用AI构建小程序需要多久?效果如何?

随着移动互联网的快速发展,多端应用的需求日益增长。为了提高开发效率、降低成本并保证用户体验的一致性,前端跨端技术在如今的开发界使用已经非常普遍了,技术界较为常用的跨端技术有小程序技术、HTML5技术两大类。

2023年以来,伴随着AI技术在全球各行各业创造了生产力革命,而AI又是对于"虚拟世界"冲击最直接、最明显的技术,于是乎,各路大神都在绞尽脑汁想办法将AI技术应用到自己深耕的软件行业当中。 时间来到了,2024年(接近2025年),让我们先来看看AI能力都被哪些软件行业"收录"了。

常用AI工具提交效率的软件领域

笔者查阅了下市面上公开的一些文章,AI能力主要在6类软件领域应用比较广泛:

**1. 代码生成与补全工具:**如Tabnine、GitHub Copilot、DeepCode,基于机器学习或与一些AI企业合作(如GitHub和OpenAI合作开发的GitHub Copilot),不仅可以加速编码过程,还能根据代码上下文生成代码块,提高编码效率。

**2. 自然语言处理工具:**如Hugging Face Transformers、NLTK等,这类工具是自然语言处理模型,让各行各业从业者能够更直观、更简单易懂的使用。

**3. 机器学习框架:**如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等,这些就只能大厂才有这个实力去开发和维护了,小公司/团队都还要在生存线上挣扎。

**4. 自动化测试工具:**如Selenium、Appium、Katalon Studio等,要么就是更好的用户体验(如模拟用户操作、更好的用户交互界面),要么就是更广域的自动化测试。

**5. 软件设计工具:**这块的应用还是挺多的,本篇文章中介绍的AI能力应用在小程序领域也属于这类软件的范畴,例如一些界面设计工具如UXPin、Figma,小程序页面设计工具FinClip等。

**6. 其他:**一些云平台对于AI应用也是必须,如Amazon SageMaker、Microsoft Azure Machine Learning等。此外,代码审查、需求分析、项目管理工具等都有对应的AI能力的应用。

用AI技术构建小程序的价值

软件行业发展至今,任何新技术在软件行业的应用,最直接的还是提高生产力的举措,进一步响应市场用户需求变化越来越快的节奏。已经有许多前端主流技术及开发框架被广大开发者使用的基础上,AI能力应用在应用开发方向上,能够更近一步降低开发者学习语言的门槛,换句话说就是直接提升了应用开发的效率。

话不多说,以FinClip的AI提升小程序应用开发的效率为例:

1、在FinClip IDE中新增了一个小程序开发的提示语键入框,尝试键入一个想要开发的小程序页面相关的提示语句,点击确认看看能生成什么信息。

2、出来的效果还挺不错的,生成的小程序页面基本涵盖了提示语句里面的关键词,开发小白都能尝试,看来AI能力后续再发展下午,我们程序猿就业的路子(尤其是前端)又窄了~~

3、一般第一次生成的效果往往不能100%满足开发者接收到的需求者的开发效果,于是乎,就需要开发工具具备修改页面代码的能力,这些,FinClip IDE的开发者团队似乎也考虑到了。

例如:我想要在第2步生成的页面中为每个产品增加一张图片,那么,我键入了"为所有的product项新增一个image url字段",基于AI对于提示语句(词)的理解,相关代码很快在左栏中输出,通过快捷键cmd/ctrl+L就可选中代码并添加为上下文。

是不是操作很简单?

4、最后,FinClip IDE还有一个很棒的功能,就是支持工具内检索知识库,如果开发者有小程序开发相关的知识,无需跳出站外或者开发工具,就能检索到关于小程序开发相关的知识,更快、更广的为开发者一站式的学习小程序应用开发,或者直接上手开发提供便利的知识检索帮助。

不过探索归探索,开发工具与AI的结合,在现阶段还处于比较早期,较松散的结合阶段,上述的IDE能够有如此优异的开发者开发体验已经很不错了,至少一些场景下小程序demo的测试和开发是可以快速覆盖项目的验证的,笔者看到有些团队在POC或者技术验证阶段,为了验证小程序相关技术(例如:小程序容器技术),小程序demo的开发都得一个人投入个2-3天,太不划算了~~

没有最好,只有最合适

AI工具在软件开发中扮演着越来越重要的角色,它可以帮助开发者提高效率、增强软件功能、降低开发门槛。通过合理选择和应用AI工具,可以显著提升软件开发的质量和效率。

与此同时,也是我们开发者的一个福音,随着AI技术的成熟和进步,许多行业头部的软件工具团队也开始琢磨如何通过AI能力提升开发生产力。在选择软件工具时,可以通过功能、易用性、社区支持、成本等综合因素考虑性价比,正所谓没有最好,只有最合适。

相关推荐
人工智能训练2 小时前
【极速部署】Ubuntu24.04+CUDA13.0 玩转 VLLM 0.15.0:预编译 Wheel 包 GPU 版安装全攻略
运维·前端·人工智能·python·ai编程·cuda·vllm
会跑的葫芦怪2 小时前
若依Vue 项目多子路径配置
前端·javascript·vue.js
源于花海2 小时前
迁移学习相关的期刊和会议
人工智能·机器学习·迁移学习·期刊会议
DisonTangor4 小时前
DeepSeek-OCR 2: 视觉因果流
人工智能·开源·aigc·ocr·deepseek
薛定谔的猫19824 小时前
二十一、基于 Hugging Face Transformers 实现中文情感分析情感分析
人工智能·自然语言处理·大模型 训练 调优
发哥来了4 小时前
《AI视频生成技术原理剖析及金管道·图生视频的应用实践》
人工智能
数智联AI团队4 小时前
AI搜索引领开源大模型新浪潮,技术创新重塑信息检索未来格局
人工智能·开源
不懒不懒4 小时前
【线性 VS 逻辑回归:一篇讲透两种核心回归模型】
人工智能·机器学习
冰西瓜6005 小时前
从项目入手机器学习——(四)特征工程(简单特征探索)
人工智能·机器学习
Ryan老房5 小时前
未来已来-AI标注工具的下一个10年
人工智能·yolo·目标检测·ai