An Konzepten mangelt es in der IT-Branche nicht und die meisten Menschen verfügen nur über geringe Kenntnisse. Die Popularität von KI und die Verbreitung von Low-Code, AIGC + Low-Code, AI + Low-Code, intelligenter Entwicklung, generativer KI-Entwicklung, AIGS (KI-Generierungssoftware) usw. Der Ausbruch scheint eine disruptive Revolution mit sich zu bringen die Low/No-Code-Branche.
Studien haben gezeigt, dass die Entwicklung generativer KI-Modelle die Hemmschwelle für den Einsatz von Low-Code- und No-Code-Entwicklungstools weiter senken und möglicherweise eine neue Klasse intelligenter Entwicklungstechnologien hervorbringen wird. Die Integration von KI + Low-Code wird die Gesamteffizienz der kundenspezifischen Entwicklung des Unternehmens verbessern, die Anzahl der an der Anwendungsentwicklung beteiligten Personen erhöhen und neue Änderungen bei Entwicklungsmodellen und Arbeitsmethoden mit sich bringen.
Sehen wir uns als Nächstes das Konzept der Überprüfung an.
der Code
Es werden echte professionelle Programmierer benötigt, um Anwendungen zu implementieren, indem sie Codes schreiben, einschließlich Sprachen, Algorithmen und Datenstrukturen, die kompiliert, debuggt und bereitgestellt werden müssen.
kein Code
Es handelt sich um eine Entwicklungsplattform für Geschäftspersonal. Sie führt in begrenzten Szenarien eine visuelle Drag-and-Drop-Konfiguration auf der Regel-Engine durch und führt sie dann durch Parsen der Konfiguration aus. Einige von ihnen können einfachen Präsentationsschichtcode generieren, der dem entspricht Arbeitsergebnisse auf einer ausgereiften Software. Es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich, und es wird behauptet, dass jede Person lediglich die erforderlichen Komponenten und Funktionen auf der Plattform auswählen muss und die Anwendungsentwicklung durch einfaches Ziehen und Ablegen und Konfigurieren abgeschlossen werden kann.
Laut einem Interview mit einem bestimmten Verkäufer bin ich jedoch zu sehr mit meinen eigenen Angelegenheiten beschäftigt, um mir Sorgen um Sie zu machen.
Low-Code
Für Geschäftsleute und professionelle Programmierer werden auf der Grundlage der No-Code-Programmierung einige benutzerdefinierte Programmierschnittstellen und Codeblöcke hinzugefügt, sodass Entwickler durch das Schreiben einer kleinen Menge Code komplexere Funktionen implementieren und auch Visualisierungstools schnell verwenden können Anwendungen erstellen.
Unter ihnen wird die konfigurationsbasierte Entwicklung über Prozess-Engines, Formular-Engines und visuelle Großbild-Engines durchgeführt. Unabhängig davon, ob es sich um Ziehen oder Schreiben von Skripten handelt, werden im Wesentlichen Konfigurationsinformationen generiert. Obwohl die Arten von Engines zugenommen haben und ihre Funktionen zugenommen haben relativ leistungsstärker, die erzeugten Systemfunktionen des Motors können nur innerhalb der Fähigkeiten des Motors liegen und können normalerweise nicht unabhängig laufen und müssen auf den Motor selbst angewiesen sein.
Die Programmiersprache selbst wird ständig verbessert und erfordert für unerfahrene Entwickler einen hohen Lernaufwand. Aber Low-Code-Plattformen verfügen natürlich über Full-Stack-Entwicklungsfähigkeiten, und Low-Code-Programmierer sind von Natur aus Full-Stack-Programmierer.
Hier empfehle ich jedem dringend, die JNPF-Schnellentwicklungsplattform auszuprobieren , die auf dem Prinzip der Low-Code-Entwicklungstechnologie basiert und sich daher von den Schwachstellen des traditionellen Entwicklungslieferzyklus, der schwierigen Sekundärentwicklung und der hohen technischen Schwelle unterscheidet. JNPF Bietet eine Fülle von Lösungen und Lösungen im Hintergrund. Funktionsmodule, der größte Teil der Anwendungskonstruktion wird durch Ziehen und Ablegen von Steuerelementen realisiert, was einfach und benutzerfreundlich ist, und das OA-System wird zum Erstellen von JNPF und der Arbeitsantwort verwendet Geschwindigkeit ist schneller. Es kann ein One-Stop-Produktionsmanagementsystem, ein Projektmanagementsystem, ein Rechnungsverwaltungssystem, ein OA-Bürosystem, Personal und Finanzen usw. aufbauen.
Open-Source-Link: https://www.yinmaisoft.com/?from=csdn
Laut der Prognose von Gartner werden im Jahr 2025 70 % der digitalen Anwendungen in Unternehmen mit Low-Code erstellt, aber Low-Code wurde auch mit Zweifeln konfrontiert, wie zum Beispiel: „Low-Code eignet sich nur für Edge-Innovation und den Aufbau von Long-Tail.“ Anwendungen“, „Low-Code ist nur ein Spielzeug“.
Wir werden abwarten und sehen, was die Zukunft bringt.
AI-Eingabeaufforderungscode
Verbessern Sie für professionelle Programmierer die Arbeitseffizienz von Programmierern. Copilot von Github ist das beste Beispiel, ein leistungsstarkes intelligentes Eingabeaufforderungstool für Programmierer im Programmierprozess. Durch künstliche Intelligenz und Deep Learning können Sie eine große Menge Code trainieren, die KI verstehen lassen, was der Programmierer denkt, und auf intelligente Weise Eingabeaufforderungscodes generieren. Sie können erraten, was der Programmierer denkt, eine wirklich kluge Eingabeaufforderung.
KI-Low-Code
Für Business-Programmierer stehen Programmierer an erster Stelle, gefolgt von Programmierern, die sich auf das Verständnis von Anforderungen und die Umsetzung von Geschäften konzentrieren. Generieren Sie automatisch Codes durch große KI-Modelle und -Designs wie „ChatGPT“ und andere große KI-Modelle, generieren Sie direkt Codes auf Systemebene und optimieren und passen Sie sie entsprechend den Benutzeranforderungen an. Man kann sagen, dass es sich um die Systemebene eines Programmierers handelt Kopilot. Es eignet sich nicht nur für die Entwicklung umfangreicher Anwendungsprogramme, auch kleine Anwendungssoftware ist ein Kinderspiel.
Die Außenwelt hat immer gesagt, dass AIGC einen großen Einfluss auf den Low-Code-Bereich haben wird und sich hauptsächlich auf seine Fähigkeit zur automatischen Generierung von Code konzentriert, aber AIGC wird im Wesentlichen die Entwicklung der Low-Code-Branche fördern.
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Einer davon ist, dass die Essenz von Low-Code darin besteht, Semantik in Modelle umzuwandeln, wofür kein Code selbst erforderlich ist. Nach der Integration von AIGC-Funktionen kann der Prozess der Umwandlung von Semantik in Modelle beschleunigt und dadurch die Effizienz der Anwendungsentwicklung verbessert werden.
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Zweitens wird die Integration generativer KI mit Low-Code- und No-Code-Plattformen die Eintrittsbarrieren für Unternehmen bei der Einführung dieser Entwicklungsumgebungen senken. GPT und andere ähnliche generative KI-Tools stellen Codebeispiele bereit, die Entwickler verwenden, bearbeiten und erweitern können.