Rumah > Artikel > Peranti teknologi > Pemikiran dan amalan tentang penjanaan bantuan kod bahagian hadapan B-end di bawah model besar
Semasa kerja pemfaktoran semula, spesifikasi kod: Semasa proses pembangunan bahagian hadapan B-end, pembangun akan sentiasa menghadapi masalah pembangunan berulang Modul elemen bagi banyak halaman CRUD pada asasnya adalah serupa masih perlu dibangunkan secara manual, menghabiskan masa pada Pembinaan elemen mudah mengurangkan kecekapan pembangunan keperluan perniagaan Pada masa yang sama, kerana gaya pengekodan pembangun yang berbeza tidak konsisten, ia menjadikannya lebih mahal untuk orang lain bermula semasa lelaran. .
AI menggantikan kuasa otak yang mudah: Dengan pembangunan berterusan model AI yang besar, ia mempunyai keupayaan pemahaman yang mudah dan boleh menukar bahasa kepada arahan. Arahan am untuk membina halaman asas boleh memenuhi keperluan pembinaan halaman asas harian dan meningkatkan kecekapan pembangunan perniagaan dalam senario umum.
Senarai halaman sebelah B, borang dan butiran semua Pautan boleh dibahagikan secara kasar kepada langkah berikut.
Gambar
ialah memberitahu jenis antara muka yang hendak dibangunkan. Dalam hal ini, perkara pertama yang kami fikirkan ialah konfigurasi halaman, yang merupakan bentuk arus perdana produk kod rendah semasa Pengguna membina halaman melalui satu siri konfigurasi grafik, seperti yang ditunjukkan di bawah:
Gambar
. Ditujukan kepada senario umum (seperti Ia mempunyai kesan yang baik pada meningkatkan kecekapan untuk halaman CURD dengan pengurusan latar belakang yang agak mudah) atau senario perniagaan tertentu (seperti pembinaan tempat). Untuk keperluan yang agak kompleks yang memerlukan lelaran logik yang berterusan, memandangkan konfigurasi dilakukan melalui operasi grafik, keperluan untuk reka bentuk interaktif adalah lebih tinggi, dan terdapat kos tertentu untuk bermula Pada masa yang sama, kerana kerumitan keperluan menjadi lebih tinggi dan lebih tinggi, interaksi Borang konfigurasi menjadi lebih dan lebih kompleks dan kos penyelenggaraan semakin tinggi dan lebih tinggi. Oleh itu, penggunaan medan bahagian hadapan dalam konfigurasi halaman agak terhad.
Kod yang dijana AI lebih biasa digunakan dalam senario fungsi alat, tetapi untuk keperluan senario perniagaan tertentu dalam syarikat, perkara berikut mungkin perlu dipertimbangkan:
GPT sebenarnya mempunyai keupayaan yang sangat penting, iaitu, bahasa semula jadi kepada arahan, arahan adalah tindakan Contohnya: kita menganggap bahawa kaedah fungsi dilaksanakan, dan input adalah semula jadi Menggabungkan GPT dengan gesaan terbina dalam dan membenarkannya mengeluarkan perkataan tertentu secara stabil, bolehkah kita mengambil tindakan selanjutnya dengan mengeluarkan perkataan ini? Ini mempunyai kelebihan berikut berbanding konfigurasi grafik:
Anda mungkin mempunyai soalan di sini:
Bukankah maklumat arahan yang dihasilkan turut menunjukkan ilusi model besar? Bagaimana untuk memastikan maklumat arahan yang dijana setiap kali adalah stabil dan konsisten?
Menterjemah bahasa semula jadi ke dalam arahan boleh dilaksanakan atas sebab berikut:
Untuk bantuan kod, berdasarkan penerangan permintaan pengguna, maklumat tersebut boleh diperoleh melalui pemprosesan PROMPT. Menyediakan maklumat asas untuk penjanaan kod.
Gambar 4. Tukar maklumat kepada kod
Proses Penukaran
Gambar
Bagaimanakah kita membangunkan kod?
Sebenarnya, langkah ini hampir sama dengan membangunkan kod itu sendiri Selepas kami mendapat keperluan, otak kami akan mengekstrak maklumat utama, iaitu, arahan penukaran bahasa semula jadi yang disebutkan di atas, dan kemudian kami akan mencipta fail. dalam vscode, dan kemudian Operasi berikut akan dilakukan:
Mula-mula, anda mesti mencipta templat kod, dan kemudian memperkenalkan komponen tugas berat yang sepadan mengikut senario Contohnya, ProTable diperkenalkan untuk senarai, dan ProForm diperkenalkan untuk borang.
Berdasarkan komponen tugas berat seperti ProTable dan menambahkan beberapa sifat padanya, seperti headerTitle, pageSize dan maklumat berkaitan senarai lain.
Perkenalkan komponen berdasarkan perihalan permintaan Contohnya, jika diiktiraf bahawa terdapat pemilihan kategori dalam item penapis, komponen perniagaan baharu akan ditambah dalam useColumns dalam perihalan permintaan, komponen perniagaan import dan eksport baharu akan ditambahkan di lokasi yang ditentukan pada halaman.
Dapatkan pautan olok-olok, tambah lapisan permintaan dan perkenalkan ia di lokasi yang ditentukan pada halaman.
Senario sisipan kod biasa di atas boleh dirangkumkan ke dalam JSON, dan kemudian kod yang sepadan dijana melalui templat kod digabungkan dengan sisipan AST atau penggantian templat rentetan.
5. Penjanaan kod sumber
Penempatan
Bantuan kod sumber terutamanya membantu pembangun mengurangkan kerja berulang dan meningkatkan kecekapan pengekodan yang sama sekali berbeza daripada pembinaan halaman kod rendah senario tertentu. Halaman ini telah lengkap, dan bilangan fungsi halaman boleh dikira. Terdapat juga amalan terbaik dalam pembinaan kod rendah dalam industri. Alat bantu kod sumber direka untuk membantu pengguna memulakan sebanyak mungkin kod keperluan perniagaan, dan pengubahsuaian serta penyelenggaraan seterusnya diserahkan kepada pengguna pada peringkat kod untuk meningkatkan kecekapan pembangunan halaman baharu.
Lihat seni bina berfungsi khusus di bawah:
Gambar 6. Carian dan pembenaman vektor komponen
Carian vektor komponen
Pictures
Atas ialah kandungan terperinci Pemikiran dan amalan tentang penjanaan bantuan kod bahagian hadapan B-end di bawah model besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!