#工程化

𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿

1个月前

今天给大家分享，好习惯的重要性，是长期的价值体现！以前做设计的时候培养产品思维，设计稿图层命名都是按照树形结构 + 容器来做命名和区域定位的，一直到后面前端看到我的设计稿已经大概知道页面布局长什么样子了。最近在写一些视觉效果的 Prompt 来支撑 Artifact，这个思路已经完全被复用了，而且，产出效果的确不错，不过我工程化的确是不行，导致有些细节还没做到那么好！可以分享给大家玩玩，其实，就是按照树形结构 + 容器定位 + 精准描述来实现！图一：我的结构分享图二：设计稿样式图三：响应式样式图四：最终样式 Prompt：我需要你帮我设计一套 Slide 页面，用来做视觉化展示，具体要求如下，你是一名国际顶尖设计师，你有严格的审美和视觉需求： 1. 永久禁止使用初始渐变色（紫色渐变） 2. 非响应式：页面比例 16:9 3. 响应式：展示背景图 20% #000000 蒙层和主标题副标题概览（区域居中，独立写样式） 4. 具体设计细节（只针对该主体样式） 4.1 16:9 或 1920*1080px 4.2 字体引用 Google Font Lexend 系列 4.3 页面左侧：页面 50% 为图片展示区域（图片根据区域缩放，居中展示），该区域在图片上覆盖 20% #000000蒙层；主标题 Lexend Bold 100px 根据左侧区域宽度针对字体换行；副标题：Lexend Bold 36px；概要：Lexend Regular 32px；主标题、副标题、概览针对左侧区域上左间距比例一致且对上居中，内容输入以顶端对齐，向下输入！ 4.4 右侧区域：背景颜色 #FFFFFF 上左间距 80px；主标题：Lexend Bold 72px；副标题：Lexend Bold 32px 距离主标题间距 40px；概览：Lexend Regular 24px 距离副标题间距 20px ；正文：概览：Lexend Regular 20px，距离主标题间距 20px；段落统一且适度间距；所有内容居左距离一致。 4.5 右侧底部：距离正文末尾 48px，居左 80px，展示翻页图标：向左翻页（图标）页码向右翻页（图标） 5. 图标引用引用 Lucide（CDN） 6. 左侧图片使用请使用占位符，不受到蒙版影响，我需要自行更换，实现图片位置拖拽。

#产品思维 #设计稿 #Prompt #视觉效果 #工程化

1个月前

AI的出现让编程界兴起了跳大神，说明AI编程还需要一个科学化和工程化的过程。你看LeetCode界就没有跳大神的。

#AI编程 #跳大神 #科学化 #工程化 #LeetCode

2个月前

看到推上很多人开始吐槽，弃用cursor。可以说明，agent的所谓领先经验和技巧，在模型的tokens面前，并不是决定性的的因素，想想cursor积累几年了。祛魅agent工程化的决定性因素。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 924 条信息

#Cursor #agent #Tokens #弃用 #工程化

新浪新闻-证券时报网

2个月前

可控核聚变重磅！逾百亿元资本入局，“国家队”来了

　　可控核聚变赛道，迎来“国家队”！　　7月22日，中国聚变能源有限公司（以下简称“中国聚变公司”）在沪挂牌成立。作为推进我国聚变工程化、商业化的创新主体，中国聚变公司将重点布局总体设计、技术验证、数字化研发等业务，并建设技术研发平台和资...

#可控核聚变 #中国聚变公司 #工程化 #商业化 #技术研发

6个月前

> “我不是程序员，但我可以让AI很快就搭建一套软件出来，这是不是已经比99%的程序员牛了？” 通常我们把 AI 快速搭建出来的成果称作原型（Prototype）或者脚本（Script）。然而，要将这样的原型或脚本转化为专业的软件、App 或网站，还需要进行大量深入细致的工程化工作，比如： - 可用性（Usability）：针对不同用户场景完善优化交互体验，确保产品易用且高效； - 安全性（Security）：进行严格的安全审计，防止潜在漏洞和安全风险； - 稳定性（Stability）：建立可靠的容错机制和监控体系，保障软件能够持续稳定运行； - 可维护性（Maintainability）：保证代码清晰易读、结构合理，便于长期迭代和维护。因此，即使 AI 的编程能力日益提升，我们对软件开发工作依然需要保持敬畏之心。专业的软件工程远没有想象中简单，仍然需要严谨的态度和细致的打磨。

#AI #软件开发 #程序员 #工程化 #技术 #快速搭建

6个月前

通常我们把 AI 快速搭建出来的成果称作原型（Prototype）或者脚本（Script）。然而，要将这样的原型或脚本转化为专业的软件、App 或网站，还需要进行大量深入细致的工程化工作，比如： - 可用性（Usability）：针对不同用户场景完善优化交互体验，确保产品易用且高效； - 安全性（Security）：进行严格的安全审计，防止潜在漏洞和安全风险； - 稳定性（Stability）：建立可靠的容错机制和监控体系，保障软件能够持续稳定运行； - 可维护性（Maintainability）：保证代码清晰易读、结构合理，便于长期迭代和维护。因此，即使 AI 的编程能力日益提升，我们对软件开发工作依然需要保持敬畏之心。专业的软件工程远没有想象中简单，仍然需要严谨的态度和细致的打磨。

#AI #原型 #工程化 #软件开发 #用户体验 #信息安全 #稳定性

1年前

很多人说，大模型时代创业很容易死。其实这也分怎么做，非要去跟openAI卷，那确实是容易死。 AI时代你只要搞明白，输入端和输出端，至于里面的黑盒技术怎么变化，无关紧要。这就意味着，如果你是从底层往上做，盒子随便换，表现层也可以随便换，但本质从没发生过改变我举个例子，比如invideo AI，他做的事情是： 1、输入一段想法 2、他将想法拆解成了分镜头脚本 3、依靠脚本去视频素材库找素材，然后返回回来 4、拼装在一起，让用户可以进行微调和替换 5、输出视频好了，他这个框架其实很简单，看一眼就知道是通过RAG做的：把一个prompt理解成一个question，然后对这个question做了sub-question，最终通过sub-question的query去检索回片段。那soraAI来了能干死他么？显然不能，因为他的优势在于工程化，而不是AI。他只需要把API从RAG替换到Sora，就能瞬间起飞。因为当其他人还在一个输入框生成一个视频片段的时候，它已经可以定制化生产优质视频了。这个例子就充分说明，Sora是给他赋能的，而非卷死它。那卷死的是谁？或许是Pika和Runway。但Pika怕死吗？它本身就是个资本产物，股票都套现完了，最终收场不了的是持有股票的韭菜，至于Pika，死不死的又能怎样？可这和普通人有什么关系？独立开发者创业，能搞个SVD套壳都已经是大牛了。回归正题，如果你正在做SVD套壳，你要怎么避免灾祸？也简单，把工程化做好。生产流程是符合用户需要的，这就够了，至于说AI能力，谁牛接谁。从深度上讲，抓住底层就是抓住工程化，抓住对用户使用体验的理解。在一个场景不断去深化用户的使用路径和使用体验，而不是优化AI本身，AI交给时间，对用户在意的功能理解把握住就好。从广度上，也可以抓住底层。比如你是做图像生成的。不论你是做什么类型的图像，是头像也好，是证件照也罢，甚至肖像，写真，宠物照片。到头来不也是一个input进一个黑盒，最终给照片吗？那黑盒是谁也不重要。所以你应该想办法封装隔离好生成能力，把工程问题和生成问题拆解开。从这个维度上讲，你应该多做场景，而不是深挖生成能力。因为生成能力永远在不断迭代，但场景依旧还是那样。比如你接了midjourney API，你可以用他做可爱婚纱照，你也可以用他做宠物头像，这些都可以卖钱。那为什么不做广度而是不断去深度优化一个API的提示词呢？从这个意义上讲，底层意味着一套快速搭建业务场景的能力。如果你能快速搭建各类型的生图场景，你就赢在工程上了，哪怕突然有一天，dalle也超越了mj和sd，你依旧可以活的潇洒。

#AI #Sora #工程化 #场景 #用户体验