#speckit用的什么ai模型

如果我现在告诉你，有一个平台正在把造机器人这件事情变得像写开源代码一样简单，听起来是不是有点科幻？你现在看到的不是概念图，也不是未来的畅想， 而是一个已经上线的正式平台，它叫 k n k i， 很多人直接称它为机器人的 get hubble。 一 直以来，机器人研发最大的问题不是不够聪明，而是太分散， 硬件一套系统，软件一套系统，而模型又是另一套逻辑，几乎每个团队都是从零开始，别人做过的东西很难真正的复现，但是 k n k i 做了一件很不一样的事情，他把机器人研发最核心的四件事，一次性打通 硬件、软件、数据和模型。在这里，一个机器人项目不只是几行代码，而是完整的结构设计、装配流程、控制程序、真实的运行数据，甚至是驱动行为的 ai 模型，全部放在同一个地方，而且是开源的。这 就意味着，你不只是看别人的机器人，而是真的可以照到它的流程，把它一模一样的照出来，然后改结构、加功能为新的数据，训练新的模型，最后把这些改进再提交回原项目。 也就是说，你造的机器人可能会在你不知情的情况下，被地球的另一个人秀化了一次。这已经不是是一个工具平台，而是一个真正的物理智能协助网络。机器人第一次开始具备了像软件一样的协助性、可无限性和持续的进化能力。 至于这种模式会把机器人带到哪一步，现在没人能够下结论，但至少可以确定的是，但机器人研发真正进入开源协助的时代，他的进化速度可能会比我们想象的快。

大家好，现在给大家介绍 ai 工具 max 设备管理项目实战案例。首先用 ai 工具生产 max 设备管理模块，现在给大家演示的是用我们公司自研的 ai 软件开发工具平台及 dstp 生产 max 设备管理模块。 首先在 dstp 平台上创建 max 设备管理系统的项目描述、这个项目的功能、技术栈等，要求 ai 自动生成完整的配置信息。创建完后，维护 max 设备管理系统的项目目标和项目背景，上传商务文件。 ai 根据商务文件自动生成项目目标和项目背景。 需求分析阶段上传 max 设备管理系统的业务解决方案等文件。 ai 通过此文件自动生成 max 设备管理系统调研分析报告，然后根据调研分析报告自动生成 max 设备管理系统业务功能架构图。 产品设计阶段，首先维护各个需求场景的解决方案，可以通过 ai 自动生成对相关的业务流程的详细步骤和逻辑进行描述。 ai 通过这些描述自动生成业务流程图、业务描述以及节点描述。 然后继续生成 max 设备管理系统的功能清单、关联需求场景，通过前面生成的需求场景的解决方案生成功能清单。 这些功能清单有三种展现形式，分别是列表形式、树状图形式和思维导图形式。接着继续添加 max 设备管理系统的架构图，新增一个设备管理系统架构图，然后根据关联前面生成的功能清单和系统描述，自动生成系统架构图， 最后生成演示系统。在平台中点击 ide， 打开 ai 辅助工具，在 ai 辅助工具中先新建一个项目， 然后可以调用 dstp 杠 mcp 服务查询平台中 mess 设备管理系统的解决方案和功能清单。接着根据查询到的解决方案和功能清单，生成可演示的 mess 设备管理系统。 全部生成完毕后，可以调用 dstp 杠 mcp 服务部署到服务器上，我们就可以在平台上预览 mess 设备管理系统了， 然后用 ai 工具生产设备管理 ai 助手。你好，我是设备管理助手，有什么可以帮助您的？ 现在给大家演示的是设备管理 ai 助手的核心能力，它能基于 mes 设备管理模块获取的设备数据，告诉我们工业设备运行状态， 识别设备异常现象并给出建议的解决方案。接下来将通过三个实际案例进行演示，在每个案例中，设备管理 ai 助手会依据设备数据给出诊断报告，报告内包含可能的原因、安全警示以及建议的维修步骤， 并且能够基于诊断结果一键生成维修工单，便于及时进行设备维修处理，从而保障生产。第一个案例是展示 ai 助手，依据设备数据检查全自动注塑机是否异常震动。第二个案例是展示 ai 助手，依据设备数据检查工业机械臂的螺丝是否松动。 第三个案例是展示 ai 助手，依据设备数据检查激光切割机的激光是否显示正常。