通过调用第三方人脸识别api，按照指定格式上传图片及必要的参数，然后api进行云端识别，识别成功/失败后，会返回json格式的数据结果，使用AppInventor2解析json结果，显示到App上即可。《自行训练AI图像识别模型，开发图像识别分类App》。对比项调用第三方API自己训练AI识别模型学习成本简单，学习成本低。适合AI相关专业人士，学习成本高。识别速度速度稍慢，几秒。速度极快，毫秒级。

App Inventor 2 语音识别及交互App。识别语言指令并控制机器人运动，主要用到语音识别器及文本朗读器组件，语音识别相关开发最佳入门。代码逻辑简单，App交互性及趣味性非常强~

如今我们又身处AI浪潮之中，包括很多学校在内的国内用户都有AI结合传统的App来开发具有智能App的需求，因此，必须开发拓展以接入国内大模型，对，它专门接国内大模型的，国外的不接。流式输出，即生成内容时边计算边返回，减少等待时间，提高响应速度，适用于聊天、代码补全等场景。流式输出，即生成内容时边计算边返回，减少等待时间，提高响应速度，适用于聊天、代码补全等场景。，当然由于拓展是在最新源码平台上编译

摘要：AppInventor2中文网推出AI助手功能，支持自然语言交互实现快速开发。主要功能包括：一键生成界面组件、智能生成代码块、项目结构分析和智能客服答疑。技术特色采用流式输出、自动执行、安全确认机制，预置DeepSeek模型无需配置API，支持本地存储对话历史。用户通过设计视图工具栏即可调用AI助手，输入需求或使用快捷卡片实现功能。典型应用场景包括计算器界面生成、事件绑定和组件分析等。注意重

App Inventor 2 的项目是自动保存的吗？修改代码后如何让AI伴侣实时看到效果？这两个日常开发中最常用的操作，很多新手并不清楚。本文详细解答自动保存机制和刷新AI伴侣屏幕的正确用法。

App Inventor 2 鸿蒙先行版（HarmonyOS NEXT）开发进展同步：编译链路已跑通，AI伴侣初版完成，所有组件基本可用。底层从 Java/Android 迁移到 ArkTS/ArkUI 框架，3个月AI辅助编写8万行代码。先行版已上线 oh.fun123.cn，欢迎技术尝鲜者内测体验。

App Inventor 2（简称 AI2）是 MIT（麻省理工学院）开发的积木式 App 开发平台。它的核心理念很简单：像搭积木一样搭建 App。你不需要写一行代码。所有的逻辑，都通过拖拽"积木块"来完成——就像拼乐高一样，把不同功能的积木块拼在一起，就能实现你想要的功能。App Inventor 2 不是玩具，是一个真正能做出实用 App 的开发平台。它把编程的门槛降到最低，让每个人都能"搭建

整个流程需要7步：下载CSR → 创建证书 → 注册App ID → 添加设备 → 创建配置文件 → 上传构建 → 安装/上架。相比安卓的"一键打包"，iOS编译门槛确实高不少，需要Apple开发者账号、证书签名、配置文件等一系列操作。对于教学场景，安卓和鸿蒙是更实用的选择。App Inventor 2 构建苹果 iOS App有问题？在评论区留言。App Inventor 2 中文网。

App Inventor开发者注意了！继腾讯云CloudBase之后，又一个全能型后端服务来了——Supabase扩展已上线测试！Supabase是开源的Firebase替代品，核心是强大的PostgreSQL数据库，支持Auth认证、实时订阅、文件存储和云函数，免费额度慷慨。

示例流程：1. 创建字典 → 填入传感器数据2. 字典转文本 → 得到 JSON 字符串3. 调用 MQTT.Publish(topic, jsonText) → 发送到 MQTT Broker## Web 组件和字典拼接 JSON 有什么区别？：App Inventor 2 的字典本质上就是键值对（key-value pairs），与 JSON 的对象结构完全一致。## 三种 JSON 拼接方法