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北京做网站商标的公司,重庆博达建设集团股份有限公司网站,电子商务做网站骗钱怎么办,网站优化公司哪个好2025 年#xff0c;是 AI 技术发展突飞猛进的一年。曾经只存在于想象中的智能助手#xff0c;如今能精准读懂需求、高效处理任务#xff1b;曾经依赖人工的繁琐工作#xff0c;如今在 AI 的加持下变得简单快捷#xff1b;就连创作、设计这些充满人文色彩的领域#xff0c…2025 年是 AI 技术发展突飞猛进的一年。曾经只存在于想象中的智能助手如今能精准读懂需求、高效处理任务曾经依赖人工的繁琐工作如今在 AI 的加持下变得简单快捷就连创作、设计这些充满人文色彩的领域也多了一份智能工具的助力。弹指间岁序更迭又至年末这一年我们不断奋斗不断忙碌真的好似一瞬间就来到了 2025 年底的时间。2025 年是 AI 技术发展突飞猛进的一年。曾经只存在于想象中的智能助手如今能精准读懂需求、高效处理任务曾经依赖人工的繁琐工作如今在 AI 的加持下变得简单快捷就连创作、设计这些充满人文色彩的领域也多了一份智能工具的助力。这一年AI 不再是遥远的科技概念而是悄然融入了工作与生活的角角落落。正好一起总结记录下AI 编程的心得体会。一、Vibe Coding 到底是个啥今年 AI 界有一个很潮、很酷的新词儿“Vibe Coding”乍一听有点懵到底啥是“Vibe Coding”写代码还要讲究个氛围感吗今天我就以一个码农的视角聊聊对 “Vibe Coding” 的理解。1.1 什么是 Vibe CodingVibe 本来就是“氛围”、“感觉”的意思所以直译过来就是“氛围编程”或“沉浸式编程”。但这里的“沉浸”不仅仅是让你沉浸在一个有仪式感的编程环境里更重要的是它颠覆了我们以往写代码的方式。我直接上核心观点就是从「计算机语言描述工作流程」到「自然语言描述工作流程」的转变。打破编程门槛AI 让每个人都能编程Vibe Coding 压根就不关心你代码具体怎么实现的核心关注点是代码生成的结果对不对。至于实现逻辑、底层细节这些繁琐的活都交给 AI 去搞定。我只需要盯着效果觉得哪里不对、哪里有问题就直接改 Prompt重新提需求AI 会自动帮你调整和优化直到最后结果完全符合你的预期为止。整个过程你都沉浸在 “说想法—看结果—继续调整—再出结果” 的循环里效率高得飞起。我画了个大概流程图执行流程如下所示举个生活化的例子就像点外卖一样你只管选菜AI 帮你做。菜端上来不合口味你直接点评它AI 厨子立刻再改直到喂到你满意。1.2 核心提炼工作流思维传统编程 vs Vibe Coding开发模式的核心变革1、传统编程以技术实现为核心传统编程围绕程序、程序员、软件工程三大支柱展开具有显著特点入门门槛高学习周期长需系统掌握编程语言语法、开发框架、调试技巧等技术细节核心要求是程序员明确知道 “怎么做”通过手动编码实现功能2、Vibe Coding以需求描述为核心Vibe Coding 是一种依托 AI 能力的新型开发模式核心逻辑高度聚焦用自然语言精准描述业务需求与工作流由 AI 自动完成代码生成、任务执行与细节处理核心要求是使用者清晰定义 “做什么”无需纠结技术实现路径3、Vibe Coding 核心特征总结1本质是 “用自然语言定义工作流”摆脱编程语言语法、框架的束缚无需专业编程基础核心门槛在于对业务流程的深度理解重心从 “技术实现” 转向 “需求定义”2开发模式升级从 “人做” 到 “人想AI 做”人的角色需求提出者、流程设计者、结果审核者AI的角色代码生成器、任务执行者、细节处理者3适用场景清晰划分高度适配场景MVP 产品快速验证、内部工具开发数据处理、文件整理等、创意方案原型测试暂不适用场景复杂业务逻辑开发需人工决策与逻辑校验、性能关键路径构建需深度人工优化二、程序员视角下的 Vibe Coding2.1 利用 Trea 进行 Vibe Coding 的应用实践Trae.ai 是个 AI 编程 IDE字节跳动的产品目前是免费使用写代码、查文档、加接口都可以和它对话就能改功能、查问题事半功倍。1、生成提示词写不好提示词没关系这一步AI可以帮我们很好的搞定https://movie.douban.com/top250 我希望获取这个网站的数据帮我生成一份爬虫项目的提示词2、生成项目代码并执行有了提示词可以参考它执行生成我们需要的项目代码了。执行过程中可能会出现如下需要我们确认执行的步骤一般确认运行即可。最终生成一份可执行代码并可执行并验证整体效率非常高效3、生成可渲染展示页面为了更直观的查看数据生成可运行的 Web 服务来渲染这些数据。如果需要更好的查看体验可以继续调试添加分页能力。上述整体步骤非常高效前后不过几分钟而已Trea 堪称开发利器。2.2 AI 编程的缺点与挑战1、天生缺乏业务场景深度理解核心现象AI 生成的代码经常会陷入“技术正确业务失真”的困境——语法合规、可编译运行但完全不符合真实业务的约束条件与核心诉求。典型案例电影数据展示列表场景AI 仅生成通用的电影数据列表展示代码却忽略豆瓣Top250项目的核心业务规则业务中需按“评分降序、上映时间筛选”双维度排序展示电影需实现分页加载避免一次性加载250条数据卡顿、数据异常兜底部分电影信息缺失时的友好展示等核心逻辑最终结果是“代码看似专业实则无法满足豆瓣Top250项目的核心展示需求与用户体验要求”。解决思路由人明确定义不可让步的业务规则与约束条件为 AI 划定业务边界。2、对性能问题极度不敏感核心现象AI 生成的方案逻辑无误但工程实现成本极高小数据量测试时表现正常一旦上线面对真实流量便会瞬间“翻车”。典型案例案例一列表数据加载性能崩塌补充完“评分排序、上映时间筛选”逻辑后AI 快速实现了数据展示功能但方案存在致命缺陷默认一次性加载全部250条电影数据未做分页处理与图片懒加载优化导致页面首次加载耗时超 8 秒滚动时出现明显卡顿移动端甚至直接白屏。案例二列表数据接口异常处理缺失AI 给出的项目初版方案中直接调用豆瓣公开接口获取数据但未设计任何异常应对逻辑当接口请求超时、返回数据格式异常或接口限流时页面直接空白无提示用户无法判断是网络问题还是服务问题体验极差。问题根源AI 的优化目标是“推理逻辑正确性”而非“系统长期运行的稳定性与成本可控性”天然缺失工程化的性能考量。解决思路1人先主导分析明确系统性能瓶颈所在IO、CPU、内存、模型加载等2再引导 AI 优化针对性提出缓存方案、服务常驻化设计、预加载机制、资源池搭建等性能优化需求。3、异常与边界处理严重缺失核心现象AI 生成的代码在“理想流程Happy Path”下表现完美但缺乏对异常场景的应对能力一旦出现意外情况便直接崩溃。典型缺失的异常处理场景豆瓣接口请求超时、返回数据格式异常及重试策略缺失电影封面图加载失败、部分字段如导演、演员缺失等数据异常的兼容处理豆瓣接口限流时的降级展示逻辑如加载本地缓存数据。问题本质AI 默认预设“理想运行环境”但真实生产环境是“持续面临各类异常的复杂系统”这种认知偏差导致其无法主动构建健壮的容错机制。应对方式由人主动补充完善容错体系明确异常分级标准、制定服务降级策略、设计超时控制与熔断机制。核心总结工程质量的高低取决于你对“失败与异常”的预期深度。三、如何正确理解重构工作流个人对 [ vibecoding 加成下 ] 重构工作流的理解AI 不是来当主厨的是为了让主厨不用天天切土豆3.1 构思全自动化工作流关键原则摒弃“一步到位”的完美主义先让“流程跑通”核心目标构建无需人工介入即可完成从数据获取、处理到展示的全链路自动化流程项目案例豆瓣Top250电影数据展示程序自动化流程AI 生成定时任务脚本每日凌晨触发→ 自动调用豆瓣接口获取最新Top250数据 → AI 自动处理数据格式标准化字段、补全缺失值默认值→ 自动同步至前端展示数据库 → 前端页面自动拉取数据并渲染落地优先级先实现“无人工干预的基础数据展示”暂不纠结细节优化如极致加载速度、个性化筛选待流程稳定跑通后再针对性迭代自动化优化逻辑3.2 人的价值不可忽视关键原则人的核心价值在于 --- 决策、审核、优化核心目标在关键节点加入人工审核和优化避免自动化流程“跑偏”项目案例豆瓣Top250电影数据展示决策环节确定核心业务规则如“评分降序上映时间筛选”的排序逻辑、分页条数设置、异常数据兜底规则为AI自动化流程划定边界审核环节在“数据同步至展示数据库”前增设人工审核节点校验AI处理后的数据准确性如是否存在错误评分、缺失关键电影信息等避免错误数据直接展示给用户优化环节监控自动化流程运行状态如接口请求成功率、页面加载性能针对卡顿、数据异常等问题向AI提出精准优化需求如添加接口重试机制、优化图片加载策略推动流程迭代升级四、总结回望这一年的点滴我历经诸多变迁在跌撞中摸索在求索里前行。惟愿不负韶华始终心怀热忱向上生长步履不停。最后跟大家分享下自己 AI 学习的三个观点LLM带来的不是更高层次抽象而是不同性质的抽象传统编程的抽象如函数、类、框架是确定性抽象LLM 的抽象则是概率性抽象其本质是基于海量文本规律统计大模型把非确定性引入了软件开发的核心路径传统软件开发的核心路径需求→设计→编码→测试→部署是确定性闭环而LLM则从生成、理解、迭代环节的非确定性打破了这一闭环软件工程的重心正在从写对的代码转向管理意图与结果之间的偏差传统软件工程的核心是 “代码正确性”LLM 普及后编码效率大幅提升但“意图 vs 结果”偏差成为新的核心风险如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量