From 51b33f97bd00a2d8fbbd2055d37648f8299bb25a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E7=BF=9F=E5=AE=87=E8=BD=A9?= Date: Fri, 9 Jan 2026 09:37:40 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=20README.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 5ff5ea6..6f35e93 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -86,6 +86,10 @@ multi_agent_workshop/ │ └── auto_agent_generator.py # 智能专家生成 └── report/ # 报告生成 ``` +## 心得体会 +在当今的工作及学习生活中，决策充斥着我们生活的多个方面。而在决策时往往面临着个人情绪以及经验对决策的过度影响、数据量庞大缺乏有效分析以及结构化建议等问题。此程序的设计，可以为用户提供系统化评估框架，明确决策优先级，以及内置评估维度和权重体系。同时，我们在决策过程中引入 "虚拟会议" 功能，模拟真实决策会议中不同角色的视角和建议，帮助用户全面理解各利益相关方的立场。 +在程序设计过程中，使用ai协助无疑大大降低了代码编写的门槛，加快了代码编写的速度。先构思程序功能，让ai生成骨架，在根据测试完善功能，这转变了我们的编程思维，从纠结语法细节转向专注业务逻辑，从边写边想升级直接设计然后优化功能。在开发决策系统时，AI不仅快速生成核心代码，还创意性地建议加入“模拟会议”功能，让项目更加丰富立体。 +当然，AI辅助编程也有挑战和陷阱。最大的考验是如何精准表达需求——模糊的描述会得到模糊的答案。在设计过程中，因表达不全面，在优化过程中ai删去了需要的功能，这也让我们看到ai的局限性，这提醒我们用更结构化的语言说明需求，以获得更符合要求的方案。 ## 📝 License [MIT License](LICENSE) \ No newline at end of file