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> 使用生成式 AI 软件工程在 Injective 上构建应用。

# AI 开发者

## 为什么要在 Injective 上使用生成式 AI 工具进行构建？

使用生成式 AI 编程工具，你可以非常快速地构建应用程序，包括在 Injective 上。
然而，快速构建但方向错误并不理想。
你可以在这里找到 skills、agents、workflows 和 MCP 服务器，它们将帮助你进行高效的 AI 软件工程。

## 有哪些类型的生成式 AI 工具可用？

* **LLMs** -
  大型语言模型（LLMs）是驱动几乎所有生成式 AI 软件工程的基础层技术。
  几乎所有 AI 开发工具都是 LLMs 的封装。
  流行的包括 Claude Opus（Anthropic）、Gemini（Google）和 Kimi（Moonshot AI）。
* **LLM 提供商** -
  中低端 LLMs 可以在零售/消费级硬件上运行。
  然而，顶级 LLMs 需要远程访问。
  你有 3 个主要选项：
  * **本地提供商** - 例如，使用 LM Studio 或 Ollama。
  * **模型开发者的远程提供商** - 例如，通过 Anthropic 订阅访问 Claude Opus。
  * **模型聚合器的远程提供商** - 例如，通过 OpenRouter 订阅访问 Claude Opus、Gemini 或 Kimi。
* **Tools** -
  这些可以是任何东西，从函数到脚本，再到命令行界面（CLIs），它们以一种让 LLMs 理解或可调用的方式打包。
  例如，如果你希望 LLM 访问实时信息，
  即 LLM 训练时不可用的信息，
  你需要让它能够调用用于网络搜索或其他数据 API 的工具。
* **MCP** -
  Model-Context-Protocol（MCP）是一种专为 LLMs 发现和调用工具而设计的协议。
  它们旨在标准化不同 LLMs 和 LLM 提供商调用工具的方式。
  以前每个 LLM 或 LLM 提供商都有竞争性的标准/协议来做这件事。
* **Skills、workflows、agents** -
  这些是可选地引用支持资源、工具、MCP 服务器等的 markdown 文件。
  它们专门设计用于与 AI 工程框架配合使用（但也可以在其他上下文中使用）。
  它们可以是递归的，例如一个 skill 可以引用其他 skills。
  同样，workflows 通常是一组具有定义顺序的 skills；
  而 agents 是 workflows 和 skills 的集合。
  注意 "agents" 这个术语被过度使用，有多种定义，因此上述内容不适用于其他上下文。
* **AI 工程 IDEs** -
  这些是专用 IDE 或 IDE 内的插件，允许你提示 LLMs，
  包括执行工具调用或 MCPs，
  并使用其输出来处理 IDE 中打开的代码库。
  流行的包括：Roo、Cline 和 Cursor。
* **AI 工程框架** -
  这些是命令行界面（CLIs）或终端用户界面（TUIs），围绕
  调用 LLMs 进行编码任务而设计。
  它们直接在文件系统上操作，通常带有内置的工程任务优化和实用程序。
  这些往往比使用 AI 工程 IDEs 更强大，
  因为当使用 skills、workflows 和 agents 时它们工作得最好。
  流行的包括：Claude Code（Anthropic）、Codex（OpenAI）和 OpenCode（独立）。
* **AI 工程编排器** -
  这些工具充当框架的包装器。
  它们的主要目的是启用长时间运行的循环或框架调用的并行化，
  使得 LLMs 能够自主地处理更长、更复杂的任务
  而无需持续的人工监督。
  流行的包括：Ralph、GSD。

## 在 Injective 上开发时哪些类型的生成式 AI 工具可以使用？

LLMs、LLM 提供商、Tools、MCP、Skills、Workflows、Agents、AI 工程 IDEs、AI 工程框架、AI 工程编排器。
简而言之，所有这些都可以！
事实上，这就是这个 **AI 开发者** 部分的意义所在！

## Skills

### Injective CLI

如何安装和使用 [Injective CLI skill](/cn/developers-ai/injective-cli-skill)。

使用 `injectived` 二进制文件查询和交易 Injective 链，
具有一致的钱包处理、端点选择和 gas 配置。

### Injective EVM Developer

如何安装和使用 [Injective EVM Developer skill](/cn/developers-ai/injective-evm-developer-skill)。

在 Injective 的 EVM 上构建时，
你需要适用于 EVM 兼容网络的常规 EVM 开发者技能。
你还需要一些 Injective EVM 的特定内容。
这个 skill 增强了现有的 EVM 开发者技能，为你提供这些内容。

## MCP 服务器

### Injective Documentation MCP

如何使用 [Injective documentation MCP 服务器](/cn/developers-ai/documentation-mcp)
从本文档站点获取最新信息。

如果你向任何 LLM 询问有关 Injective 的问题，
它可能会给你过时的信息，就像对任何快速发展的技术一样。
这是因为它们的信息来自其训练数据，
根据定义，这些数据是"时间冻结的"。
通过将此 MCP 添加到你的 AI 开发工作流程中，
你不仅可以获得关于在 Injective 上开发的最新信息，
你还将以本文档站点 URL 的形式获得该信息的引用。