登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
一句话、几张图、一份文档,都能直接交给 AI。AI 帮你理解需求、生成资源、复用已有资产,还能实时预览、随时调整。从“说清楚需求”到“做出应用”,这次真的更近了一步!
摘要:本文为非技术人员提供两种无需编写代码即可创建API接口的实用方案。路径一通过低代码平台配置数据库表自动生成CRUD接口,包含分页、筛选等功能;路径二借助AI编程用自然语言描述需求生成接口草稿,经人工调整后发布。两种方式均自动生成文档和权限管理,适合标准数据接口和简单统计需求。但复杂业务流程、高并发优化等仍需工程师介入。方案有效解决简单接口排期问题,将开发门槛降至业务理解+基础校验层面。(14
本文介绍了五款特色鲜明的低代码平台:1)浩鲸灵犀:大模型驱动的产业级平台,擅长运营商级系统开发;2)斑斑AI低代码:永久免费的零成本数字化工具,适合中小企业;3)氚云:与钉钉深度集成的协同开发平台;4)天际PaaS:专注不动产行业的专业平台;5)数式Oinone:面向软件公司的模块化开发引擎。各平台在行业适配性、技术特性及成本控制方面各具优势,用户可根据具体需求选择最适合的产品。
摘要:本文探讨了将模糊测试应用于大语言模型质量保障的创新实践。研究发现传统测试方法难以应对大模型输出的不确定性,团队通过改造模糊测试框架,构建语义化提示生成引擎和自动化评估系统,在3类基座模型和7款应用中发现了20种新型漏洞。这些漏洞表现为代码执行风险、上下文劫持、越狱攻击变种和资源滥用等模式,揭示了模型在推理和生成环节的系统性脆弱点。研究建议建立分层评估体系、持续演化的测试用例库,并将安全测试嵌
例如,输入“创建一个供应商管理应用,包含供应商信息登记、资质审核、合同关联和绩效评分功能”,AI助手便能自动生成完整的应用框架,并完成字段配置、流程设计、页面布局等繁琐工作。泛微e-builder的AI助手能够直接操作表单、流程、页面等核心对象,实现从“对话”到“应用”的闭环,这是衡量AI能力深度的关键标准。A:泛微e-builder的AI能力基于领域模型驱动和全生命周期管理理念,AI生成的组件并
2026年低代码行业早已告别“拖拽可视化”的初级内卷,全面进入的技术比拼阶段。,AI能力成为企业数字化转型的核心标配。但白皮书同时抛出扎心真相:超60%平台仅为“外挂式AI贴牌”,并未实现底层架构融合,无法真正赋能企业核心业务开发。这也解释了为什么多数企业落地低代码后,依旧面临迭代慢、适配差、提效不明显的问题。本文从技术底层出发,拆解真假AI低代码的核心差异,理清当下企业数字化转型的正确落地路径。
2026年,AI的普及速度远超所有人的预期。两年前,企业还在纠结"要不要用AI";一年前,讨论的是"用哪个大模型";而到了今天,问题变成了"怎么把AI真正用起来,而不是只做个聊天框摆在那里"。但现实很骨感。大多数企业管理后台的AI能力,说好听点叫"AI集成",说难听点就是"在右上角放了个聊天图标,背后接了个GPT的API"。你问它"帮我查下上个月的销售报表",它回答"作为AI模型,我无法访问您的数
当一家三甲医院的信息中心可以在三周内完成覆盖全院的管理平台建设,当业务人员的一句“在报表中增加统计维度”就能驱动系统实时更新——这背后不是某种神秘的技术魔法,而是一套清晰的工程化路径:AI为主、人工为辅的协作范式重新定义了开发流程中人与机器的分工边界;将“理解”和“生成”解耦——大模型只负责理解层面的输出(结构化任务清单、数据模型定义、业务流程描述),小模型负责将结构化的中间表示转化为确定性的代码
概括 PyCaret 的定位、低代码工作流与任务类型,说明其与 scikit-learn 等库 的关系,并介绍基于 PyCaret 整理的 automl-skill 技能结构、调用场景与预期效果。
现阶段绝大多数企业低代码AI落地,陷入一个致命误区:接入大模型只做接口连通,忽略参数调优、Prompt标准化、能力边界治理三件事。上线后频发输出幻觉、算力爆增、业务逻辑错乱、接口超时问题,研发甩锅模型精度,算法甩锅业务适配,最后AI项目沦为摆设。很多开发误以为低代码对接AI就是可视化拖拽、填接口地址,实则。今天抛开水文式基础教程,从生产级落地视角,拆解低代码平台内置AI能力三大核心技术,戳破行业调
2026年,低代码开发平台市场规模预计达660亿美元,75%的新应用将采用低代码构建,但开发者角色正被AI重构。传统开发流程面临需求变更慢、成本高等痛点,而AI驱动的低代码平台通过自然语言交互和多智能体协作,实现从需求到应用的快速转化。以某科技公司为例,传统开发需3个月的项目,AI低代码平台30分钟即可完成,支持自然语言微调和多端适配。双开发模式(AI自主+人工拖拽)兼顾效率与灵活性,模型驱动架构
上线对外智能问答助手,管理员只需进入模型配置,选定已接入的对话大模型,微调温度值至0.5,平衡回答精准度与灵活性,一键保存全局生效,全平台AI应用同步适配参数。搭建内部行政答疑助手,新建自定义智能体,上传办公图标,录入行政规章制度提示词,开启知识库关联+关闭全网检索,保障内部数据不外泄,保存即可生成专属办公AI。新增召回测试、关联校验机制,被智能体绑定知识库禁止删除,规避业务故障;搭建工单自动答疑
Gartner的每一次核心技术趋势预判,最终都会成为行业发展的既定事实。此次AI智能体引领低代码迭代的预言全面落地,标志着低代码行业彻底告别工具化、辅助化、同质化的内卷时代,迈入智能化、自主化、生态化的全新周期。技术迭代的核心逻辑,永远是「优胜劣汰、价值为王」。在新一轮行业洗牌中,只有坚持AI原生架构、深耕业务场景、具备自主迭代能力的智能体级低代码方案,才能真正适配政企复杂的数字化需求,为行业提供
摘要: 2026年,企业级AI进入选型与落地阶段,市场规模预计达449亿元,但仅17%企业完成部署。主流技术路线分三种: “AI+低代码”(如奥哲):降低开发门槛,适合快速构建轻量级应用,但集成能力弱。 “iPaaS+AI”(如幂链科技):优先打通数据孤岛,为AI提供执行基础,适合多系统企业,但实施成本较高。 “全栈大模型”(如阿里云百炼):提供一站式AI基础设施,但存在云厂商锁定风险。 选型建议
大模型应用开发学习全流程
这也是很多企业数字化翻车的核心原因:花了AI版本的预算,买了个“装饰性AI”,生成的系统不能直接用、流程不能自动跑、数据无法联动,最后还是靠人工手动配置。AI原生:深度理解企业业务逻辑,你口述完整需求后,自动绑定设备数据、分级审批规则、工单流转逻辑,生成的是一套闭环业务系统,不是零散表单。对于企业而言,不用盲目追逐AI噱头,分清原生与外挂,选对底层架构,才能让低代码真正降本提效,而不是沦为新的数字
机器学习本质上是解决业务问题的工具,而非程序员专属的技术仪式。其核心原理在于从数据中提取规律并泛化预测,但传统流程常被环境配置、数据搬运、API胶水等非建模环节严重拖累。低代码机器学习并非消除代码,而是通过分层解耦(数据接入、可视化建模、可治理部署)将重复性工程封装为可复用模块,显著提升模型迭代效率与业务协同能力。它在制造业预测性维护、零售销量归因、金融反欺诈等场景中验证了真实价值:让业务人员掌握
新能源行业数字化转型进入政策驱动阶段,但管理侧仍存在数字鸿沟。政策密集出台推动人工智能与能源融合,低代码平台技术演进至AI原生阶段,通过自然语言交互实现快速应用构建。以风电企业办公终端管理和光伏企业客诉系统为例,AI低代码平台基于大模型+小模型架构,将业务需求直接转化为功能系统,显著提升管理效率和数据价值。该模式通过行业知识库预置标准模型,减少传统开发中的信息损耗,实现从需求描述到代码生成的自动化
2026年的低代码赛道,AI的深度融合已是必然趋势,但“伪AI低代码”的乱象,也给企业选型带来了诸多困扰。从本次实测来看,真AI低代码与伪AI低代码的差距十分明显,只有基于AI原生架构、实现全流程智能化赋能的平台,才能真正帮助企业降本增效,实现数字化转型。JNPF v7.0的实测表现,印证了真AI低代码的核心价值——它不是简单的“AI+低代码”拼接,而是通过AI原生架构,重新定义了低代码开发的效率
目标检测技术作为计算机视觉的核心领域,通过深度学习模型实现物体的识别与定位。YOLOv8作为当前最先进的实时检测框架,在保持高速推理的同时显著提升了检测精度。结合低代码开发理念,这种技术组合可以大幅降低AI应用门槛,使业务人员无需编码即可构建定制化视觉规则。典型的应用场景包括智能零售中的商品陈列检测、工业质检等需要快速响应业务变化的领域。本项目通过Vue.js和Spring Boot实现可视化规则
人工智能大模型如GPT-4和ChatGLM3正在改变传统招聘流程,通过自然语言处理技术实现简历的智能解析与匹配。结合低代码平台Dify,可以快速构建定制化招聘系统,显著提升筛选效率。这种技术组合不仅能处理结构化数据,还能理解复杂项目经历,实现多维度量化评估。在实际应用中,系统处理速度可达8秒/份,准确率提升至89%,人工复核率降低到30%。该方案特别适合需要行业针对性筛选的企业,同时需注意法律合规
当下低代码行业早已告别单纯拖拽搭建的初级竞争,AI赋能成为赛道核心分水岭。市面多数低代码产品的AI能力仍停留在“外挂集成”“表层缝合”阶段,存在模型适配差、业务落地难、无自主决策能力、数据安全性弱等共性痛点。
这种从"小幅爬升"到"陡坡"的跳跃并非偶然。这一次的加速,是大模型的语义理解能力、RPA的流程执行可靠性,以及监管对智能体应用的态度,三条线几乎同时越过了各自的临界点——大模型不再只是"聊天工具",RPA也不再只是"按钮点击器",两者的融合让智能体第一次具备了在金融强合规场景里"既能想、又能干、还留得下痕迹"的能力。从上面这张表能看出一个共性:不管是银行的风险管理、证券的投研辅助,还是保险的智能理
最近技术圈里有个词特别火——。这个词由 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 提出,被《柯林斯词典》评为 2025 年度词汇。简单说就是用自然语言描述需求,AI 直接生成完整可运行的代码,开发者几乎不用亲手写代码,只管“验收”就行。Cursor、Bolt、v0.dev、Lovable 这些工具把这件事变成了现实。但随之而来的一个现象很有意思:你在任何主流 AI(Claude、G
在表单开发中,“字典”是保障数据规范、提升开发效率的核心支撑,更是下拉选择框、单选框、多选框、级联、下拉树等组件的“数据灵魂”。无论是固定的选项集合(如订单状态、性别),还是动态同步的系统数据(如部门、岗位),都离不开字典的灵活应用。unione-form-editor 内置完善的字典管理能力,支持三种核心字典类型,可无缝适配多类表单组件,无需编码即可实现选项的快速配置、动态同步与统一管理,彻底解
在企业级表单开发中,当用户需要从一组"互斥选项"中选择唯一结果时,单选组件是最直观、最规范的基础控件。它区别于下拉选择框的收起式展示,也区别于多选组件的多值选中,核心特点是"选项互斥、唯一选中、操作直接",适合选项数量较少、需要一眼可见、不允许模糊选择的业务场景,比如性别选择、是否判断、状态确认、类型单选、权限单选等。
低代码开发的核心是什么?答案一定离不开「高效表单设计」!今天就带大家初探一款宝藏开源组件——unione-form-editor,基于Vue 3、TypeScript和Vite构建,轻松解决企业级表单设计的痛点,让开发效率翻倍💥
本文举例介绍如何在指定日期的基础上,增加任意天数的工作日,用于程序中的时间提醒设置。
本文举例讲解在Power Automate的邮件里实现以表格形式发送SharePointlist的部分内容
【代码】Easycode配置若依框架的模板。
本文详细介绍 RuoYi-SpringBoot3-Pro 框架中集成的 Magic API 低代码开发平台,帮助开发者快速构建 REST API 接口
UI 即数据,数据即代码。设计态(Design Time):前端拖拽组件,生成一份 JSON 配置(Schema)。运行态(Runtime):前端根据 JSON 渲染页面,后端根据 JSON 生成 SQL。我们不需要为每个表单写 Java 类,我们需要的是一个**“通用的解释引擎”**。这是低代码的灵魂。"label": "商品名称","rules": [{ "required": true, "
Dify 详解
Redis作为高性能内存数据库,在后端开发中发挥着重要作用,主要用于缓存优化、分布式锁、计数器等场景,能显著提升系统性能。本文从基础使用到高级应用,全面讲解Redis实战技巧。首先介绍Redis核心价值与数据结构,展示原生命令和Java集成代码;然后针对缓存穿透、击穿、雪崩三大问题提供解决方案;最后讲解Redisson实现分布式锁的方法及常见避坑指南。文章强调Redis使用要平衡性能与可靠性,建议