用太会写代码了。

讲真:如果不好好学习,甚至都没有给cursor提问的机会了。

(文章都属于原创,来自“雷哥AI工程化”。 如果对你有帮助,帮我点赞、转发。这将是我最大的动力。万分感谢!!)

[1]# Sam Altman 和 MIT 校长的对话:The Future of AI(2024.5)zhuanlan.zhihu.com/p/702581752 [2]# 啊!这就是为什么不要微调!:mp.weixin.qq.com/s/ekxd2VXoe…