一. 请求数据构造

“过去，我们使用Faker库手动构造测试数据，既繁琐又耗时。但现在，借助AI技术，我们可以直接定义一个数据模型，然后让AI自动生成符合该模型的JSON数据，极大地简化了数据构造的过程。”

这样的技术革新不仅提高了测试效率，还使得测试数据更加真实可靠，有助于发现潜在的问题和漏洞。

生成的测试数据之所以如此贴近国人的常识，是因为AI在训练过程中已经吸收了大量的文本、代码以及相关的常识性知识。这使得它能够准确地理解您定义的数据类型，并据此生成既符合逻辑又贴近实际的mock数据。相比之下，Faker虽然也能生成假数据，但在处理复杂逻辑和文化特定性方面则显得力不从心。

在测试环境数据库填充大量数据的场景中，AI同样展现出了其强大的能力。通过让GPT等AI模型生成SQL insert语句，我们可以快速且准确地填充数据库，而无需手动编写大量的SQL语句。如果AI生成的语句不够精准，通过为属性添加注释等方式，我们可以帮助AI更好地理解数据结构的含义，从而生成更加符合期望的数据。

此外，您提到的关于代码理解的问题也非常中肯。如果AI在生成数据时无法理解您的代码或数据模型，那么很可能是您的变量定义或数据模型本身存在问题。这时，我们应该重新审视并优化我们的代码和数据模型，以确保它们既清晰又易于理解。毕竟，无论是人类还是AI，在理解和处理复杂信息时都需要一个清晰、合理的框架来指导。

二.需求理解

有时在梳理逻辑，检查 bug 时会看到一些历史中的坏味道代码，不过由于历史原因，很久以前其他人写的代码注释也没有，逻辑又挺复杂，变量命名也看不懂

如果你自己梳理要大半天，但我丢给 AI 让它告诉我这段代码主要做了什么时

它不仅帮我梳理了这段代码的主要逻辑，而且还贴心地给出了示例，让我在很短的时间内就掌握了这些逻辑

比如之前有一段比较复杂的运营定义的 N 插一规则的代码，我自己看了半天愣是没看懂，让 AI 梳理，给我给我示例，一下帮我把所有的逻辑都梳理透了

三.代码重构

重构是保持代码整洁的必要措施，但是重构是一项吃力不讨好的工作，任何人面对屎山一样的代码都会感到吃力，但是有了 AI，这一项工作就变得相对简单了

比如将 JS 转成 TS，再比如将大量的if else 改成使用策略模式，使用 SOLID 原则重构等，它都会给你安排得明明白白

四.代码编写

有了 AI，现在写代码来就更顺手多了，就代码编写来说，我主要用它做以下事情

2. 干掉 CRUD

技术人比较讨厌那些“技术含量不高”的工作，比如建了几张表，要转成 bean ，sql manager，DO，TO 等，这类工作极其繁琐，人工耗在这实在不划算，那可以考虑喂一些示例给 AI， AI 就可以根据你的示例来生成对应包下的相关类

画外音：mybatis-plus-generator 这类工具也可以做到

像单测等烦琐的工作其实也很重要，这种情况让 AI 来写再适合不过了，丢一个类，让它来分析一下应该写哪些单测，怎么写，框框框给你整出来了，又快又好，实在太省心了

3. 根据需求写代码

随着AI技术的飞速发展，特别是多模态能力的显著提升，现在的AI系统已经能够高效地处理和理解不仅仅是文字，还包括图像、语音等多种信息形式。这种能力使得AI在解决复杂任务时更加灵活和全面。

您提到的需求变化正是这一趋势的生动体现。过去，我们可能主要依赖AI进行文本内容的生成或处理，如根据文字指令撰写文章或进行数据分析。但现在，随着AI多模态能力的提升，它已经能够跨越到前端开发的领域，根据设计稿或图片直接生成代码，极大地提高了开发效率和准确性。

正如您所提到的GitHub上的screen-to-code项目，它正是利用AI的这一能力，将设计稿或图片中的视觉元素自动转换为特定技术栈（如Tailwind, Vue, React等）的代码。用户只需简单地上传图片并描述需求，AI便能快速分析并生成相应的前端代码，实现了从设计到实现的无缝衔接。

这种句意转换可以理解为：AI技术的不断进步，特别是其多模态能力的增强，正在改变我们的工作方式。原本需要人工进行繁琐编码和设计转换的任务，现在可以通过AI快速自动化完成，不仅节省了时间和人力成本，还提高了项目的质量和效率。screen-to-code项目就是这一变革中的一个具体实例，它展示了AI在前端开发领域的巨大潜力和应用前景。

当然了以 AI 目前的能力它还没法 100% 地还原，当前 AI 最大的价值是它能帮你实现从 0 到 70 分，我们知道做任何事从 0 到 1 是最难的，而你从 70 分写到 100 分就简单多了

五. 营销活动支持

确实，AI技术的广泛应用已远远超出了单一领域，其多模态特性更是极大地拓宽了解决问题的边界，几乎能够渗透到我们日常生活的方方面面，创造出令人惊叹的效能。以您提到的电商活动宣传为例，这一过程充分展示了AI如何巧妙地融合图像识别与自然语言处理两大能力，实现了从视觉到文字的创造性转化。

具体来说，面对电商平台纷繁复杂的活动推广需求，传统方式中，人工撰写宣传文案不仅耗时耗力，还往往受限于创意枯竭或理解偏差，难以精准传达活动亮点。而借助AI技术，这一过程被彻底革新：AI能够智能分析活动图片中的关键信息点，如产品特色、优惠力度、场景氛围等，随后运用其强大的自然语言生成能力，将这些视觉元素转化为生动、吸引人的营销文案。

这种转变不仅极大地减轻了人力负担，提高了工作效率，更重要的是，它确保了文案的时效性和针对性，使得每一次推广都能更加精准地触达目标受众，有效提升活动效果。简而言之，AI通过其多模态融合的能力，实现了从“看图说话”到“看图写文”的跨越，为电商营销注入了新的活力与可能。

因此，我们可以说，AI在电商营销文案创作领域的应用，是技术赋能传统行业的又一典范，它证明了只要敢于想象，AI就能在几乎任何领域大放异彩，创造出超乎想象的价值。