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"4. 输出格式：{\"宿舍号\": [\"学号1\", \"学号2\", ...]}" +return "作为宿舍分配专家，请基于以下学生信息，将他们分配到合适的宿舍：" +系统目标：打造智能化高校宿舍管理平台，实现从宿舍分配、报修处理到学生行为分析的全流程自动化管理。"1. 尽量将同专业、同年级的学生分配在一起" +"学生信息：" + students;AI 能力：飞算 JavaAI（智能分配

Java Class Analyzer MCP Server 是一款专为 AI 设计的 Java 代码分析服务，通过 MCP（Model-Code Protocol）协议，让大语言模型能够精确理解 Java 字节码、类依赖关系和方法调用链。分析引擎：基于 ASM 和 JavaParser 的字节码解析器。// 实际实现会更复杂，需要分析字节码指令...缓存系统：Redis 缓存分析结果，提升响应速

这款智能化开发工具能自动完成环境配置、代码生成、项目构建等核心流程，让新手只需一天，就能从 “Java 小白” 进阶到 “独立生成项目” 的水平。飞算 Java AI 提供了 Windows、Mac、Linux 三种系统的适配版本，且内置了 Java 开发所需的 JDK、Maven 等基础工具，新手无需手动配置复杂环境，只需三步即可完成安装。省去手动配置环境变量的麻烦）；启动飞算 Java AI

graph LRA[Tailwind] -->|预扫描| B[生成完整CSS类库]A -->|JIT模式| C[按需生成类]D[Windi] -->|运行时| E[即时生成CSS片段]D -->|AST解析| F[模板分析]Tailwind通过tailwind.config.js配置主题，而Windi采用windi.config.ts实现更灵活的插件系统。中小项目：Tailwind预生成模式更快(

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例如，电商网站的商品详情页可由服务端组件实时拉取库存数据并生成静态HTML，而购物车功能则作为客户端组件处理用户操作，两者协同实现首屏秒开与动态交互的无缝衔接5。例如，一个博客文章列表页可由服务端组件在服务器端完成Markdown解析和内容聚合，而评论表单则作为客户端组件处理用户输入，两者通过React的自动缝合机制形成完整UI5。然而，该技术对现有生态提出挑战：Vue等框架的UI库（如Naive

预训练阶段，GPT模型通过无监督学习大规模文本数据，学会了语言模式、语法规则等，并在实际应用时，可以根据给定的提示文本生成相应的输出文本。通过合理设置输入提示文本，结合模型的生成能力，可以快速获得符合要求的文本输出，从而应对各种工作场景中的小任务。在实际应用中，我们可以不断尝试和探索GPT模型的潜力，将其运用到更多领域，提升工作效率，释放人力资源，推动智能化进程的发展。最后，根据GPT生成的摘要内

SmartConfig为ESP32设备提供了一种便捷的配网方式，特别适合无用户界面的物联网应用。‌协议选择‌：根据目标用户群体选择ESP-Touch或AirKiss协议‌错误处理‌：实现完善的错误处理机制和用户反馈‌安全增强‌：考虑在传输层增加简单的加密措施‌备选方案‌：实现SmartConfig与其他配网方式（如AP模式、BLE配网）的自动切换。