AI在低代码/无代码开发中的积极作用，本质上是技术融合推动的软件开发民主化进程。从技术层面看，AI通过NLP、生成式AI、机器学习等技术，重构了开发全流程，解决了传统低代码/无代码的核心痛点；从实践层面看，AI+低代码/无代码在政务、项目管理等场景的落地，证明了其在提升效率、降低成本、适配需求变化等方面的核心价值；从行业层面看，这种融合不仅重构了开发者的角色定位，更降低了软件开发的门槛，让更多非技

AI与低代码的融合，本质是技术普惠的体现——它让业务人员摆脱了“技术依赖”，能够将自己的业务想法快速转化为系统应用；让开发人员从重复劳动中解放，专注于更具创造性的核心技术研发；让企业以更低的成本、更快的速度实现数智化转型。未来，随着大模型技术的迭代与低代码平台的成熟，二者的融合将呈现两大趋势：一是“端到端的智能开发”，实现“需求描述→系统生成→上线运维”的全流程自动化；二是“行业化深度适配”，针对

7天搭建智能客服工单系统的案例，本质上是低代码+AI技术的一次“价值验证”：它不是让开发变得“没有技术含量”，而是让技术人员从重复劳动中解放出来，专注于更核心的业务创新。很多技术人对低代码+AI有抵触情绪，本质上是担心自己的技术优势被稀释。但技术发展的趋势从来不是“固守传统”，而是“拥抱变化”。就像当年Java取代C++成为企业开发主流，不是因为C++不好，而是因为Java让开发更高效——低代码+

通过 Web 图形界面轻松管理 Linux 服务器，实现主机监控、文件管理、数据库管理、容器管理等功能。1Panel - 现代化、开源的 Linux 服务器运维管理面板 - 官网在线安装 - 1Panel 文档。

Pandas是一个数据分析开源组件库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它的核心的功能是其DataFrame对象，这是一个带有行和列标签的二维表格数据结构，支持缺失数据处理、时间序列功能、灵活的数据输入输出方法、数据对齐和分组操作等特性。PandasAI则通过结合Pandas和生成式AI技术，使用户能够以自然语言与数据进行交互，从而简化数据分析流程。它的核心目标是让数据分析变得更直观、高

总的来说，Spring AI项目通过对请求参数的自适应兼容处理，简化了与第三方接口的交互过程。通过对参数构造和数据处理的精细化管理，确保了无论是在功能调用，还是在API对接中，都能稳定、高效地工作。在我们深入分析了toPrompt()和方法的实现后，可以看到，它们通过抽象和封装有效地处理了复杂的接口请求，确保了用户的输入和系统的响应能够高效流畅地匹配。对于开发者而言，理解这些核心方法和自适应处理逻

做大模型编程测试，其中一方面是想看看不同模型的编程能力边界，另一方面也是想在测试中挖掘想法。希望这些模型的能力，能够不断的完善提高，先汇聚到一款模型上也可以，记得某天上午：付费的AI编程工具服务全部宕机，居然再次靠搜索解决问题。七号楼AI编程：代码多，效果好？- 七号楼 - 博客园JNPF快速开发平台。

先说结论：扣子（Coze）其实就是字节跳动自家的AI大模型智能体开发平台。如果你关注AI、玩过大模型，或者做过智能体产品，比如AI客服、AI助手、虚拟女友这些工具，一定绕不开扣子。扣子为开发者、产品经理、甚至是零基础的小白用户，提供了“零代码/低代码”可视化搭建工具。你可以像搭积木一样，把各类大模型、插件、工作流拖进来，5分钟就能造出一个属于你的AI智能体。无论你要做AI助手、虚拟助理，还是知识问

AI 智能体指的是一种软件实体，它能够利用自然语言处理、机器学习或推理系统等人工智能技术，自主感知、推理和行动，以实现特定目标。我为开发了一个 AI 智能体，该智能体接收一个正则表达式模式，并就该模式所匹配的字符串类型提供易于理解的解释。开发此智能体的灵感源于我在此之前开发的一个 API（，在该 API 中我必须使用正则表达式进行一些自然语言处理。尽管我之前学习过正则表达式，但感觉像是第一次见到它

整个工作流采用模块化设计，核心流程包括：工作流接收用户输入的书籍名称、作者名称和个人账号名称作为起始参数。大模型节点将书籍文案智能拆解为多个分镜段落，每个段落包含分镜名称、分镜描述、字幕文案和图像生成提示词。批处理环节根据每个分镜的提示词批量生成扁平风格的插画，并自动抠图处理，得到透明背景的人物素材。循环节点对每段字幕文案进行语音合成，生成对应的音频文件。代码节点整合所有音频、图片、字幕的时间轴信