专题演讲嘉宾：姚佳梅

在 AI 时代，我们重新挖掘了前端开发的提效方向，从去哪儿网的三大业务场景：机酒主流程业务、营销业务、后台服务三大业务场景，提出了 D2C 方案和基于 AI 生成后台代码的方案。

D2C 方案中，我们着重解决了代码的可用性，包括固定宽度、布局精准划分、代码语义化等方面进行了代码健壮性和可维护性的提升，代码可用率达到 80%，业务需求出码率达到 40%。

基于 AI 生成代码的方案中，需求文档和接口 API 组成的 Prompt，依赖 GPT 生成页面渲染和业务逻辑代码，重点解决了 Prompt 的高效生成以及复杂页面代码的有效生成，业务需求代码出码率达到了 60%。

本次演讲围绕去哪儿网三大业务场景的前端代码生成的方案，涵盖了代码生成中的难点和解决思路、AI 的应用和业务的应用提效等，希望能给大家带来一些帮助和思考。

演讲大纲

1. 前端开发方式的现状和目标

• 前端代码生成的价值和目标
• 覆盖去哪儿网三大业务场景
• 机酒主流程业务、营销页面和后台服务系统
• 不同业务场景技术方案选型

2. 主流程、营销页面场景代码生成方案

• 基于设计稿生成代码
• 系统架构
• 如何生成开发质量高的代码
• AI 在提升代码质量上的应用

3. 后台服务系统代码生成方案

• 基于需求描述和接口 API 生成代码
• 基于 AI 生成渲染和业务逻辑代码
• 提示词优化和自动生成
• 复杂页面的生成优化

4. 在生产环境的应用效果

• 三大业务场景代码出码率
• 对前端 WorkFlow 的提效

5. 未来规划

• 主流程多端代码转换
• Prompt 智能生成

实践痛点

• 设计稿生成代码，在代码的质量和健壮性上，需要进行大量的边界 Case 打磨和优化，目前还有进步空间
• 基于 AI 生成代码，Prompt 的编写有一定成本，如何进行高效的 Prompt 编写，也是在摸索中进行了一些优化

演讲亮点

• 设计稿生成代码在传统算法方案的基础上加入 AI 应用
• 覆盖的业务范围更广，有实际应用效果

听众收益

• 了解 AI 在设计稿生成代码中的应用突破
• 了解基于 AI 生成代码的实际使用场景和应用效果
• 了解代码生成过程中遇到的难点和解决方案