如果 AI 生成代码不能支持从生成结果反向推导回设计意图,并允许用户在逻辑层面进行微调,那么它就无法成为生产力工具的核心

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作者:livib   

首先声明以下观点仅代表个人体验,缺乏完整的数据支撑

经过我数个月的测试,体感目前大多数 AI 生成代码(大多数都标榜可以生成 App)平台更多停留在创意灵感验证的阶段,无法真正嵌入到需要高频迭代的敏捷开发流程中。
非技术人员使用 AI 生成项目经常遇到的问题是:修改功能细节的成本可能高于直接重新实现,我们可能要花费大量时间去“清洗”AI 生成的产物,将其标准化为符合系统规范的组件,这一过程往往比从头搭建更为繁琐。AI 生成的代码或界面在视觉上可能极具欺骗性,看似样子对了,但在结构上可能不具备二开能力(可维护可拓展性)。
技术人员在做前端项目时会非常注重组件化思维( Component-Based Development )和 DRY ( Don't Repeat Yourself )原则。
对于追求像素级精准和代码复用的专业团队而言,这种“看上去很美”的生成结果可能巨大的技术负债。
这种感觉就像“只管生,不管养”。
那么我们是否有机会结合技术视角去做出能够不断优化的实现方式(更好的利用 AI 实现复杂完整项目)。
大家一起来讨论讨论。
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