一种更聪明、结构化的基因UI方法

一种更聪明、结构化的基因UI方法。

在开发期间使用AI生成UI代码与让AI在运行时生成可执行的UI有重要区别. 如果一个开发者使用ChatGPT,GitHub Copilot,Cursor,或者另一个AI编码助手来生成一个组件,模板,样式表,测试,甚至整个功能,这可以是生产性的工作流程. 生成的代码仍然进入了正常的软件开发过程. 开发者可以像其他源代码一样审查,编辑,测试,承诺,维护. 这不是这篇文章所涉及的问题。 当一个活程序要求一个模型生成HTML,JavaScript,样式,或事件处理器,以响应终端用户的请求,然后使输出直接在运行的产品内时,风险就开始了. 在这种情况下,AI不再只是帮助开发者写出代码. 它参与了应用程序的运行时间行为. 本條目为开发者和前端建筑师所建的AI驱动的应用程序,界面根据用户意图在其中进行改造. 这些系统可以动态生成图表、表格、表格、摘要、确认流程或工作流程步骤。 目标不是阻止在生产中使用AI生成的可执行UI. 目标是在生产过程中安全使用AI生成的可执行UI,并进行适当的检查. 这不是一个假设的关切。 开发者平台已经在探索基因UI模式,其中模型输出,工具调用,或结构化的响应决定了应用程序中出现的哪些组件. 模式仍然很早,但方向是明确的:AI的回复正在从纯文本转向任务特定界面构成. 这使得前端边界更加重要,而不是更少. 一个有用的例子是云成本仪表板。 想象一下,一个用户问:为什么我们这周的云帐涨了,我能做些什么呢? 简单文字答复可能说明计算使用量增加,储存成本上升,一种服务有不寻常的流量。 那个。

（编译自 InfoWorld；原文 https://www.infoworld.com/article/4210616/a-better-approach-to-generative-ui.html，编译转述，非原文转载）