人工智能爆发

​ 其实对于大多数人来说人工智能在GPT出来之前是没有那么强的感知力的，也可以说是一个好的产品推动了整个市场的发展，还记得20年GPT3问世时候出圈般的热度，当然国内当时的热度可能比较小，也仅限于科技圈内的人使用比较多。

​ 作为一个前沿科技爱好者，我对于新技术一直是保持接受态度的，毕竟这也是互联网这一行的特点，终生学习嘛，一直到后来到GPT4，Gemini，Claude等等国际大模型技术的涌现，似乎人工智能时代即将迎来大爆发，但国内似乎一直没有什么声响，包括腾讯，阿里，百度等一众互联网大厂在内，其实布局AI领域是很早的，特别是百度，从早在2010年时候就开始投入人工智能的研发，但似乎一直都没有好的产品，好吧，这也是我对于百度目前的刻板印象了，起个大早，赶个晚集。

​ 一直到今年年初国产开源大模型DeepSeek的问世，国内的AI大模型才逐渐破圈被我们所熟知，搞笑的是随着DeepSeek的开源，许多大厂的大模型似乎都迎来了“突破”，字节的豆包和腾讯的元宝大多数时候还是接DeepSeek更好用哈哈哈。

​ 就在本周Claude4.0正式被发布，因为最近在忙着做AI应用开发，许多大模型都测过一遍，Cladue无疑在代码生成上是最令我惊叹的，同时也不禁为程序员的未来产生了一丝担忧。当然AI的兴起唱衰程序员也不是一天两天了，不过作为一名程序员，有时候我们真的得好好思考一下我们相较于AI来说护城河在哪，未来又该何去何从。

AI工具提效

​ 如果你是一个合格的程序员，那么你一定是使用过cursor的，作为目前市面上最火爆的AI辅助编程工具，再加上Claude大模型的配合，可以说你只需要输入一句话他就能帮你实现你需要的产品，有个笑话是现在程序员的核心出装就是cursor充个pro版本再学一下git。

​ 人是无法抗拒时代浪潮的，人工智能大势已定，全民AI时代未来将至，或许换个角度我们应该想办法与AI共存而不是必须死一个，毕竟以AI的知识库，写一个函数有时候考虑的比高级程序员还要多，这根本没有可比性。

AI的局限性

​ 当然从现在来看AI短时间内还是无法完全替代程序员的，我认为有三个点是以后需要突破的。

1. 生成内容的精确性

​ 有些时候你会发现AI的回答十分混乱，这个在人工智能领域有个专有名词叫“幻觉‘，对于一些复杂场景下生成的代码是无法直接拿来使用的，那么调整就十分的有必要了，调整又不可避免的需要读懂代码。

2. 上下文限制

​ 上下文限制一直是AI的一个长期问题，目前市面上最好的模型Claude4.0可以达到200k tokens，当然这一点随着AI的不断发展我觉得是会被不断解决的。

3. 沟通理解

​ 沟通理解我觉得才是AI无法替代程序员的重要因素，在一个需求从提出到上线交付的整个流程中，比如我是一名前端，我需要不断与产品交流，与UI设计对接，和后端联调，这其中的沟通成本是非常大的，以目前AI的能力还无法完全理解需求的含义，未来暂且不可知。

D2C：毒瘤还是惊雷？

​ D2C全称Design To Code，如其名，设计稿转代码，这也是目前各大厂一直在做的事情，设计稿的话比较常用的就是Figma了，如何将Figma转化成我们组内约定规范的React组件，这也是我最近正在研究的事情。也是基于对各大厂的方案调研后，我也有了自己的一套方法论。

​ 整体上是基于Dify去完成的串联，其实我们组内之前也有重构工程师在做类似的事情，整体是通过Figma插件导出HTML代码，再通过cursor进行组织成规范的React组件，整体上虽然效果不错，但是局限一方面是使用不便，对于组内很多人不太愿意去增加自身的使用成本，在和我mentor沟通中这也是我学到的一点，如果这个产品一开始就不好用，那这个产品注定只会是一个失败的产品。

​ 这个月初我刚刚来公司，mentor就将这个重担丢给了我哈哈哈，组内的业务比较重，实习生刚刚来也没啥业务需求，刚好对这方面比较感兴趣就一直在研究，没想到也真做出了不少成果。

​ 目前能做到复现百分之90的设计稿，对于大多数业务场景都还能胜任，不过彻底投入生产可能还需要测试一段时间，对于第一阶段的最终形态，我们对标的是国外的Anima这个产品

​ 至于D2C是好是坏？我觉得仁者见仁了，这套方案可以让前端工程师更专注于业务逻辑而非UI，如果能真的成熟落地，至少在设计到前端复现UI上是极大提效的。

​ 不过周五跟leader讨论了一下，他想看到的不仅仅是生成UI组件，还需要加上业务逻辑代码......其实第一阶段大部份公司都是可以实现的，但是为什么业务逻辑这方面市面上没有一个统一的方案，因为每个公司的业务逻辑复杂度是不同的，想让AI去理解你的业务逻辑，必须有一个庞大的知识库去进行约束，那么就不可避免的需要每个模块的复杂人去写一份文档了，讲道理这些项目动则七八年历史，屎山堆了一层又一层，你让他们自己讲都讲不清楚....所以很难搞啊。

​ 不过也可以理解，生成UI还可以说提效，要是UI+逻辑全写出来还要我们前端工程师干啥😂。

结语

​ AI目前来说更擅长的是做0到1的事情，0.5到1反而是很难的，比如一个七八年的项目你让AI去读，去新增，那是一件很难的事情了，所以目前还是不用那么焦虑的，积极的拥抱AI，这也是我们唯一能做的事情。