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我非常好奇你们在工作和个人生活中采用了哪些人工智能系统？<p>显然，工作成果的生成很大程度上将由人工智能完成，但我发现很难将这种生成的控制权交给人工智能。<p>例如，我仍然在手动审查人工智能生成的每一行代码，因为一半的时间我需要重新修改或再生成，因为存在一些缺陷（上下文、模式清晰度、使用细节等）。<p>所以我想问你们；你们使用了哪些系统和流程来优化人工智能的生成输出和质量？

我正在开发一个名为 SVGER 的开源命令行工具，它可以将 SVG 文件转换为可直接使用的组件，支持 React、Vue 3、Angular、Svelte、Solid 以及其他多个框架，且完全支持 TypeScript，并具备树摇优化导出功能。 它的独特之处在于： - 零运行时依赖 – 安装迅速，无捆绑膨胀，高安全性 - 内置优化器，通常能生成比 SVGO 更小的 SVG（自定义树状清理、路径简化、变换合并、形状转换） - 在 600 多个图标的实际基准测试中：总耗时约 30 秒，每个文件约 50 毫秒，吞吐量为 20 个文件/秒 – 比 SVGR 快 52%，比 SVGO 快 33%，同时进行优化和组件生成 - 插件系统（已包含渐变优化器、笔画标准化器等） - 在 CI 中自动化视觉回归测试，以确保输出的像素完美 - 支持并行处理，易于与 Vite、Webpack、Next.js 等集成 该工具旨在适用于从小型副项目到大型设计系统和企业单体仓库的各种场景。 非常希望听到 HN 社区的反馈 – 无论是星标、问题，还是对改进方向的想法。 在线实时基准测试链接：https://faezemohades.github.io/svger-cli/ 谢谢！