「自动化开发」共找到 1960 篇相关文章
用嘴聊出来了一个 APP:实测「码上飞」语音开发有多离谱
本文实测「码上飞」AI 开发平台,它让用户用对话或语音描述需求,AI 就能做出应用。测试了美甲预约、AI 生图、私域自媒体知识付费小程序三个场景,它表现出色,大幅压缩开发成本,助普通人跨过技术门槛。
想做成好的AI应用,先从把它砍成“一小时版本”开始「吴恩达老师开发心法」
吴恩达老师分享AI开发实用建议,若开发时间有限,应缩减项目范围,直至能在现有时间内完成。如他将“观众模拟器”项目精简,在短时间构建基础版本,获多方面收获。
前端工程化演进之路:从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革,剖析工程化演进、性能优化进化,展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势,为开发者提供成长路径指导,强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
打破 AI 辅助开发碎片化困境,阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践
文章围绕阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践展开。指出当前 AI 辅助开发存在与生产链路结合难、协作碎片化等问题,介绍了 R2C Agent 如何驱动研发链路,阐述其框架、实施情况及未来提升 AI 渗透率的目标。
LLM驱动的威胁情报提取框架,从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击,需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具,通过LLM上下文学习等增强,能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式,还可转化成Sigma,在测试中表现优异。
规范驱动开发落地经验谈:为什么 AI 编程的关键不在模型,而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式,规范驱动开发(SDD)应运而生。它有诸多价值,但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流,长远看需将规范作为动态指南,实现智能体编排开发的质量转变。
ICLR 2026 | LongHorizonUI:让 GUI 智能体不再"半途而废"——面向长链路任务的统一鲁棒自动化框架
近年来,基于多模态大语言模型的GUI智能体在自动化操作上虽有进展,但任务步数超10 - 15步时成功率断崖下跌。研究人员提出LongHorizonUI框架,构建LongGUIBench评测基准,推动GUI自动化在复杂场景落地。
让AI Agent自动接Issue、写代码、上线:我用200行代码搭了一个全自动开发流水线
文章介绍AI Agent驱动的全自动开发流水线,对比传统流程,指出开发者角色转变。列举开源工具,给出200行代码的最小实现,分析半自动与全自动差异及信任鸿沟,点明开发自动化趋势,还给出落地建议。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method:如何把大模型系统提示词,变成一支“可复制的 AI 开发团队”?
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集,基于BMAD Core框架,有19个专业AI角色和50+条工作流,获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点,将AI开发工程化,可在多工具复用。
【GitHub 10.9k star】DeepCode:把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器,真能干掉手写样板?
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台,支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点,有多项特色功能,在性能对比中领先,适用于多类场景。