原贴链接

嗨，大家好！我给我的AI编码员添加了一个前端反馈功能，在开发期间通过给AI提供屏幕截图，让它能查看前端的样子。这个功能形成了一个反馈循环，使编码代理能够迭代地创建前端，这比一次性方法创建的前端更接近模板。查看Clean Coder的GitHub：[https://github.com/GregorD1A1/Clean - Coder - AI]。请分享你的反馈并点赞！

讨论总结

原帖作者给AI编码员添加前端反馈功能并分享在GitHub上，希望得到反馈和点赞。评论者有认可这个功能并打算尝试的，也有对能否连接到特定API、ollama存储问题、与docker协作方式、RAG更新等技术问题进行提问和讨论的，还有关注到原帖给代码赋予性别这一细节表示可爱或者进行讽刺指责的，也有因项目图片错误而不认可项目的，同时存在请求点赞的无实质观点的评论。

主要观点

  1. 👍 认可AI编码员的前端反馈功能并打算尝试。
    • 支持理由：觉得功能看起来不错。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 希望能连接到非ollama的OpenAI兼容本地API。
    • 正方观点：ollama会使存储容量翻倍等问题。
    • 反方观点：开发者担心影响其他用户入门流程。
  3. 💡 询问与docker的协作方式。
    • 解释：针对前端反馈功能，关心其与docker协作方式。
  4. 💡 对在创建新项目场景下使用RAG的用途存疑。
    • 解释：看到视频创建新项目未体现RAG用途而提出疑问。
  5. 💡 原帖中给代码赋予性别这一行为很可爱。
    • 解释：从独特视角发现这个小细节并表示认可。

金句与有趣评论

  1. “😂 Does look neat, will give it a shot.”
    • 亮点：简洁表达对功能的认可和尝试意愿。
  2. “🤔 Can it connect to an OpenAI compatible local API that’s not ollama?”
    • 亮点：提出关于API连接的关键问题。
  3. “👀 It’s cute that you’ve gendered your code.”
    • 亮点：关注到独特的赋予性别细节并正面评价。
  4. “😒 Hey everyone this dude just gendered a LLM! GET EM!”
    • 亮点：以讽刺的方式表达对原帖作者拟人化LLM的不满。
  5. “🙄 There’s an fundamental error in you picture, the loop is all messed up so I can’t really take this project too seriously.”
    • 亮点：指出项目图片错误影响对项目态度。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，有正面认可（如觉得功能不错想尝试）、中性（如提出各种疑问）和负面（如因图片错误不认可、对拟人化行为的讽刺指责）。主要分歧点在于对原帖功能技术层面的疑问、对原帖一些特殊做法（如赋予性别）的态度以及对项目图片错误的看法。可能的原因是大家从不同角度看待这个AI编码项目，包括技术、细节、展示效果等方面。

趋势与预测

  • 新兴话题：围绕AI编码项目与docker协作、RAG的使用等技术方面可能会有更多深入讨论。
  • 潜在影响：如果项目能够解决目前被指出的问题，可能会对AI编码领域中前端反馈相关技术的发展有推动作用，也可能会影响大家对AI项目展示方式的重视程度。

详细内容：

标题：关于为 AI 编码添加前端反馈功能的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于为 AI 编码添加前端反馈功能的帖子引起了广泛关注。原帖介绍了为其 AI 编码添加了一个前端反馈功能，通过在开发过程中为 AI 提供截图，让其能看到前端的样子，从而形成反馈循环，使创建的前端更接近模板。该帖子获得了众多的点赞和评论。

帖子引发的主要讨论方向包括如何连接本地 API、从用户角度如何实现更便捷的操作、以及关于该功能的一些疑问和批评等。文章将要探讨的核心问题是如何优化这一功能以满足不同用户的需求。

在讨论中，有人提出能否连接到非 Ollama 的 OpenAI 兼容本地 API，并认为当前的设置会增加存储容量。有人建议询问用户是否要更改 OpenAI 端点的默认 API URL，让高级用户通过编辑.env 文件来处理。还有人指出图片中存在循环错误，对项目的严谨性表示质疑。

有用户分享道：“作为一名长期从事相关领域研究的开发者，我深知在实现这类功能时，要充分考虑用户的使用习惯和技术门槛。比如，对于大多数普通用户，过于复杂的设置可能会让他们望而却步；而对于高级用户，提供灵活的自定义选项则至关重要。”

也有人提供了相关的示例链接：[https://github.com/cline/cline] ，以说明如何在 UI 中处理类似问题。

讨论中的共识是需要优化用户体验，使功能既满足高级用户的需求，又不会让普通用户感到困惑。特别有见地的观点是要平衡不同用户群体的需求，以推动项目的更好发展。

总之，这次关于 AI 编码前端反馈功能的讨论展现了用户对于技术创新的关注和思考，也为项目的进一步完善提供了丰富的思路和建议。