在trae、qoder、Claude Code、Cursor等AI IDE中使用ui-ux-pro-max-skill

ui-ux-pro-max-skill官方地址

全局安装 uipro-cli

npm install -g uipro-cli

进入你的前端项目

cd /your/project

初始化并绑定 Claude Code 作为 AI

uipro init --ai claude # 如果你用 Cursor 就用 --ai cursor

uipro init --ai cursor # Cursor
uipro init --ai qoder # qoder
uipro init --ai all # 一次性启用全部支持的 AI

在qoder侧边栏中输入 :

/ui-ux-pro-max 帮我设计一个 B2B SaaS 产品的官网首页,要求: 风格:Minimalism + Clean,现代感强 目标:引导用户注册试用(主 CTA)、展示产品核心功能和客户案例 受众:中大型企业的产品经理和技术负责人 技术栈:React + Tailwind 请先给出: 推荐的 UI 风格说明与理由 颜色方案(含主色、辅色、背景色、强调色),并给出 Tailwind 写法示例 字体与排版层级建议 页面模块结构草图(Hero、Features、Testimonials、Pricing、FAQ、Footer 等) 最后输出一个完整的 React 组件示例(使用 Tailwind),包含上述模块。 

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.NET开发者做AI Agent总卡壳?微软Agent Framework:从架构拆解到订单机器人实战,C#也能快速搭智能代理

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上个月帮客户搭“电商售后AI Agent”时,我踩了个典型的.NET开发者痛点:用C#调用GPT-4做对话、接数据库查订单、调物流API查进度,结果写了一堆胶水代码——对话状态存Session里丢数据、不同功能模块冲突、多轮交互逻辑越改越乱。直到翻到微软刚开源的Agent Framework,才发现这些问题早被针对性解决:不用自己拼组件,直接用框架的Skill管理功能、State Manager管状态,3天就把之前2周的活儿重构完了。 很多.NET开发者聊AI Agent时,总觉得是Python生态的“专属领域”,要么羡慕LangChain的灵活,要么愁.NET下组件不兼容。但微软这套Agent Framework,其实是把.NET的强类型、高稳定性和AI Agent的“自主决策、多工具调用”结合到了一起——它不是简单的“API封装”,而是一套能落地企业级场景的完整体系。本文会从“踩坑经历→架构拆解→实战落地→避坑总结”四个维度,带你搞懂这套框架到底怎么用,以及它能给.

Qwen3.5-2B边缘计算落地:无人机回传图片→本地模型→缺陷标注建议

Qwen3.5-2B边缘计算落地:无人机回传图片→本地模型→缺陷标注建议 1. 项目背景与需求 在工业检测领域,无人机巡检已经成为基础设施维护的重要手段。传统方案面临两个核心痛点: 1. 实时性不足:无人机拍摄的高清图片需要回传云端处理,网络延迟导致响应慢 2. 隐私风险:敏感图片上传第三方云服务存在数据泄露隐患 Qwen3.5-2B作为轻量化多模态模型,其20亿参数的紧凑架构特别适合部署在边缘计算设备(如NVIDIA Jetson系列),实现"拍摄→分析→标注"全流程本地化处理。 2. 技术方案设计 2.1 系统架构 [无人机] → [边缘计算盒子] → [本地显示器/告警系统] ├─ Qwen3.5-2B模型 └─ 缺陷标注界面 2.2 核心组件 1. 硬件选型: * 无人机:大疆M300等工业级机型,支持RTK定位 * 边缘设备:

AI绘画——即梦AI基础操作入门教程

AI绘画——即梦AI基础操作入门教程

即梦AI基础操作入门教程: 文章转载自:即梦AI基础操作入门教程 - AI智研社 目录 即梦AI基础操作入门教程: 一、即梦AI是什么?   二、注册与登录步骤 三、即梦AI界面介绍 四、基础功能详细操作步骤 (一)AI绘画功能详细操作 (二)AI视频生成详细操作 一、即梦AI是什么?   即梦AI 是由字节跳动开发的一款AI创作工具,主要功能包括AI绘画、AI视频生成、AI数字人制作等。它能帮助用户快速生成高质量的视觉内容,广泛应用于内容创作、短视频制作、营销宣传和教育培训等领域。 二、注册与登录步骤 访问官网: 进入https://jimeng.jianying.com,点击页面上的“登录”按钮。(也可以下载即梦APP) (备用入口:即梦AI - AI智研社) 账号注册: 使用抖音账号扫码,即可注册登录 三、即梦AI界面介绍

强化学习与大模型融合:从理论到机器人实践全解析

强化学习与大模型融合:从理论到机器人实践全解析

强化学习与大模型融合:从理论到机器人实践全解析 导读:本文系统梳理了强化学习(RL)与大语言模型(LLM)融合的前沿技术,涵盖从理论基础、算法架构到机器人仿真实践的完整链路。基于最新学术讨论与实验案例,深入剖析如何利用大模型优化奖励设计、解决多智能体协作难题,并提供完整的开发环境搭建指南。 一、核心概念与课程概览 1.1 什么是强化学习与大模型融合? 强化学习与大模型融合(LLM-RL)是指将大语言模型的语义理解、推理能力与传统强化学习的决策优化相结合,以解决复杂环境下的智能体控制问题。 核心优势: * 🧠 智能奖励设计:利用LLM自动生成和优化奖励函数,克服人工设计奖励的局限性 * 🔄 自适应交互:通过自然语言交互实现人机协作与策略优化 * 🎯 泛化能力提升:借助大模型的先验知识提高样本效率和策略泛化性 1.2 课程知识结构 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 强化学习与大模型融合 │ │ 教学讨论框架 │ ├─────────────────────────