一，引言

大家好，我是AI编程破局-开心华仔组的小机学AI，目前正在做机器人产业相关创业。

最近在参加AI编程的破局行动的时候，通过AI编程成功地赋能了自己的工作。由此写了一篇复盘贴，希望能帮到大家。

二，项目背景与目的

最近公司接到一个项目，要求把无人机航拍到的图片拼成一个地图底图，了解了一下，有个开源软件可以实现这个需求。但是问题来了，对于这种开源项目，最麻烦的就是了解这个项目的架构。

三，工具使用，借助cursor快速了解项目内容。

在没有AI以前，我们需要花大量的时间去了解这个项目到底是怎么一个架构。但是借助AI的情况下，我们完全可以通过一个提示词来快速地了解这个项目的架构，比如我的开源项目。

相关提示词如下：

代码块 请你阅读我给你的文件为我写一个技术文档。要说明这个项目是怎么实现的，比如在XX步使用了XX算法，达到了XX效果，请你一步一步进行，记得用中文

然后AI就给出了我以下结果：

基于AI的这样的回复，我就可以很清楚地知道这个项目到底是哪一步实现了什么样的功能。

当然，由于本身是开源项目，里面也会存在一些我不知道算法

那这个时候要怎么办呢？

很简单，直接继续问AI：

代码块 你XX文档里面讲到的这个算法是什么作用，有什么功能？

然后AI就会告诉你XX算法能实现什么功能，包括说如果你不清楚怎么用，也可以继续问。

在通过以上方式，对项目有了大概了解后，基本上你就能知道项目是怎么运行，怎么启动等等。

四，借助AI，让AI成为调参引擎。

在传统ODM调参中，工程师需人工查阅文档、反复试错。不论是在相识PID等控制算法，还是智能体输出调参里面，皆是如此，然而，实际上，这些完全可以借助AI实现智能调参。

比如，我便是通过构建三层AI赋能工作：

参数智能解析层 使用KIMI批量解析ODM全量参数（orthophoto-resolution、dem-decimation等52项），当然，由于大模型本身可能存在的幻觉问题，我是直接找到了官方文档，告诉它有哪些参数，然后再让它根据文档内容进行输出。 关键提示词： 代码块 参考这里这篇文章：https://docs.opendronemap.org/arguments/ 写出所有的ODM的可用参数并且生成一篇技术文档，详解每个参数的作用是什么，并且举例说明对应参数要怎么用？ 产出：完整的ODM参数手册：

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

https://k17nynzip8.feishu.cn/docx/T2lUd4IxcortgXxQdngcpbPcnrh