微软发布Infra Copilot 使用GitHub Copilot生成基础设施代码

微软发布Infra Copilot 使用GitHub Copilot生成基础设施代码 在一篇博客文章中。微软 正式发布了Infra Copilot，它旨在使用GitHub Copilot作为新的生成式人工智能工具的基础，专门帮助基础设施系统的编码工作。微软表示：Infra Copilot 利用机器学习的力量解释提示背后的意图，并迅速生成精确的基础架构代码。它能理解基础设施任务的上下文，允许专业人员用自然语言表达他们的要求，并接收相应的代码建议。使用 Infra Copilot 生成基础架构代码的程序员将能够简化编码过程，从而专注于更高级别的活动。该工具还旨在创建标准化代码片段，以便在不同环境中保持一致。新的 Infra Copilot 工具应有助于减少此类编码项目的开发时间。对于可能不熟悉基础设施代码制作特殊需求的程序员来说，它也是一种教育工具。Infra Copilot 现已提供给拥有最新Visual Studio Code 版本和 GitHub Copilot 许可证的程序员，他们可以选择个人免费试用或访问公司的 GitHub 账户。他们可以安装 Copilot 扩展，从 Visual Studio Code 登录，然后安装 PowerShell 扩展即可开始使用。了解更多： ... PC版： 手机版：

推主演示了用 ChatGPT Vision 可以从 Figma 截图并生成前端代码，他指定了使用一个流行的前端库通过提供给Cha

推主演示了用 ChatGPT Vision 可以从 Figma 截图并生成前端代码，他指定了使用一个流行的前端库通过提供给ChatGPT shadcn上的代码示例，ChatGPT就能基于代码示例和UI截图，生成代码，运行效果和截图基本一致。

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deepseek coder现在支持生成代码一键在网页端运行啦 特别好玩大家快来试试！试过才知道 链接: 推荐一个简单的提示词：用 HTML、CSS 和 JavaScript 实现一个好看的音乐播放器的所有逻辑，允许用户上传音频文件，正常输出，样式美观，显示当前音乐名，并通过 canvas 实现音乐频谱可视化。

Cheep C++ 到 Webassembly 编译器现已开源。

Cheep C++ 到 Webassembly 编译器现已开源。 Cheerp 是一个用于 Web 应用程序的 C/C++ 编译器，可让你将几乎所有 C/C++ 代码编译为 WebAssembly 和 JavaScript。其最新的3.0版本已经开源。 ​​​ Cheerp 是一个用于 Web 应用程序的 C/C++ 编译器，可让您将几乎所有 C/C++ 代码编译为 WebAssembly 和 JavaScript。其最新的3.0版本已经开源。 Cheerp 主要用于将现有的 C/C++ 库和应用程序移植到 HTML5，但也可用于从头开始编写高性能 Web 应用程序和 WebAssembly 组件。使用 Cheerp，C/C++ 代码被编译成 JavaScript/WebAssembly，并通过公开正确的 JavaScript 接口进行优化，可以轻松集成到 Web 应用程序中。 Cheerp 是 Webassembly 编译工具系列的一部分，与 CheerpJ、CheerpX for Flash 和 WebVM 并列。可用于以下场景： 1.将遗留 Java 应用程序和 Java Applets 转换为 HTML5，只需很少的努力或无需任何努力，以延长它们的生命，直到弃用，或直到开发出替代的本机 HTML 应用程序。 2.将现有的 Java 客户端迁移到基于浏览器的 Web 应用程序，通常通过使用 CheerpJ 将业务逻辑从 Java 转换为 WebAssembly/JavaScript，并用原生 HTML 重写 UI。 3.使用（转换后的）Java 库作为本机 Web 应用程序的一部分。 在幕后，CheerpJ 需要 WebAssembly 中的完整 Java SE 运行时和存在于浏览器中的 JavaScript，以及支持从 Java 访问和操作 DOM 的 JavaScript/DOM 互操作性 API。 相比之下，C++ 的 Cheerp 不需要这样的运行时，而是直接使用 LLVM 字节码格式作为目标文件和库的中间表示。它的特性如下： 解析代码，发出最终的警告和错误，然后生成对输入程序进行编码的等效 IR（= 内部表示）。 IR 通过一系列转换优化为更紧凑和更高性能的 IR。 优化后的 IR 最终由代码生成为 JavaScript 和 WebAssembly 函数和变量的组合。 或者简单地说：C++ 代码库 ->Cheerp（使用 LLVM 的优化） ->JS + Wasm 一旦生成了 .js 和 .wasm 文件，接下来就是为这两个静态文件提供服务，将它们嵌入到相关的 HTML 页面中，在库的 API 之上构建功能，并测试是否一切正常。主文件到被调用的仍然是一个 .js 文件，但是一个 .wasm 文件也被加载并从 .js 文件运行。 虽然 CheerpJ 不是开源产品，但 Cheerp 现在是。 在这一点上，重要的是要注意，从 languageX 到 WebAssembly 的工具现在可以证明更有用，因为 WebAssembly 最近摆脱了浏览器的限制，现在可以用于运行微服务和无服务函数，甚至可以运行 Wasm 二进制 文件在命令行上，这样甚至可以开发跨平台的 CLI 应用程序。

今天在Producthunt发现一个AI模型Kombai可以理解Figma的界面设计并生成对应的前端代码，下面是他们官网的演示视

今天在Producthunt发现一个AI模型Kombai可以理解Figma的界面设计并生成对应的前端代码，下面是他们官网的演示视频。 从演示来看生成的代码还是不错的，它的优势在于他不要求设计稿的格式、层级和是否使用组件，无论你怎么嵌套和画出的界面它都能理解。 这比之前通过传统工程化思路从设计稿生成代码要强多了。之前的一些工具要不是处理不了复杂样式，要不就是对设计师的设计稿格式有非常严格的要求。 同时这个模型也支持通过自然语言生成前端界面的代码。 官网链接：

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，旨在为代码生成模型领域提供更具挑战性的训练数据集和评估基准。 该数据集由难度更大、更接近真实编程场景的编程竞赛题组成。它强调在实际应用场景中提高或评估模型的理解和推理能力，而不仅仅是实现预定义的函数功能。 规模更大：TACO 包括训练集（25,443 个问题）和测试集（1,000 个问题），使其成为当前可用的最大的代码生成数据集。 更高质量：TACO 数据集中的每个问题都旨在匹配一组不同的解决方案答案，答案大小高达 1.55M。这保证了模型在训练过程中不易出现过拟合，并验证了评估结果的有效性。 细粒度标签：TACO 数据集中的每个问题都包含细粒度标签，例如任务主题、算法、技能和难度级别。这些标签为代码生成模型的训练和评估提供了更准确的参考。