frogteam

- FrogTeam.ai

อัปเดต v0.1.6: 10-13-2024

• การจัดการเหตุการณ์ที่ดีขึ้นสำหรับการบันทึกพร้อมท์และการตั้งค่า
• > พร้อมท์ Wrapper สำหรับ dall-e-3
• พร้อมท์สถาปนิกนำเพิ่มเติม

อัปเดต v0.1.5: 10-01-2024

• เพิ่มสมาชิกทีมใหม่และทำให้พวกเขาเป็นศิลปินกราฟิก
• เลือกรุ่น dal-e-3
• นี่เป็นคุณสมบัติใหม่ที่ไม่มีการตรวจสอบและไม่มีคำแนะนำ

ตัวอย่างการใช้งาน Graphic Artist
ฉันตั้งชื่อศิลปินกราฟิกของฉันว่า เจนนี่ เมื่อฉันอธิบายสิ่งที่ฉันต้องการ ฉันก็รวมสิ่งต่อไปนี้เพื่ออธิบายข้อจำกัดของ Jenny และวิธีที่ฉันต้องการให้หัวหน้าสถาปนิกจัดการกับงานที่ได้รับมอบหมายของเธอ

อย่าลืมขอให้เจนนี่สร้างกราฟิก คำแนะนำของเจนนี่ต้องเฉพาะเจาะจงมาก คุณสามารถขอให้เธอสร้างไฟล์กราฟิกได้ทีละไฟล์เท่านั้น และคุณสามารถอธิบายได้เฉพาะสิ่งที่คุณต้องการให้เธอสร้างในข้อความแจ้งเท่านั้น ข้อความสำหรับเจนนี่ควรสั้น เช่น "สร้างไฟล์ไอคอนขนาดเล็กที่ดูเหมือนกบให้ฉัน" เจนนี่เพิ่งคืนเส้นทางไปยังไฟล์ที่เธอสร้าง คุณต้องแก้ไขข้อจำกัดของเธอ ขณะที่หัวหน้าสถาปนิกวางแผนสิ่งที่คุณต้องการจากเจนนี่ก่อน จากนั้นจึงบอกคนอื่นๆ ว่าจะทำอย่างไรกับสิ่งที่คุณให้เจนนี่สร้าง!


อัปเดต v0.1.2: 09-08-2024

• เครื่องมือใหม่: การค้นหาโค้ด - หากคุณต้องการทำการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลต่อไฟล์หลายไฟล์ มีเครื่องมือใหม่ที่ LLM สามารถใช้เพื่อค้นหาโค้ดของโซลูชัน
• การจัดการข้อผิดพลาดในการเรียกเครื่องมือที่ดีขึ้น

อัปเดต v0.1.1: 09-08-2024

• การทดลอง mlFlow สำหรับการติดตามพร้อมท์
• กำหนดค่า mlFLow ใน .vscode/frogteam/config.json
• ย้ายไฟล์ frogteam ไปที่ .vscode/frogteam/
• แก้ไขไฟล์ project.jsonb
• ให้สถานะแท็บคำตอบ

อัปเดต v0.1.0: 09-07-2024

• การทดลอง mlFlow การตั้งค่าล่วงหน้า mlFlow ใช้งานได้จาก localhost:5001 เท่านั้น
• แก้ไขเหตุการณ์ข้อความโพสต์ webview
• สมาชิกที่อัปเดตและรายการต้นไม้พร้อมท์

อัปเดต v0.0.19: 09-01-2024
รุ่นนี้มีไว้สำหรับการแก้ไขข้อบกพร่อง แก้ไขปุ่มลบและโคลนแล้ว แก้ไขหมวดหมู่พรอมต์ที่หายไปแล้ว
หมายเหตุ: สามารถกำหนดพรอมต์ไวด์การ์ด (*) สำหรับโมเดลได้

อัปเดต v0.0.18: 30-08-2024 เริ่มค้นหาบันทึกการเปลี่ยนแปลงเพื่อดูรายละเอียด นี่เป็นเรื่องใหญ่สำหรับการปรับโครงสร้างประวัติศาสตร์

อัปเดต v0.0.17: 25-08-2024

• คำสั่ง - รายการเมนูระดับบนสุด
• การเปลี่ยนแปลงลำดับชั้นของประวัติศาสตร์
  • สลับการจัดกลุ่มประวัติ (ดู "คำสั่ง")
  • องค์ประกอบแม่/ลูก แต่เป็นต้นไม้แบน
  • ซึ่งหมายความว่าองค์ประกอบลูกจะปรากฏใต้พ่อแม่และยังอยู่ที่รากของต้นไม้ด้วย
• ตอบสนองต่อคำตอบโดยตรง
  • ในแผงคำตอบของประวัติเมื่อมีการตอบกลับเป็น Markdown จะมีปุ่ม "ตอบกลับที่นี่"
  • เมื่อใช้คุณสมบัตินี้ ประวัติทันทีที่เกี่ยวข้องจะรวมอยู่ในการโต้ตอบ LLM ใหม่
• ตอนนี้ Builder รวบรวมชื่อโปรเจ็กต์และไดเร็กทอรี
  • ข้อมูลนี้ใช้เพื่อจัดรูปแบบ XML ที่ใช้ในพร้อมท์
  • สิ่งนี้จะบอก LLM อย่างชัดเจนถึงสิ่งที่ได้รับ
  • ข้อความแจ้งของระบบจะมีการปรับเปลี่ยนในเวอร์ชันต่อๆ ไป
  • เวอร์ชันถัดไปจะใช้ "ชื่อโครงการ" ในลำดับชั้นประวัติ

14-08-2567 อัปเดต:

• อาซัวร์ โอเพ่นเอไอ
• อัปเกรด Axios เนื่องจากรายงานช่องโหว่
• เพิ่มบันทึกบางอย่างในแผงการตั้งค่าสมาชิก

13-08-2567 อัปเดต:

• การแท็กรายการประวัติ
• อัปเดตการแสดงประวัติ

ต่อไป ฉันจะเพิ่มเครื่องมือใหม่ที่ช่วยให้ LLM สามารถสืบค้นประวัติได้ตามต้องการ ฉันกำลังคิดถึงวิธีอนุญาตให้ LLM สืบค้นผู้ใช้ หากใช้เครื่องมือนี้ การสนทนาจะถูกระงับจนกว่าผู้ใช้จะตอบกลับ นี่คือคุณลักษณะที่ผู้ใช้อาจต้องการปิด ฉันชอบที่จะได้ยินความคิดเห็นเกี่ยวกับเรื่องนี้

อัปเดตวันที่ 10-08-2024:

• Lead Architect สามารถใช้โมเดลที่นำไปใช้งานได้ทั้งหมด
• เพิ่มตัวบ่งชี้สถานะการทำงานในแถบสถานะว่า "Frogteam" เมื่อทำการรันโปรเจ็กต์ และ "ชื่อสมาชิก" เมื่อเป็นการรันโดยตรง
• เพิ่มช่องสัญญาณออกที่เรียกว่า "FrogTeam.ai" ซึ่งจะอัปเดตทุกรายการประวัติและในกิจกรรมอื่นๆ
• เพิ่มคำสั่ง New Member และ Prompt ในมุมมองโปรเจ็กต์เพื่อทำให้การกระทำเหล่านี้มองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
• เพิ่มข้อความแสดงข้อผิดพลาดเพื่อแจ้งให้คุณทราบเมื่อสมาชิกในทีมไม่มีข้อความแจ้งเตือนของระบบ
• ใหม่พร้อมท์สำหรับการขอสรุปงาน/โครงการ
• ข้อความแจ้งสัญลักษณ์แทน
• นำเข้าพร้อมท์ใหม่
• คีย์ API จากตัวแปรสภาพแวดล้อม

08-08-2024

สวัสดี - ขอบคุณที่แวะมา ฉันตัดสินใจที่จะนำสิ่งนี้ออกไป มันอยู่ในจุดที่ดีที่มีฟังก์ชั่นการใช้งานบางอย่าง แนวคิดคือการสร้างสมาชิกในทีมที่เป็นตัวแทนโดย LLM ที่เฉพาะเจาะจง คุณสามารถใช้ LLM ที่แตกต่างกันและการทำงานล่วงเวลาได้หลากหลายในการเลือกสมาชิกและวิธีการมอบหมายงานจะพัฒนาไปจากสถานะพื้นฐานที่ฉันมีในปัจจุบัน คุณสามารถใช้โมเดล AWS Bedrock และโมเดล OpenAI ได้ และตอนนี้ฉันน่าจะยังอยู่ในขอบเขตเหล่านี้สำหรับการเลือก LLM: - โมเดลรองรับการเรียกเครื่องมือ - โมเดลและฟีเจอร์การเรียกเครื่องมือได้รับการสนับสนุนโดย langchain ฉันกำลังมุ่งเน้นไปที่คุณสมบัติ UI บางอย่างในขณะที่ ฉันปรับปรุง/ปรับแต่งสายการเรียกเครื่องมือของฉัน ฉันหวังว่าจะได้เปลี่ยนไปใช้ฟีเจอร์การแชร์พร้อมท์ของระบบเร็วๆ นี้ และในที่สุดฉันก็อยากจะรวม RAG เข้ากับเวกเตอร์ในเครื่อง ฉันหวังว่าจะหันกลับมาใช้ส่วนขยายของฉันเพื่อพัฒนาแอปมือถือตัวต่อไปของฉัน ไม่ว่าจะเป็นอะไรก็ตาม

ฉันสงสัยว่ามีความอยากอาหารสำหรับสิ่งที่ฉันทำที่นี่หรือไม่ แจ้งให้เราทราบความคิดของคุณ

นี่คือวิดีโอสาธิตสั้นๆ _{หัวหน้าสถาปนิกสามารถใช้โมเดลอื่นได้แล้ว}
ติดตามฉันบนอินสตาแกรม

• - FrogTeam.ai
  • ทีมพัฒนา GenAI เสมือนของคุณ
    • ภาพรวม
  • ไหล
    • เปิดตัวสร้าง
  • การบูรณาการ MLF Low
  • ปัญหาที่ทราบ/ข้อจำกัด
  • งาน - การใช้แหล่งที่มาของโมเดลอื่นๆ
  • งาน - บนเด็ค
  • งาน - งานค้าง
  • ตัวอย่างคำสั่งผู้ใช้
  • ไอคอน
  • วิธีการมีส่วนร่วม
  • การส่งประเด็น

ทีมพัฒนา GenAI เสมือนของคุณ

นี่คือโปรเจ็กต์ด้านข้างของฉัน ฉันชอบเขียนและสร้างโปรเจ็กต์โค้ด

นี่ตั้งใจให้เป็นอินเทอร์เฟซ AI ทั่วไปที่คุณสามารถลงทะเบียนโมเดลใหม่ กำหนดการตั้งค่าโมเดลและข้อความแจ้ง อินเทอร์เฟซกับการฝัง Chroma (ในที่สุด) และมีชุดคำสั่งทั่วไปที่คุณสามารถใช้เพื่อโต้ตอบกับไฟล์ในพื้นที่ทำงานและเอาต์พุตจาก LLM ต่างๆ คุณลงทะเบียน "สมาชิกในทีม" และกำหนดแบบจำลองให้พวกเขา คุณสามารถใช้รุ่นเดียวกันหลายครั้งหรือใช้รุ่นที่แตกต่างกันได้ คุณสามารถมอบหมายสมาชิกในทีมให้ทำงานร่วมกันได้

ภาพรวม

• หัวหน้าสถาปนิกที่ได้รับมอบหมาย
  • หัวหน้าสถาปนิกจะแบ่งโครงการและมอบหมายงานให้สมาชิกคนอื่นๆ ที่มีอยู่ตามที่เห็นสมควรกับโครงการโดยรวม
    • หลังจากเสร็จสิ้นการมอบหมายงานทั้งหมดแล้ว หัวหน้าสถาปนิกจะเข้ามาตรวจดูต่อไป
      • แก้ไขปัญหาที่สามารถทำได้
      • สรุปวิธีแก้ปัญหาโดยรวม
• การมอบหมายงานเดี่ยว
  • คุณสามารถ @member งานได้
• เพิ่ม/ลบ/แก้ไขสมาชิกในทีม
  • ชื่อ
  • แบบอย่าง
  • ขีดจำกัด (ไม่ได้นำไปใช้)
• ห้องสมุดพร้อมท์
  • ในที่สุดสิ่งนี้จะเชื่อมโยงกับ repo git หรือจุดสิ้นสุด https ซึ่งจะมีพร้อมท์ใหม่ให้ใช้งาน
    • นี่คือการวางแผนให้เป็นแพลตฟอร์มการแบ่งปันชุมชน
  • ชุดเริ่มต้น
  • เพิ่ม/ลบ/แก้ไข
  • tags: แบบจำลอง วัตถุประสงค์ คำสั่งที่วางแผนไว้
  • @สมาชิกทีม

ไหล

คุณต้องกำหนดสมาชิกอย่างน้อยสามคน - หัวหน้าสถาปนิก - หัวหน้าวิศวกร - นักพัฒนา

เปิดตัวสร้าง

พบ "ตัวสร้าง" ในแผง "โครงการ"

รายละเอียดโครงการ อธิบายว่าโครงการคืออะไร เฉพาะเจาะจงและให้ข้อมูลใด ๆ ที่คุณอาจมี ข้อมูลโค้ด ข้อเสนอแนะลำดับชั้น การวิจัย และการอ้างอิงตัวอย่าง การอ้างอิงเว็บไซต์สำหรับห้องสมุดที่คุณต้องการใช้ ฯลฯ ... เมื่อคุณกด "Project GO"

หัวหน้าสถาปนิก หัวหน้าสถาปนิกแบ่งโครงการและ

• มอบหมายงานให้กับสมาชิกแต่ละคน

สมาชิกแต่ละคนทำงานให้เสร็จสิ้นตามที่ได้รับมอบหมาย - เมื่องานเสร็จสิ้น ข้อมูลจะถูกเพิ่มลงในข้อความ เมื่อสมาชิกทุกคนได้ปฏิบัติงานของตนแล้ว หัวหน้าสถาปนิกจะได้รับขั้นตอนสุดท้ายและสรุปงานที่ทำเสร็จแล้ว

คุณสามารถปรับแต่งข้อความแจ้งและส่งอีกครั้ง ไฟล์ที่มีอยู่จะถูกใช้และแก้ไข

การบูรณาการ MLF Low

การบันทึกพร้อมท์และระยะเวลาขั้นพื้นฐานมากในขณะนี้ ฉันต้องการรวบรวมชุดโซลูชันที่แต่ละโซลูชันมีคำจำกัดความของโปรเจ็กต์ที่ผู้ใช้ระบุ จากนั้นสร้างไปป์ไลน์การประเมินผลเพื่อให้คะแนนระบบพร้อมท์เทียบกับพร้อมท์ผู้ใช้ที่กำหนดไว้สำหรับแต่ละโซลูชัน ฉันต้องการไปยังสถานที่ที่ชุมชนสามารถสนับสนุนระบบแจ้งที่ปรับให้เหมาะกับภาษาและเทคโนโลยีเฉพาะได้ หากต้องการส่งข้อความแจ้งของระบบ คุณจะต้องผ่านขั้นตอนการประเมินได้ จะเป็นการดีอย่างยิ่งหากสามารถแบ่งปันเวกเตอร์/การฝังความรู้โดยอาศัยระบบแจ้งเตือนในบริบทที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น การรวม MLFlow ไว้ที่นี่ถือเป็นการทดลอง แต่ฉันนึกภาพการเพิ่มแท็บทดสอบที่สามารถใช้และส่งข้อมูลทดสอบได้ และแท็บการส่งที่สามารถส่งและติดตามพร้อมท์ได้

ปัญหาที่ทราบ/ข้อจำกัด

• การตรวจสอบความถูกต้องของสมาชิกในทีมเพื่อแจ้ง ในตอนนี้ใช้มุมมองรายชื่อทีมเพื่อตรวจสอบด้วยตนเองว่าสมาชิกทั้งหมดสอดคล้องกับพร้อมท์ของระบบ หากคุณเห็น: TypeError: ไม่สามารถอ่านคุณสมบัติของที่ไม่ได้กำหนด (อ่าน 'เนื้อหา') ให้ตรวจสอบรายการคนที่อาจไม่พร้อมท์
• ไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องของการเรียกเครื่องมือ ดังนั้นบางครั้งการสร้างโปรเจ็กต์เริ่มต้นจึงไม่เสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถลองอีกครั้งได้
  • กำลังจะมีการตรวจสอบ/ลองอีกครั้ง
• ในปัจจุบันสิ่งนี้จะทำงานโดยตรงกับ OpenAI หรือ AWs Bedrock เท่านั้น
  • สำหรับ OpenAI คุณต้องมีคีย์ API
  • สำหรับ AWS Bedrock คุณต้องเข้าสู่ระบบ AWS ใน VS Code Environment ของคุณและคุณต้องมีโมเดลที่รองรับซึ่งปรับใช้ในบัญชี/ภูมิภาคที่เหมาะสม
  • มีการใช้งาน OpenAI บน Azure แต่ฉันยอมรับว่ายังไม่ได้ทดสอบ ( ถ้ามีใครลองโปรดแจ้งให้เราทราบ )

งาน - การใช้แหล่งที่มาของโมเดลอื่นๆ

• ตอนนี้ฉันกำลังไล่ตามโมเดลที่รองรับการเรียกใช้เครื่องมือโดยใช้เฟรมเวิร์ก Langchain
  • OpenAI จาก OpenAI
    • gpt-4o เสร็จแล้ว
    • gpt-4-turbo เสร็จแล้ว
    • gpt-35-turbo เสร็จแล้ว
  • ข้อมูลพื้นฐาน AWS
    • Anthropic Claude 3.5 Sonnet เสร็จแล้ว
    • Anthropic Cluade 2 ไฮกุ เสร็จแล้ว
  • OpenAI บน Azure
    • gpt-4o จำเป็นต้องทดสอบ
    • gpt-4-turbo จำเป็นต้องทดสอบ
    • gpt-35-turbo จำเป็นต้องทดสอบ
  • กอดใบหน้า
    • มีวิธีมาตรฐานที่ฉันสามารถทำได้หรือไม่ นี่เป็นงานวิจัยสำหรับฉัน

งาน - บนเด็ค

• สร้างเครื่องมือสำหรับ llm ที่ทำการค้นหาโค้ด เช่น เพียงใช้การค้นหาของ vscode เพื่อค้นหาสิ่งต่าง ๆ ในไฟล์ที่เปิดใช้งาน LLM ค้นหา/แทนที่ เสร็จสิ้น
• มลโฟลว์
  • การตั้งค่าการทดสอบ
    • คุณสามารถเริ่มการทดสอบใหม่ได้ และรหัสการทดสอบจะถูกบันทึกเมื่อออบเจ็กต์พร้อมต์ เสร็จสิ้น
    • ตำแหน่งที่ใช้พรอมต์การรันจะถูกสร้างขึ้นและพรอมต์ ระยะเวลาจะถูกบันทึก เสร็จสิ้น `
    • คุณสามารถหยุดการทดสอบได้โดยการล้างรหัสการทดสอบ ที่ทำเสร็จแล้ว

พรอมต์ของระบบ บางครั้งไฟล์ขนาดใหญ่จะมีความคิดเห็นที่บอกว่าส่วนที่เหลือยังคงไม่เปลี่ยนแปลง โดยปล่อยให้ผู้ใช้ใช้คำสั่ง git เพื่อแก้ไข ประโยคถัดไปนี้จำเป็นต้องเพิ่มลงใน System Prompts "โปรดจำไว้ว่าไฟล์เหล่านี้เป็นไฟล์โซลูชัน "ที่ใช้งานจริง" ที่คุณต้องใช้เพื่อส่งออกไฟล์ทั้งหมด การพูดว่า "ส่วนที่เหลือของโค้ดนี้ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง" จะทำให้ไฟล์ไม่สมบูรณ์ อย่าทำอย่างนั้น" ตอนนี้ฉันได้เพิ่มคำอธิบายของเครื่องมือ saveContentToFileApi แล้ว

• เราต้องการวิธีส่งออกมาร์กดาวน์ได้ง่ายขึ้น ผู้ใช้ควรจะคลิกไอคอน "คัดลอก" เพื่อคัดลอกการตอบกลับมาร์กดาวน์ได้

• สร้างเครื่องมือใหม่ที่อนุญาตให้ llm ร้องขอเนื้อหาของ URL ที่จะถูกดึงออกมา เมื่อมันเป็นรูปภาพ เราก็ควรเป็นฐาน 64 ด้วย

  • นี่ควรเป็นของชิ้น/เวกเตอร์/RAG หรือไม่

• เพิ่ม try...catch/check สำหรับความยาวโดยที่ .content ถูกใช้จากการตอบกลับ llm

• เพิ่ม try...catch สำหรับการเรียกใช้เครื่องมือและบันทึกความล้มเหลวในประวัติ ที่เสร็จสิ้น

• การกำหนดค่าสำหรับเวลาหรือขีดจำกัดโทเค็นตามรุ่น/สมาชิกในทีม

  • ใช้ขีดจำกัดโทเค็นของสมาชิกในทีม/ขีดจำกัดเวลา/ขีดจำกัดโทเค็นคำขอ
  • สิ่งนี้จะต้องมีการติดตาม
  • หัวหน้าสถาปนิกจะต้องตระหนักถึงข้อจำกัดเหล่านี้เมื่อมอบหมายงาน
  • ตั้งอุณหภูมิและการตั้งค่าอื่นๆ สำหรับสมาชิกในทีม

• ข้อผิดพลาด: เมื่อขอให้สมาชิกทำงาน บางครั้งการสรุปก็ซ้ำซ้อน

• BUG: บางครั้งคำจำกัดความหรือผลลัพธ์ของ toolCall ไม่ดีและกระบวนการเกิดข้อผิดพลาด

  • อาจลองจับและรายงาน/บันทึก/เพิ่มประวัติว่าเกิดอะไรขึ้น เสร็จแล้ว
  • ในขณะนี้ผู้ใช้สามารถลองคลิก "ไป" อีกครั้ง
  • หนึ่ง
  • การแก้ไข 0y จะต้องระบุกฎการสนทนา

งาน - งานค้าง

• ถามเครื่องมือมนุษย์ - สร้างเครื่องมือที่ช่วยให้สมาชิกในทีม (รวมถึงหัวหน้าสถาปนิก) สามารถถามคำถามที่มุ่งเป้าไปที่มนุษย์ได้
  • สิ่งนี้สามารถปรากฏในประวัติได้ แต่จะทำให้เธรดงานทั้งหมดรอ
    • ควรเปิดเอกสารพร้อมคำถามที่แสดงอยู่
    • เมื่อคลิกในเอกสารประวัติจะเปิดขึ้น
    • เอกสารมีสถานะของห่วงโซ่ที่อนุญาตให้มนุษย์รับสายและดำเนินการต่อในห่วงโซ่
• บูรณาการคอมไพล์
  • กระทำก่อน
    • สาขาก่อน
    • ให้สัญญา
  • สะสมไว้ก่อน
  • การสร้างประชาสัมพันธ์
• แพลตฟอร์มการแชร์ไลบรารีพร้อมท์ - ใช้ประโยชน์จาก MLFlow ได้มากขึ้น
  • สร้างแผงข้อมูลเพื่อจัดเก็บโซลูชัน "ทองคำ" ตามคำขอของผู้ใช้เฉพาะ
  • สร้างไปป์ไลน์เพื่อประเมิน "ระบบ" พร้อมท์กับโซลูชันทองคำ
  • จัดทำขั้นตอนการยื่นคำร้องทันที
• เพิ่มอินสแตนซ์ Chromadb (เป็นทางเลือก?)
  • การรวบรวมข้อมูลเว็บตามต้องการซึ่งจะรวบรวมและจัดเก็บไว้ใน Chroma ในเครื่อง
  • URL/อินเทอร์เน็ตหรือเนื้อหาดิสก์ในเครื่อง
  • ตามประเภทไฟล์
  • ใช้กลยุทธ์การแบ่งส่วนสำหรับฐานโค้ดโซลูชัน
  • ใช้กลยุทธ์การแบ่งส่วนสำหรับประวัติศาสตร์
  • ใช้กลยุทธ์การแบ่งส่วนสำหรับเอกสารโครงการ
  • ใช้ประวัติการค้นหา/การค้นหาโค้ด
• ตั้งค่าคิวเพื่อดำเนินการตามคำขอ (เพื่อให้ผู้ใช้สามารถจัดคิวงานในขณะที่การดำเนินการยังดำเนินอยู่)
  • ประมวลผลทีละรายการเท่านั้น
• ในประวัติศาสตร์
  • ไอคอนสำหรับการตอบสนองเนื้อหาเทียบกับฟังก์ชัน
    • ระบุความสำเร็จ/ล้มเหลว (เครื่องหมายถูกสีเขียวเทียบกับ X สีแดง)
    • เราสามารถระบุได้ไหมเมื่อมีเนื้อหาไฟล์และเมื่อไม่มี (มีข้อขัดแย้งกับมาร์กดาวน์หรือไม่)
    • บางครั้งยังไม่ได้สร้างไฟล์ซึ่งก็ไม่เป็นไร

ตัวอย่างคำสั่งผู้ใช้

เขียนหน้าเว็บง่ายๆ ให้ฉันโดยใช้ผืนผ้าใบเพื่อวาดลูกบอล และเริ่มให้มันเด้งไปรอบๆ ขอบเขตของผืนผ้าใบ โปรดแบ่งโครงการออกเป็นหลายไฟล์: index.html, index.js และ index.css วางไฟล์ไว้ในไดเร็กทอรีที่เรียกว่า Bounce-ball นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นสำหรับโครงการ ดังนั้นโปรดทราบว่าเราจะขอให้มีการปรับปรุง

สร้างแอปหน้าเดียวให้ฉันซึ่งแสดงเส้นทางจากจุดที่เว็บเบราว์เซอร์คิดว่าตำแหน่งนั้นไปสถานีรถไฟที่ใกล้ที่สุด

การใช้การทำแผนที่บนเว็บของ openstreetmap คุณจะจำลองการติดตามแท็กอากาศในขณะที่มันเคลื่อนที่ จาก: จุด A -> 1 Grey Rock Place, Stamford CT ไปยัง: Point B -> Cove Island Park, Stamford, CT

• ทำได้โดยสร้างเส้นทางการขับขี่ระหว่างสถานที่ทั้งสองแห่งนี้ จากนั้นแสดงจุดที่เคลื่อนที่ไปตามเส้นทางเหล่านั้นเมื่อเวลาผ่านไป
• ควรสร้าง/แก้ไขไฟล์ใดๆ ในไดเร็กทอรี "การติดตาม"
• ฉันคาดว่าจะสามารถเปิด index.html จากไดเร็กทอรีการติดตามได้โดยใช้ส่วนขยาย LiveServer VS Code และเมื่อฉันเปิด ฉันคาดว่าจะเห็นแผนที่แสดงตำแหน่งที่ฉันกล่าวถึง

ใช้ HTML Canvas เพื่อสร้างเกมแพดเดิลเทนนิสที่คุณสามารถย้ายบล็อกสี่เหลี่ยมไปมาได้โดยใช้ปุ่มลูกศรซ้ายและขวา คุณตีลูกบอล มันจะขึ้นไปกระทบด้านบนแล้วกลับมา หากคุณพลาดและลูกบอลชนกำแพงด้านล่าง คุณจะเสียคะแนน หากคุณตีลูกบอลคุณจะได้รับ 2 คะแนน

เขียนเกมไขปริศนาสำหรับ html canvas ควรประกอบด้วยรูปร่างที่เลือกซึ่งหมุนเวียนอยู่ และเมื่อคุณคลิก คุณจะล็อครูปร่าง และเมื่อคลิกรูปร่างที่เลือก รูปร่างจะหมุน หลังจากที่ผู้ใช้เลือกรูปร่างสามแบบ รูปร่างก็เริ่มตกลงมาจากพื้นที่ผืนผ้าใบ ผู้ใช้จำเป็นต้องได้รับรูปร่างสามแบบเพื่อล็อคเข้าด้วยกันเพื่อสร้างรูปร่างอื่นก่อนที่จะถึงด้านล่าง เมื่อรูปร่างทั้งสองถูกล็อคไว้ ความเร็วที่ตกลงมาอาจช้าลง ผู้ใช้ทำได้โดยการคลิกรูปร่างเพื่อหมุน

ไอคอน

ไอคอนใดๆ ที่คุณเห็นนั้นมาจากรายการด้านล่าง ฉันสร้างขึ้นเอง หรือ GenAI ช่วยฉันสร้างมันขึ้นมา ไฟล์ลิขสิทธิ์ที่จัดเก็บและแจกจ่ายในไดเร็กทอรีทรัพยากร

• https://iconduck.com/sets/elementary-icon-set
• https://iconduck.com/sets/open-iconic-icon-set
• https://iconduck.com/sets/font-awesome-icons
• https://iconduck.com/sets/material-design-icons

วิธีการมีส่วนร่วม

ฉันขอขอบคุณที่คุณสนใจมีส่วนร่วมในโครงการนี้ อย่างไรก็ตาม ขณะนี้ฉันไม่ยอมรับการสนับสนุนโดยตรง เช่น คำขอดึง ฉันขอแนะนำให้คุณส่งปัญหาแทนหากคุณพบข้อบกพร่อง มีคำขอคุณลักษณะ หรือต้องการความช่วยเหลือ

การส่งประเด็น

หากต้องการส่งปัญหา โปรดใช้ฟีเจอร์ปัญหา GitHub อธิบายปัญหาของคุณโดยละเอียด และเราจะแก้ไขปัญหาโดยเร็วที่สุด

ขอบคุณสำหรับความเข้าใจและการสนับสนุนของคุณ!