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文章介绍了如何利用“AI 程序员”工具，如通义灵码，即使没有编程基础也能从零开始构建微信小程序。通过简单的需求描述和调整，用户可以生成、修改代码，并最终发布小程序。文章强调了工具在项目搭建、代码优化、功能开发和Bug修复等方面的强大辅助能力，使得普通人的开发体验更顺畅。
💡 通义灵码的“AI 程序员”模式允许用户通过文字描述需求来生成代码，无需编写任何代码，适合编程小白。
💻 使用通义灵码制作微信小程序，用户只需在 Visual Studio Code 等编辑器中安装插件，登录阿里云账号，即可开始项目。该工具支持 Qwen2.5-Max 和 DeepSeek V3 模型。
📅 用户可以通过通义灵码进行需求调整和代码修改，例如添加日历功能来记录历史数据。即使出现错误，也能通过复制错误信息让 AI 自动修复。
🚀 除了“AI 程序员”功能，通义灵码还提供智能问答功能，通过 DeepSeek R1 模型，解答用户关于开发步骤的疑问，帮助用户更好地理解和实现项目。
📈 Qwen2.5-Max 模型在知识、编程、综合能力以及人类偏好对齐等主流基准测试中表现出色，与 DeepSeek V3、GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet 性能相当甚至更优。
2025-03-02 14:28 浙江
从项目搭建、代码优化、功能开发到Bug修复和代码重构，“AI 程序员”都能高效地完成任务。
有时候我突发奇想要做个小工具，但是碍于不会编程，没办法进行下去。
但是学习编程要花很长时间，而且以我的水平，还不一定学得懂。我就在想，能不能通过 AI 生成一个网页、小程序或者 App 呢？经过实战手搓，发现真的可以！正好我看见了通义灵码的“AI 程序员”接入了 DeepSeek V3 和 R1 满血版，最重要的是免费不限量使用！
就在昨晚，
通义灵码支持 Qwen2.5-Max 模型，在 11项主流基准测试 中，Qwen2.5-Max 的性能全面超越开源模型，并在编程能力和复杂指令理解测试中领先闭源模型。
有了 Qwen2.5-Max 和 DeepSeek 推理模型的加持，通义灵码在代码智能补全、研发智能问答、代码优化等方面就更强了！
通义灵码自带两种模式，一个是智能问答模式，一个是“AI 程序员”模式，智能问答模式适合有一定编程基础的人员，“AI 程序员”模式适合什么都不会的小白。只需要打字，就能从头到尾生成想要的程序，而不写任何代码。
今天我就给大家演示一下，一个 0 代码基础的新手是如何通过“AI 程序员”模式做微信小程序的。
通义灵码的插件可以在 3 个编程软件上使用，分别是 JetBrains IDEs、Visual Studio Code、Visual Studio。这里我们用 Visual Studio Code，下载安装好之后，进入软件首页，点击插件按钮。接下来我们就可以做我们想做的程序了。
我们在左边上面的“AI 程序员”点击一下，然后在下面选择 Qwen2.5-Max 或者DeepSeek V3 的模型。（近期 DeepSeek 使用人数非常多，建议大家切换 Qwen2.5-Max，响应速度更快）
我要做一个记录时间的小程序。
我们直接输入需求：帮我做一个微信小程序，我需要实现点击开始按钮开始计时，点击结束按钮结束计时，然后显示此次拉💩花费多少时间的功能。它就会自动帮我们生成需要的代码，我们只需要点接受就可以了。当代码生成完之后，我们把这个文件导入微信开发者工具。或许有的时候我们会对第一次生成的结果不满意，这个时候只需要再通过通义灵码进行需求调整，代码修改，整个过程也是只需要用日常说话的语言和方式就可以。
比如这个时候我又有了个想法，不仅要记录一次的，每一次的历史记录都要看得到才行。
所以我又对它提出了新的需求：添加一个日历功能，点击日历中的具体一天，会显示当日的计时记录。
它会自动帮我们修改好代码，我们也是只需要点击接受就行。代码修改完成之后，我们只需要在微信开发者工具里重新编译一次就可以了。不用担心，我们只需要把报错的这些红色信息复制，然后通过输入框发送给它，它就能自动帮我们修改好。等审核成功之后，我们就拥有一个简单的微信小程序了。这个小程序还比较简单，后续还可以继续增加一些功能和内容。
比如说背景图，点开始前，是一张熊猫站在马桶前的图；点了之后，是一张熊猫坐下拉💩的图；点结束，会是一张熊猫起身冲水的图。
而且后续还可以添加便便记录功能，最后每周汇总成周报发送给你。
当然除了“AI 程序员”功能，通义灵码还有智能问答功能，里面部署了满血版的 DeepSeek R1，连思考内容板块都保留了。比如我问它：做一个微信小程序需要哪些步骤。它就会帮我把需要做的每一步都列出来，大家只需要按照它给出的步骤一步步来，就能做出你想做的任意微信小程序。Qwen2.5-Max 基于超大规模混合专家模型（MoE）架构，预训练数据量达到 20万亿tokens，结合优化的后训练方案，显著提升了模型的推理速度和综合能力。Qwen2.5-Max在知识（测试大学水平知识的MMLU-Pro）、编程（LiveCodeBench）、全面评估综合能力的（LiveBench）以及人类偏好对齐（Arena-Hard）等主流权威基准测试上，展现出与DeepSeek V3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet 比肩，甚至领先的性能。
欢迎大家体验！
从一个想法到落地、完善，真的可以做到 0 基础开发应用！通义灵码太牛了！
有好想法就有好作品，中间步骤都交给它就行。
就从这些个例子来说，我们可以看到通义灵码的“AI 程序员”在小白做项目中的强大辅助能力，从项目搭建、代码优化、功能开发到 Bug 修复和代码重构，“AI 程序员”都能高效地完成任务，让普通人的开发体验更加顺畅。
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