diff --git a/docs/stage-0/0.2-ai-capabilities-through-games/index.md b/docs/stage-0/0.2-ai-capabilities-through-games/index.md index 7153bdc..7cd52ff 100644 --- a/docs/stage-0/0.2-ai-capabilities-through-games/index.md +++ b/docs/stage-0/0.2-ai-capabilities-through-games/index.md @@ -4,9 +4,13 @@ 这是一个**基于项目制学习**的学习教程。我们鼓励你跟随步骤一步步操作,并尝试复现结果。 不要担心犯错或修改内容,我们永远相信你可以做到,请你永远记住: -::: tip 🎉 核心理念 -**完成比完美更重要**。 -::: + +
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+ 完成比完美更重要 🐣 +
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## 本章导读 @@ -34,47 +38,7 @@ AI 出现之后,第一次给了普通人一个全新的可能:你不需要会写代码,只需要学会对 AI 说清楚你想要什么。来自 GitHub Copilot 的[数据显示](https://www.wearetenet.com/blog/github-copilot-usage-data-statistics),超过1500万开发者正在用AI辅助编程,平均46%的代码都是AI生成的! 在Java项目中这个比例能达到61%。 - - - - - -
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55%
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开发速度提升
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2.4
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提交周期 (原9.6天)
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81%
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当天安装率
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96%
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代码采纳率
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- 让人真正兴奋的是效率的飞跃:开发者完成任务的速度提升了 55%。原本需要 9.6 天才能提交的代码,现在只要 2.4 天就能搞定。 这种肉眼可见的效率提升,说明 AI 不再只是一个“可选工具”,而是正在成为开发流程中不可或缺的编程助手。 -

- 采用率的数据也印证了这一点:在获得访问权限的当天,就有 81% 的开发者第一时间完成安装并开始使用;其中 96% 的人更是在当天就开始采纳 AI 提供的代码建议。换句话说,开发者几乎是立刻把 AI 融入了日常编码工作。 -
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+让人真正兴奋的是效率的飞跃:开发者完成任务的速度提升了 55%。原本需要 9.6 天才能提交的代码,现在只要 2.4 天就能搞定。 这种肉眼可见的效率提升,说明 AI 不再只是一个“可选工具”,而是正在成为开发流程中不可或缺的编程助手。采用率的数据也印证了这一点:在获得访问权限的当天,就有 81% 的开发者第一时间完成安装并开始使用;其中 96% 的人更是在当天就开始采纳 AI 提供的代码建议。换句话说,开发者几乎是立刻把 AI 融入了日常编码工作。 对于普通人来说,这个趋势更有意义:如果专业程序员都在大量依赖AI写代码,那我们这些**不会编程的人,为什么不能直接跟AI对话来实现自己的想法呢**? @@ -170,15 +134,6 @@ AI 出现之后,第一次给了普通人一个全新的可能:你不需要会 在当下,你可以相对安心地把 AI 视作一个高效的 Demo 与自用工具搭档: 只要你愿意多测试、多迭代,多问几轮“这里不对,帮我修一下并解释原因”,在原型与内部工具这一级别,整体质量通常是足够且具备实践价值的。 -
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- ## 3. 动手:你的第一个 AI 原生应用 让我们回到动手部分,在前一部分,我们已经用 AI 快速做出了一个可以玩的贪吃蛇原型,也大致知道了 AI 能做什么、不能做什么。接下来我们将学习如何用最基础的 **vibe coding** 技巧创建一个**现代版**的 AI 贪吃蛇游戏。我们将让蛇吃掉文字字符而不是豆子。最后让游戏根据吃掉的文字字符生成一首诗,并画一幅画。