近两年大语言模型跟AI编程十分的火热。自己也花了很多的时间通过VScode上包括各种ai编程助手包括copilot、通义千问、cline等。之前的应用里面主要是针对项目内的需求做一些单元测试、explain、fix的部分工作。今年cursor的编程工具也全面爆发了,各大厂商都纷纷投入这个赛道。尤其今年智能体、mcp发展起来了之后感觉越来越方便,其能力也更为强大。最近我开始全面进行ai完整来开发。也写个例子给大家参考项目背景在移动互联网时代,位置打卡和照片分享已成为日常生活的重要组成部分。无论是工作考勤、旅游记录,还是社交分享,人们都希望能够在照片中记录准确的时间和地点信息。基于这一需求,我们开发了一款功能完善的微信小程序水印相机。核心功能设计1. 智能定位与地址解析项目的核心亮点在于自动获取用户位置信息:GPS坐标获取:利用微信小程序的地理位置API,实时获取用户的经纬度坐标地址逆解析:通过坐标信息查询详细的地址描述,为用户提供可读性强的位置信息时间戳记录:精确到分钟的时间记录,确保打卡信息的准确性2. 专业级拍照体验为了提供媲美专业相机的拍照体验,我们实现了:多方向支持横屏和竖屏模式

技术 · 09-01
微信小程序水印相机的AI开发实践:从需求到实现的完整指南(一)

不管是通过DDD方法论设计新服务还是梳理老服务,绕不开的一点就是接口设计。接口设计时很容易犯的一个错就是经常会根据接口调用方的个性化场景(比如多种界面展示)设计出很多类似且重复性的接口,且接口的实现逻辑割裂、复用性差。为了让业务服务更加聚焦领域能力,根据领域能力设计对外接口,同时又要满足多样化的接口消费场景如前端展示,架构里往往需要引入BFF这一层。在用户体验至关重要的今天,程序展示界面丰富多样。比如同一个界面可能同时存在极简版、专业版,一个界面要展示多种数据,要连接的设备也层出不穷如小程序、APP、网页、客户端等等。归纳起来有这几类:这些需求如果都在前端完成,则前端需要多次网络请求服务端数据,并且接口相关的适配逻辑不适合用前端技术来处理,效率不会高。但是如果一股脑丢到服务端来处理,则服务端模块的接口频繁修改带来稳定性下降。模块界限会变模糊,接口数量膨胀厉害。展示逻辑和领域逻辑混杂在一起,久而久之业务逻辑将变得难以维护。从DDD角度看,提倡围绕领域业务能力进行接口设计,服务端应该聚焦领域自身能提供什么样的能力来设计接口,而展示相关的处理逻辑不应该是领域业务。因此可以得出这里的主要矛盾是

技术 · 07-10
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