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发现来自最新论文和开源代码库的人工智能初创项目,每天更新。
AStack 是一个可组合的框架,旨在通过“万物皆组件”的理念简化人工智能应用的开发。它提供了一个零适配层设计,使各种人工智能模型、工具和自定义业务逻辑之间能够无缝集成。
AStack 是一个独立的技术框架,拥有自己的架构和生态系统,建立在 Hlang 之上——这是一种高度语义化的第四代语言(4GL),受到基于流的编程范式的启发。Hlang 的基础特别适合计算建模和人工智能生成代码,这赋予了 AStack 强大的功能。该框架强调简约和性能,使开发者能够以最少的样板代码创建复杂系统,同时保持完全的技术自主性。
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我想分享这个FOL的实时演示环境,这是一个来自70年代末的旧系统。它包含了许多关于元层推理的前驱思想,包括现在常见的反射证明,这种方法将对象理论中的证明转化为元理论中的评估,这在Rocq、Lean和其他证明助手中都很常见。
嗨,HN,
我是一名后端开发者,最近开始构建全栈应用,主要使用 Next.js 和 shadcn-ui。鉴于人工智能编码工具最近变得非常强大,我一直依赖它们来帮助我弥补前端技能的不足。
在大多数情况下,这种方法效果很好——尤其是当我可以直接组合现有的 shadcn-ui 组件时。我描述我想要的布局和功能,AI 帮助我将这些元素组合在一起。
然而,当遇到以下情况时,我就会遇到困难:
- 组件的外观不符合我的预期,需要进行自定义;
- 我需要的组件在库中不存在;
- 我需要微调 CSS/样式;
在这些情况下,事情就变得更加复杂。我对 CSS 或前端设计系统并不太熟悉,有时 AI 生成的代码并不能完全符合我的想法。结果我不得不花费过多的时间来调试样式,或者试图更好地解释我想要的内容——通常并不成功。
所以我现在在想:
这是否意味着我需要投入更多时间深入学习前端开发(特别是样式和布局)?
还是说我只是没有以正确的方式与 AI 协作——例如,我的提示写得不好,或者我缺少一些工具或技巧,使这个过程更加顺畅?