ai_gallery

Английский | 中文

Добро пожаловать в мой A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-Prece-Development! Несмотря на минимальные знания о фронте (всего лишь немного HTML и CSS), мне удалось создать некоторые интересные компоненты с помощью Claude 3.5 и GPT-4. Я интегрировал эти компоненты в этот сайт витрины. Не стесняйтесь исследовать и испытать это самостоятельно!

Я должен сказать, что ИИ действительно преобразовал то, как мы пишем код.

Обзор проекта

Этот проект построен с использованием React и NextJS для статической генерации сайтов (SSG) и развернут в NetLify. Он включает в себя автоматическую генерацию сайтов, интеграцию Google Analytics и поддержка I18N для интернационализации. В настоящее время галерея включает в себя несколько интересных компонентов, и я планирую постоянно добавлять больше с помощью ИИ.

Алгоритмы: Исследуйте интерактивные визуализации классических алгоритмов, таких как BFS Pathfinding, A* Search, алгоритм Dijkstra и операции кучи.

Игры: внедрение классических игр, таких как Гомоку (пять подряд), китайские шахматы, тетрис и 2048.

Другие компоненты: различные интересные виджеты, включая динамические диаграммы для визуализации данных.

Местное развитие

Каждый может внести свой вклад в улучшение этих компонентов. Не волнуйтесь, если вам не хватает технического фона фронта - вы можете использовать ИИ, чтобы воплотить свои идеи в жизнь! Вот простые шаги, чтобы запустить этот проект на местном уровне:

1. Клонировать репозиторий:

    git clone [email protected]:selfboot/ai_gallery.git
   

2. Перейдите к каталогу проекта:

    cd ai_gallery
   

3. Установить зависимости:

    pnpm install
   

4. Запустите сервер разработки:

    pnpm dev
   

5. Откройте свой браузер и посетите http://localhost:3000 чтобы просмотреть проект.

Если вы столкнетесь с какими -либо проблемами на этом пути, попробуйте использовать ИИ, чтобы решить их!

Размышления об использовании ИИ

Будучи новичком без опыта веб-разработки, я узнал много практических знаний о лидере посредством A-A-Advisted Development этого проекта. Было невероятно полезно, наконец, создать визуализации, которые я всегда хотел сделать.

1. Возможность обучения : помощь ИИ помогла мне быстро понять аспекты реагирования, JavaScript и современных методов веб -разработки.
2. Решение проблем : хотя ИИ сыграл решающую роль во многих аспектах, все еще были проблемы, которые требовали вмешательства человека для решения.

Влияние ИИ

GPT-4 и Claude 3.5 доказали, что являются полностью способными виртуальными наставниками и партнерами по программированию. Даже без предварительного опыта разработки реагирования они помогли мне быстро понять концепции реагирования, внедрить сложную логику, создавать привлекательные пользовательские интерфейсы и понять основные принципы. Это отличные помощники по программированию, быстро вводя лучшие практики, шаблоны дизайна и методы оптимизации. Они помогают решить различные сложные проблемы, действительно зарабатывая название лучших наставников.

Ограничения ИИ

У ИИ все еще есть некоторые галлюцинации и ограничения в способности рассуждения. Иногда код, сгенерированный AI, содержит ошибки или не соответствует требованиям проекта, а иногда предоставленные объяснения недостаточно ясны. В этих ситуациях вам нужно отлаживать и решать проблемы самостоятельно.

AI-Human Collaboration

Наиболее эффективным подходом является использование ИИ в качестве совместного инструмента, сочетающего его обширные знания с личным творчеством и пониманием, специфичным для проекта для выполнения интересной работы быстрее и лучше.

Сравнение GPT-4 и Claude 3.5

Это личные мнения и только для справки. Обе модели ИИ сыграли важную роль в этом проекте, каждая из которых со своими сильными сторонами. Я обычно использую Claude 3.5 для быстрого прототипирования и GPT-4 для решения подробных проблем.

• GPT-4 : превосходно в предоставлении подробных объяснений и обработки сложных, многоэтапных задач. Для проблем, когда у меня есть общее понимание причины, GPT-4 часто предоставляет хороший код и объяснения при получении подробных подсказок.
• Claude 3.5 : исключительно хорошо работает в генерации и рефакторинге кода. Учитывая простое описание требований, он часто быстро создает хороший прототип. Его ответы обычно более краткие и непосредственно применимы, что делает его отличным для быстрой реализации и исправления ошибок.