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核心理论

现阶段的 AI,尽管进步迅猛,但是还远远达不达 AGI(Artificial General Intelligence)通用人工智能。

因此,AI 现阶段仍旧是辅助

换言之:人是主导者,AI 是辅助者。

当然,随着 AI 模型的能力不断加强,训练的数据规模不断扩大,由辅转主也将是一个趋势。

不管 AI 是辅助还是主导,只要能够赋能到具体的场景中,那就是好的。

那么,如何将 AI 赋能到具体的场景中呢?

我们大可先将 AI 想象成一个人类,它的智能水平跟你相当,你能完成的任务,它都能替你完成,你能写前端,它能代替你写前端。

思考一下

你在完成某一件任务之前,是不是得有一个思考和工作流程拆分的步骤,而不是直接上手就做。

我们会把工作拆分成一个个的环节步骤,然后一个个步骤来做,一个个环节来完成。

AI 同样如此。

我们把上面拆分步骤、环节的过程图形化一下,得到一个形状为金字塔的模型。

AI 赋能金字塔模型

如上图,针对一个业务工作流,我们会按照如下流程进行 AI 的赋能:

  1. 尝试直接用 AI 处理这个大的业务,不做任何拆分,发现 AI 做的一团乱。

  2. 尝试将大的业务拆分为不同的环节,然后逐个环节进行 AI 的融入,发现 AI 做的还不是很满意。

  3. 再尝试将不同的环节拆分为不同的步骤,然后逐个步骤进行 AI 的融入,发现这个时候 AI 生成的内容才符合标准。

以上,针对不同的业务,进行不同程度的工作流拆分,逐个环节步骤来尝试融入 AI,同时来检验 AI 生成内容的效果。

我把上面的步骤统称为:AI赋能金字塔模型

前端工作流拆分

现代的前端理论中,提倡的是一切皆组件。组件的分层结构可以用下图简单描述:

其中,基础组件诸如:Ant-Design、Mui、ElementUI,或者公司内部的基础组件库

往上,业务组件:通过组装基础组件,再封装了一定的业务含义。

最上层:对接层组件:拼凑各个业务组件形成页面,同时给页面对接 api 数据。

以上不同的组件类别中,业务组件类别的开发工作占据了程序员 80%的时间。

尤其是无积累(没有可抄的地方)从 0 ~ 1 开发业务组件最为耗时间。

运用AI赋能金字塔模型的理念,我们拆分一下前端的工作流。

如上,针对前端页面研发的这个场景,我们最终拆分为了:

2 个环节

  • 业务组件开发

  • 对接联调(拼装业务组件为页面,页面的数据对接)

4 个步骤

  • 0 ~ 1 开发业务组件

  • 1 ~ 100 进行业务组件的迭代

  • 0 ~ 1 对接

  • 1 ~ 100 迭代对接

其中,重点是从 0 ~ 1 开发业务组件,因为它占据了整个研发流程中80%左右的时间。


如上,AI赋能金字塔模型和基于金字塔模型拆分的前端工作流,是本小册遵循的核心理论。

后续篇章,将围绕此理论,来探讨如何将 AI 赋能到前端研发中。

注意

AI赋能金字塔模型是一个通用的思考模型,可以应用到不同的前端项目中。但是本小册拆分出来的前端工作流,仅供参考,可能并不适用于所有项目研发的流程。