跪了!用DeepSeek R1做出来的公众号排版工具....

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文章主旨:
通过对DeepSeek R1与Claude 3.7的对比,探讨AI工具在代码生成及应用场景中的优劣势。
关键要点:
- 作者尝试使用DeepSeek R1生成公众号排版工具,但生成的代码功能有限,需要人工优化。
- 通过Cursor工具,作者生成了更完善的代码,实现了实时排版与格式调整功能,体验更佳。
- DeepSeek R1采用MoE系统,适合专业技术领域,生成代码质量需人工校验。
- Claude 3.7强调规则引导与人类反馈优化,生成的代码质量高且适配性强。
- 两种工具在代码生成能力上存在显著差异,适用场景各有优劣。
内容结构:
- 开篇引入:作者分享自己使用DeepSeek V3生成数据仪表盘的体验,随后尝试用DeepSeek R1生成公众号排版工具。
- DeepSeek R1生成效果:工具生成了245行HTML代码,但功能受限,按钮无法使用,需人工修正。
- Cursor工具生成效果:使用Cursor生成798行代码,实现实时排版、格式调整及一键复制HTML内容,功能更加完善。
- 技术对比分析:
- DeepSeek R1:基于MoE系统,擅长后端和算法,训练成本低,但代码逻辑需人工校验。
- Claude 3.7:通过规则引导与反馈优化,生成质量高,适合前后端开发,代码生成能力领先。
- 结尾互动:作者号召读者关注公众号并参与互动,可获得额外资源。
文章总结:
文章通过实际案例对比,展示不同AI工具的适用场景与技术差异,建议读者根据需求选择适合的工具。
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