weekly-summary-20250406

技术

https://mp.weixin.qq.com/s/Z0rDUkqPPTA8ijjOXN7d7A
复杂任务的拆解
面对生成 UI 这一复杂任务，我们可以采用多 Agent 协作的解决方案。通过将任务拆解为数据拆分、界面布局和代码生成等多个子任务，分别由不同的 Agent 完成。

灵活适配的模型选择
得益于多 Agent 架构，我们可以根据任务的复杂度和模型的特点，灵活选择最适合的模型。例如，对于数据拆分这类相对简单的任务，7B 小模型即可快速输出结果，确保高效执行；而对于更复杂的任务，则可以选择更强大的模型来保证输出质量。

视觉 AI 模型
我们通过 8000 张人工标注的 UI 数据集，训练并实现了一套视觉 AI 模块，并提供了对应的 UI 理解增强方案。通过这套方案，能够精准、快速地识别 UI 图片中每一个组件的嵌套关系、位置、大小、类型、内容以及样式。

组件接入
类似 function call 的方式，我们希望AI模型能够准确理解组件的属性定义及使用方法，并基于这些信息组装界面。因此，业务方需要发布并描述自定义组件。说明组件怎么用，属性含义和更多详细信息。
自定义组件可以封装特定的业务交互逻辑、视觉效果和动画设计，模型无需感知。

https://mp.weixin.qq.com/s/orw647eNbvwSg_2yj3eZ8w
按照官方介绍，这主要得益于3大部分的相互配合：

未来开发人员的发展方向：深度结合AI的全栈工程师。

在 curso agent 模式下，我们已经进入了 prompts is code 的时代——提示词即是“代码”，而代码已经是提示词编译后的目标产物。你最好保存这份提示词，以方便未来优化“编译结果”。

我们要能够在某些领域和 AI 交流讨论，前提是你要有足够的判断能力——专业领域的审查在 AI 时代至关重要。这些都是由大量的项目实践、思考等组成的经验。提示工程技巧不过是与AI协作的基础门槛，就像学会使用搜索引擎的关键词技巧一样。真正重要的是我们的专业深度和判断力。

未来已来，但分布不均。在软件开发领域，AI革命已经开始，那些能够拥抱变化、快速适应并利用AI优势的工程师和团队，将在这场变革中脱颖而出。

AI编程助手：你的天才实习生
为AI提供项目背景、技术规范、业务上下文和具体任务要求，就像为实习生准备的入职培训材料一样。

Brooks 定律（又称布鲁克斯法则）由软件工程先驱 Frederick P. Brooks, Jr. 提出，其核心观点是：

向进度落后的项目中增加人手，只会使项目更加落后。

该定律源自 Brooks 在《人月神话》（_The Mythical Man-Month_）中对大规模软件开发的经验总结，揭示了项目管理中“人力与时间不可简单互换”的悖论

Weekly Summary

#每周总结