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它居然還可以給你解釋為什么這么優化！

我感覺像是在和一個熟悉 React 開發規范、《Unix 編程藝術》《設計模式》《Clean Code》的同學在結對編程。

編碼更規范

AI 就像一個強大的結對編程助手，可以幫你檢查編碼的問題。
比如我們團隊 Code review 發現有很多 React hooks 濫用的問題，我看了前端圈很多大會的 topic，感覺講的并不適用我們的場景，很多實踐沒有我們團隊深入。
實際上這個問題最好的答案就在 React 官方文檔內。我們團隊把它濃縮成了幾個簡單的規則：

盡量不用 useEffect。
若是組件內部狀態（useState/useMemo/useCallback）監聽，若非必要，禁止使用useEffect/useLayoutEffect觸發副作用，推薦放到onClick這類事件回調中觸發副作用。
必須使用lint生成hooks的依賴項，否則需要加注釋說明。
useEffect 中若使用了資源類操作（接口請求、訂閱/事件、localStorage存儲等），則務必返回銷毀函數。
什么時候會用到 useEffect？需要對外部狀態有相互影響的邏輯（副作用），才有必要放到useEffect/useLayoutEffect 中。

我們一直很重視團隊的工程化工具建設，能用工具解決的絕不停留在規范。但以上的規則很難用現有的工具檢測出來，真正檢測需要理解代碼語義。這就是 ChatGPT 可以帶來的底層能力變化。

全棧開發更簡單

ChatGPT 會讓編程語言的上手門檻大幅降低，前后端的融合更加容易。因此新一代的全棧開發會流行。注重性能和開發效率。比如 Next.js 框架。敏捷開發類框架曾經我最喜歡的是 Ruby on Rails，主要是開發確實快，遺憾是 Ruby 弱類型語言沒有 TypeScript 這么魯棒性好。希望 Next.js 能快速達到 Ruby on Rails 的生態，同時能真正解決前后端同構渲染的問題。

UI 交互方式的變革

這是對產品和前端的一大挑戰和機會。
對于 2B 復雜系統，目前主流的交互方式還是報表展現類、交互分析類、表單流程類、可視化搭建類。但回到客戶需求，用戶的真實需求是從數據中得到一些 insight，輔助決策。引入 ChatGPT 這類能力后，整個數據開發和分析的流程會大幅縮短。
并且，在問題明確的場景下，通過 Chat 聊天來尋找答案會很快速，可以很容易擴展到語音問答。

雖然 AI 能回答很多問題，繪出很精美的圖片。但如果你不能發現問題，他無法給你答案。
我們會不斷地感受到好問題比答案更重要。借助 AI 的能力，普通人一步步體會到了愛因斯坦的洞見。
面對 AI 的沖擊，不必擔心 AI 會搶掉你的飯碗。如果停止學習，飯碗遲早會丟。搶掉飯碗的何止AI…
另外擔心也沒用，我們應該成為快速使用 AI 的一波人，這一輪受益最大的會是能快速利用 AI 提高工作效率的人，你不用別人會用。

比如：

如果你大量編碼，推薦使用 Copilot，物有所值。
如果你是運營解決方案架構師，要給客戶寫大段落的文案，可以提供一些關鍵字并讓 ChatGPT 補充細節和潤色。但不要只依賴 ChatGPT，它會生成很多空洞的車轱轆話，浪費客戶的時間。
如果你做規劃和方案設計，可以使用 ChatGPT 幫你做利弊分析 SWOT 分析，ChatGPT 能幫助你做相對全面的結構化思考，查漏補缺。
如果你想學習一個新的領域，可以問 ChatGPT 幫你快速上手和了解，然后自己再去了解細節。

有了場景以后，你還需要掌握一些技巧，來發揮 AI 的潛能：

1、提出更好的問題，花時間重點理解客戶需求，并設計你的方案。最終限制你的還是你的想象力。AI 可以捏造出美麗的照片和代碼，但沒有你的想法就缺少意義，沒有價值。你的競爭力有如何準確地捕獲出用戶需求，如何深入理解業務，如何協同上下游。

2、學習一些 prompt，準確描述你的想法，會幫助你大幅提效。比如 awesome-chatgpt-prompts 這個 Github 倉庫可以幫你學習各種 prompt，如果你是開發者，可以在 https://github.com/camsong/chatgpt-engineer-prompts 找到一些編程相關的使用技巧。3、開放的態度，遇到新的 AI 周邊工具去了解，去使用，為己所用。

總之，AI 可以作為強大的生產力工具，會縮小不同編程語言間的差異，讓開發者更容易在不同平臺間切換來完成任務。前端工程師升級為終端工程師之后，未來能力邊界會進一步擴大。大數據潛力進一步挖掘，數據處理能力更被重視，數據開發的門檻進一步降低。接下來會是 AI 上層應用井噴的一段時間，會有更簡潔的用戶交互，各行各業最終都會有 AI 深度結合的解決方案，未來可期。

文章轉自微信公眾號@阿里云開發者