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前端智能化 or 低代码,也许不是个选择题

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AI 助力编码提效

上周被 GitHub Copilot 刷屏了,AI+ 的浪潮下,GitHub 在 OpenAI 的 Codex 助力下,帮助开发者智能生成代码,又一提效神器出现了。

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抛开用户隐私保护和代码版权保护等争议不谈,GitHub Copilot 所描述的功能确实令人兴奋。前有 Tabnine AI Code Completion,后有 Kite 在后。GitHub Copilot 此次只是开放预览版,而且需要排队,刚才试了一下,还在排队中。到底香不香还得实测才行。

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提效、提效、提效

在开发的细分领域,前端开发也是 AI 瞄准的目标之一,AI + 前端也变成了政治正确的事情。前端智能化领域也有同行进行了很多探索和实践,之前听过阿里的 imgcook 做了很多 Design to Code 的工作。

Design to Code,顾名思义,就是设计稿转成代码,目前主要是通过 AI 训练模型的方式来实现该功能。我其实一直不看好 Design to Code 这个领域,因为在我的业务场景而言,Design to Code 是一个伪命题。我们缺乏的更多是产品到设计这个环节,绝大多数中后台产品,因为使用统一的 UI 语言,往往都是需求直接到开发,完全没有设计师参与。

而一些有设计师参与的项目,发现耗费时间更多的是产品到设计的环节,因为设计师往往是艺术背景,对技术和业务理解相对困难,需要更高的沟通和理解成本。相比之下,设计稿到开发并不是瓶颈。

但是这个想法在今年渐渐有了变化,今年我开始负责科技的前端技术文化建设和人才培养工作,我首要服务的就是部门的全体前端开发人员。启动这个工作时,做了一个粗略统计,发现部门前端的人数远超我的想象,实在是太少了。包括今年的招人也是,深刻体会到了人才的难得。昨天玉伯在 GMTC 的演讲中也提到了这点,正个行业都是急缺前端人才的。

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缺人怎么办?持续不断招人是一方面,更多的是想如何充分利用现有人才,提效和人才培养是我们目前的两种手段。人才培养自不必多言,提效其实可做的事情非常多。因为在传统金融行业的特殊性,我们的开发是在受控的虚拟终端进行,提升虚拟终端配置都可以助力开发提效。小到内网即时通讯工具、和外网及时同步的软件和插件,大到组织的开发模式,非开发相关流程的审批制度等,都一直在持续优化。工具和平台也是提效非常重要的一环。

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玉伯提到在蚂蚁内部每条业务线几乎都有自己的低代码平台,这也是非常容易理解的,低代码面向不同垂直业务领域场景,确实会有不同的侧重。我们也在开发自己的低代码平台。前几个月一篇“低代码毒瘤”的文章引起了社区的巨大讨论和争议,且不论文中观点是否正确,文中提到的一部分事实确实是存在的。低代码并不是一个新的命题,我入行第一个项目,技术栈是上古的 EJB + JSP,也有低代码/无代码的功能,只需页面上配置,就能生成列表、表单、流程等一系列功能,是不是很美好?但是真正使用就会发现,现实很残酷,享受了低代码的便利,但也承受了其难于扩展之害,当时对于很多业务场景,是有很多特殊的业务逻辑是这套低代码功能搞不定的,而这些需求正常编码其实不会花很长时间,但是在我们的体系下,就会非常难改。积累的技术债越来越多,最终只能花大力气做渐进式重构,这也是早年间的低代码之殇。

随着技术的进步,尤其是前端的飞速发展,其实当年很多低代码存在的问题,现在都有了很好的解决方案,而面向垂直业务领域的低代码方案,确实是能够帮助我们在 CURD 的重复劳动中解放出一部分生产力。

上周五又一 Design to Code 的工具 CodeFun 公测了,其中能够智能生成生产级的代码还是很吸引人的。

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CodeFun 的创始人杨帆老师也在 GMTC 大会的前端智能化专场进行了分享,现场特别火爆。

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试用了一下,安装了 sketch 插件之后,操作非常简单,只需要选择项目和画板,就可以直接上传到 CodeFun 的对应项目中。

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来到项目面板可以直接查看代码,可以设置数据绑定和交互行为,目前可以导出的代码平台有小程序和 Vue。

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很遗憾周末的 GMTC 没能现场参与,昨天公司的技术分享品牌“民生 Mini Tech Show”邀请到了 CodeFun 创始人杨帆老师,弥补了没有到现场听到杨帆老师分享的遗憾。

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会上杨帆老师给我们带来了题为 “Design to Code,如何⽣成程序员真正为之“买单”的代码”,分享非常精彩,演示了 CodeFun 如何帮助开发自动生成代码,包括实现这套功能面临的挑战,相关的 AI 算法等等,收获非常大。

低代码 or 前端智能化

小孩子才做选择,大人全都要。低代码平台和前端智能化可以不是一道选择题,目前对我们而言,后管类系统更适合用低代码平台搭建,而对于需要设计师参与、对 UI 要求较高的项目,前端智能化可以通过 D2C 的方式助力开发提效。而且目前来看设计师招聘比开发相对容易,所以给了 D2C 更大的想象空间。

每每提到低代码或者智能化相关技术,都会有同学产生工作机会会减少的担心。其实大可不必,效率工具永远是开发者的朋友,这些工具和技术可以把我们从重复工作的泥潭中解脱出来,分配更多的精力到创造性的工作中来。

前端智能化领域还有很大想象空间,比如 I2C,Ideas to Code,或者 I2D2C,Ideas → Design → Code,其实这是真正的痛点。

还有的设想就是另一种 I2C,Image to Code,图片直出代码;最终理想的形态可能是 A2C,Anything to Code,比如 Web 页面,输入 URL 直出代码,App 直出代码等等。再开个脑洞,脑机接口直出代码,这应该是终极理想了。

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结语

前端开发人才紧缺已经是业内的共识,提高研发效能离不开工具和平台。AI + 前端给未来带来了很大想象空间,无论是局部还是全局的提效,都是非常有益的尝试。期待更多优质工具的涌现,帮助开发团队提效缓解用人难的问题。

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前端