في عصر "الجميع مدير منتج" ، يتمتع الجميع بإلهام وإبداع لا نهاية لهما ، لكنهم غالبا ما يكونون مقيدين بأي عتبة في مسار تنفيذ التكنولوجيا أو المنتج وليس لديهم القدرة والشجاعة للمشاركة فيه ، وهو أيضا وضع العديد من الأشخاص الذين سألتهم وتعلمتهم في PermaDAO عندما عقد Arweave الهاكاثون ، لكن الهاكاثون ليس براءة اختراع لعدد قليل من الأشخاص ، ولكنه **حدث وطني **.

أعتقد أن عملية مسابقة الهاكاثون أشبه بحدث UGC (المحتوى الذي ينشئه المستخدمون) حول التكنولوجيا والابتكار ، ومن الواضح أن المتسابقين هم "منشئو المحتوى" للتطبيقات البيئية blockchain ، لذلك يمكننا تفكيك سير العمل الكامل لمشروع الهاكاثون ليس أكثر من المراحل الخمس لتطوير المنتجات التي يعرفها المطورون:

مرحلة تحديد المشكلة والتخطيط
مرحلة تحليل الاحتياجات
النموذج الأولي للمنتج ومرحلة تصميم البرمجيات
مرحلة تطوير البرمجيات
مرحلة اختبار البرمجيات

في الواقع ، تتمثل نقطة الألم في كيفية خفض العتبة التي يواجهها المشاركون في المراحل الخمس المذكورة أعلاه من تطوير المنتج ، يمكن للبشر استخدام ** الذكاء الاصطناعي كأداة إنتاجية ** للمشاركة في هاكاثون blockchain من خلال الجمع بين عناصر UGC الحالية في الهاكاثون ، بحيث يمكن لعب أي إبداع قدر الإمكان ، تماما مثل ** يستخدم EverID تجريد الحساب لخفض الحد الأدنى للمستخدمين لاستخدام محافظ Web3 ** ، من الواضح أن هذه الأشياء التي تخفض العتبة يمكن أن تعزز بشكل كبير تطوير صناعة blockchain.

خمس مراحل

01 تعريف المشكلة والتخطيط

من خلال البيانات المتعلقة بتعليقات المستخدمين الإيكولوجيين ، يمكن استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد أسئلة جذبت الكثير من الاهتمام أو لديها نقاط ألم في السوق ، والتي تكون أكثر قيمة وذات مغزى للنظام البيئي. يستخدم Adot الذكاء الاصطناعي لإنشاء علامات لكل تحليل لمشاعر DApp الأعلى الذي تم تحليله ، استنادا إلى المستخدمين الذين يمكنهم البحث عن البيانات وتصفية النتائج. من خلال تحليل سلوكيات واحتياجات المستخدم الحالية على السلسلة ، يمكن الذكاء الاصطناعي مساعدة المستخدمين على تحديد المشكلات المحتملة وتقديم توصيات حول كيفية معالجتها ، مما يسمح لهم بتحديد نطاق المشروع بشكل أفضل.

02 تحليل الطلب

استخراج البيانات: تتضمن هاكاثونات Blockchain عادة تخزين وتحليل كميات كبيرة من البيانات ، باستخدام GraphQL القائم على Arweave لتمكين الاستعلام في الوقت الفعلي ومعالجة البيانات الدائمة على سلسلة Arweave ، جنبا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية معالجة البيانات وتحليلها ، يمكن أن تساعد في تحديد الأنماط والاتجاهات والقضايا المحتملة ، وتزويد المشاركين بتوصيات حول كيفية تحسين تطبيقات blockchain. يمكن الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات وسلوك المستخدم ، مثل مطابقة الحالة التاريخية ، ويمكنه تحديد الاتجاهات والأنماط في الطلب المستقبلي لمساعدة الفرق المشاركة على فهم احتياجات المستخدم بشكل أفضل.

التحقق الآلي من المتطلبات: يمكن الذكاء الاصطناعي التحقق تلقائيا من أن المتطلبات كاملة ومتسقة ويمكن التحقق منها (ولكن نادرا ما تستخدم في هاكاثون حارق زمنيا). يمكنه تحديد التعارضات المحتملة في المتطلبات ، مما يقلل من جهد الإصلاحات اللاحقة.

03 النموذج الأولي للمنتج وتصميم البرمجيات

إنشاء نماذج أولية تلقائيا: استخدم الذكاء الاصطناعي توليد الصور مثل Midjourney لإنشاء نماذج أولية للواجهة ، مما يوفر لمديري المنتجات الكثير من الوقت. يمكن أن يساعد ذلك الفرق في التحقق من صحة المفاهيم بشكل أسرع والتكرار بسرعة.

تقديم توصيات التصميم: يمكن الذكاء الاصطناعي تقديم توصيات بشأن تصميم واجهة المستخدم وتخطيطها وسهولة استخدامها لتحسين تجربة المستخدم لمنتجك.

04 تطوير البرمجيات

يمكن للأشخاص غير التقنيين تعويض أوجه القصور في التطوير باستخدام الذكاء الاصطناعي ، والتي يمكن أن تولد رمزا جزئيا أو كاملا لتسريع عملية التطوير. إنه مفيد بشكل خاص لتطوير بعض الوحدات المحددة مثل الميراث ، والكتابة فوق ، والتحميل الزائد ، وما إلى ذلك ، مما سيحسن بشكل كبير من كفاءة تشغيل البرنامج. يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا اكتشاف الأخطاء المحتملة ونقاط الضعف ومشكلات الأمان في التعليمات البرمجية الخاصة بك ، مما يحسن جودة التعليمات البرمجية.

05 اختبار البرمجيات

من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحليل التعليمات البرمجية للتطبيق ووظائفه، يمكن لأدوات الاختبار المؤتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إجراء الاختبار على نطاق واسع، وتغطية مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام، واكتشاف المشكلات والإبلاغ عنها تلقائيا.

بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب مشاريع hackathon blockchain عادة وثائق وعروض تقديمية ، ويمكن الذكاء الاصطناعي إنشاء مستندات فنية و PPTs وتقارير اختبار تلقائيا ، مما يقلل من عبء كتابة المستندات للمشاركين. وفي بعض الأحيان تحتاج فرق الهاكاثون إلى تشكيل فرق بحرية ، ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المهارات والاهتمامات وخبرات المشروع لكل عضو في الفريق ، وتزويدهم باقتراحات للتوصية بزملائهم في الفريق لتعزيز العمل الجماعي بشكل أفضل.

يسمح الذكاء الاصطناعي لأي شخص بأن يصبح فريقا لتطوير المنتجات ، حتى لو لم يكن لديه خبرة في التطوير. يمكن الذكاء الاصطناعي دعم الفرق المشاركة بعدة طرق ، من صياغة المشكلات إلى تطوير الحلول وتوثيقها ، الذكاء الاصطناعي ليس فقط تغييرا في التكنولوجيا ل Web3 ، ولكن أيضا تغييرا في علاقات الإنتاج ، وفي الوقت نفسه ، كان ل Web3 أيضا تأثير عميق على مجال الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي الخصوصية وعدم الثقة واللامركزية في Web3 ، بالإضافة إلى تأكيد ملكية البيانات والأصول ، والاقتصاد المميز ، إلى إحداث تغييرات كبيرة في البنية التحتية الذكاء الاصطناعي ، بحيث يمكن تحسين العناصر الثلاثة الأكثر أهمية في البنية التحتية الذكاء الاصطناعي ، البيانات ، والنماذج ، وقوة الحوسبة ، وفقا لذلك.

في عصر النماذج الكبيرة ، تحدد البيانات ارتفاع الذكاء الاصطناعي. إذا أخذنا التخزين اللامركزي كمثال ، فإن الميزة الطبيعية ل blockchain هي أن المعاملات على السلسلة هي في الأساس بيانات منظمة ، وتدرك Arweave أيضا التخزين الدائم للبيانات ، لذلك توفر blockchain الذكاء الاصطناعي بيانات عالية الجودة وضخمة ، وتساعد نموذجها الكبير الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات بشكل أكثر كفاءة ، وتوفر حلا لاختراق عنق الزجاجة للنماذج الكبيرة متعددة الوسائط. في الوقت نفسه ، يمكن لمنصة الحوسبة اللامركزية أن تقلل بشكل كبير من تكلفة قوة الحوسبة من جانب المستخدم (مقارنة بمنصة الحوسبة المركزية) ، وكذلك تجنب احتكار قوة الحوسبة من قبل الشركات المركزية. تتشابك Web3 و الذكاء الاصطناعي لتشكيل مستقبل الاقتصاد الرقمي.

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة مستمدة من مصادر خارجية وهي للمرجعية فقط. لا تمثل هذه المعلومات آراء أو وجهات نظر Gate ولا تشكل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. ينطوي تداول الأصول الافتراضية على مخاطر عالية. يرجى عدم الاعتماد حصرياً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة عند اتخاذ القرارات. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع على إخلاء المسؤولية.

تعليق

0/400

لا توجد تعليقات