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1.基本html結構
2.生成div加類名的快捷鍵
3.帶類名的div
4.帶id的div
5.屬性【】
6.后代>
7.兄弟+
8.上級^
9.乘法*
10.文本{}
注意：這里輸入“！”+回車鍵前，需要清空原來生成的基本結構
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>Document</title>
</head>
<body>
</body>
</html><div class="list">
<div class="item_1"></div>
<div class="item_2"></div>
<div class="item_3"></div>
<div class="item_4"></div>
<div class="item_5"></div>
<div class="item_6"></div>
</div><div class="wrapper"></div><div id="wrapper"></div><span title="test"></span><span title="test"></span><div></div>
<p></p>
<span></span><div><span></span></div>
<i></i><ul>
<li></li>
<li></li>
</ul><div><span>這是文本</span></div>多人用AI，都是用一堆提示詞，或者就是很隨意的使用，完全沒有方法和技巧。這篇文章，作者分享了自己用GPT-4的一個完整示例，我們可以參考其中的技巧、思路。
本人最近在AI產品學習中，想快速對目前已有的各類型AI產品先有個快速的了解，再針對感興趣的領域和產品進行深度分析。在看到https://www.unite.ai/發出的《10 Best AI Code Generators (January 2024)》覺得總結的還算全面，所以想試試讓AI機器人幫我快速對文中提到的10個AI代碼生成產品有初步了解。
工具：此次我是使用的字節推出的Coze，白嫖使用GPT-4（8K）來創建了跟著我姓的機器人，再通過添加了Google Web Search和Browser插件，同時將文章內容灌進知識庫中來實現整個問答流程。以下是我機器人配置和調試界面內容：
我通過向我的AI機器人提出以下兩個指令來完成了對AI代碼生成器的快速了解：
指令一：爬取下該網址的內容https://www.unite.ai/best-ai-code-generators/
指令二：基于你爬取到的內容，分產品名稱、公司情況、主要功能、產品優勢和產品具體網址向我詳細介紹下這10個工具，并整理成一個表格
我的機器人幫我整理成表格后，我將自己覺得需要關注的點進行了標紅，這種呈現形式還算是比較清晰明了，想了解某一產品也可以直接點擊網址訪問。
順便我問了下咱們國家類似的產品有哪些，以下是略經調試后機器人的回答：
我通過向我的AI機器人提出以下兩個指令來完成了對這類產品的用戶及使用場景的初步掌握：
指令一：這些人工智能代碼生成器的目標用戶主要有哪些
指令二：幫我列一個表格，告訴我這些AI代碼生成器的目標用戶主要有哪些，他們的核心使用場景的用戶故事是怎樣的
下面是我的機器人幫我整理的表格：
基于我自身的工作感受，我比較期期待AI將設計稿轉化為前端HTML/CSS 代碼以及根據代碼生成測試用例這類型的產品，因為高效還原設計稿和邏輯完整的測試流程對于我目前的團隊來說太重要了，這將極大的促進前端開發的速度和一定程度降低產品出bug的風險。這個等后續有空會繼續再深挖一下。
我通過向我的AI機器人提出以下三個指令來完成了對這類產品的盈利模式和目前的盈利情況有初步了解：
指令一：上面提到的這些人工智能代碼生成器收費情況怎樣
據上述回答，可以看出定價各有不同，收費的區間在-9不等，所以我提出了下面的指令：
指令二：總結下上述產品的收費模式類型
指令三：上面提到的這些人工智能代碼生成器的用戶量和盈利情況怎么樣
經核查，機器人給到的信息是真實有效的，起碼是幫我快速獲取到了頭部兩個產品目前的大致情況。
一般關于某類產品的發展前景的思考需要經過深度的信息整合，對整個行業、用戶等信息有了非常深的了解后才能輸出較干貨的內容，我這里嘗試輸入指令讓機器人回答了一下，不說回答的非常有深度或者比較準確，但應該還是能給到一些啟發和思考：
指令一：人工智能代碼生成器可以形成競爭壁壘的有哪些方面
指令二：人工智能代碼生成器這塊有什么新的機會和突破方向
問了一圈身邊的程序員并結合我自己的AI產品體驗感受，目前不管是AI代碼生成器還是我自己創建的機器人，這些AI工具可能還有其不完美之處，生成的結果可能需要仔細核對，調教成本也很高。但掌握好了使用方法后，省時提效的效果還是杠杠的。如要深入分析產品的話，我后續也可以采用AI機器人+人工體驗相結合的方式深入挖掘內容。
我加入的AI產品經理大本營的團長hanniman有說過“使用AI的價值在兩端：普通人用AI，能快速從20分達到60分，而專業人士用AI，能從80分達到90分效果”。
作為產品經理，一方面，需要擁抱這些AI工具，同時不斷提升自己的專業能力，提煉自己的產品方法論為規則和提示至AI機器人中，幫自己提升效率；另一方面，普通人很難掌握好目前的AI工具可能也是一個痛點，我們可以去做這個連接者，結合AI的功能和具體的用戶使用場景，設計出有用戶價值且利可圖的AI產品。
此篇文章只能說是我的一個初步探索，期望可以跟大家一起交流和深入探索~
本文由 @游瑤的產品筆記 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。
一、項目簡介
通用代碼生成器，一鍵生成前端和后端
二、實現功能
支持Shiro權限框架
支持Echarts圖形庫
支持一鍵生成前端和后端
支持模版向導功能
支持PPT數據導出
支持excel模板向導
支持MySQL,MariaDB,Oracle,PostgreSQL
三、技術選型
springboot
vue
html
css
js
五、源碼地址
私信回復：代碼生成器
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
