作者:Marshal Orange, PermaDAO
En esta era de "todo el mundo es un gerente de producto", todos tienen una inspiración y creatividad infinitas, pero a menudo están limitados por cualquier umbral en el camino de implementación de tecnología o producto y no tienen la capacidad y el coraje para participar en él, que también es la situación de muchas personas a las que pregunté y aprendí en PermaDAO cuando Arweave realizó el hackathon, pero el hackathon no es la patente de unas pocas personas, sino un evento nacional.
Creo que el proceso de la competencia del hackathon se parece más a un evento UGC (contenido generado por el usuario) en torno a la tecnología y la innovación, y los concursantes son obviamente los "creadores de contenido" de las aplicaciones ecológicas de blockchain, por lo que podemos desmontar el flujo de trabajo completo del proyecto hackathon no es más que las cinco etapas de desarrollo de productos con las que los desarrolladores están familiarizados:
- Fase de definición y planificación del problema
- Fase de análisis de necesidades
- Prototipo de producto y etapa de diseño de software
- Etapa de desarrollo de software
- Fase de pruebas de software
De hecho, el punto débil es cómo reducir el umbral encontrado por los participantes en las cinco etapas anteriores del desarrollo del producto, los seres humanos pueden usar ** IA como una herramienta de productividad ** para participar en el hackathon de blockchain combinando los elementos UGC existentes del hackathon, de modo que se pueda jugar con cualquier creatividad tanto como sea posible, al igual que **EverID usa la abstracción de cuentas para reducir el umbral para que los usuarios usen billeteras Web3 **, estas cosas que reducen el umbral obviamente pueden promover en gran medida el desarrollo de la industria de blockchain.
Cinco fases
01 Definición y planificación del problema
A través de los datos sobre la retroalimentación de los usuarios ecológicos, el modelo de IA se puede utilizar para generar preguntas que han atraído mucha atención o tienen puntos débiles en el mercado, que son más valiosas y significativas para el ecosistema. Adot utiliza la IA para generar etiquetas para cada análisis de sentimiento de DApp superior analizado, en función de las cuales los usuarios pueden buscar datos y filtrar resultados. Al analizar los comportamientos y necesidades existentes de los usuarios en la cadena, la IA puede ayudar a los usuarios a identificar posibles problemas y proporcionar recomendaciones sobre cómo abordarlos, lo que les permite definir mejor el alcance del proyecto.
02 Análisis de la demanda
Minería de datos: Los hackathons de blockchain suelen implicar el almacenamiento y el análisis de grandes cantidades de datos, el uso de GraphQL basado en Arweave para permitir la consulta y manipulación en tiempo real de datos permanentes en la cadena de Arweave, combinado con la IA para acelerar el proceso de procesamiento y análisis de datos, puede ayudar a identificar patrones, tendencias y problemas potenciales, y proporcionar a los participantes recomendaciones sobre cómo optimizar las aplicaciones de blockchain. La IA puede analizar los datos y el comportamiento de los usuarios, como la coincidencia de casos históricos, y puede identificar tendencias y patrones en la demanda futura para ayudar a los equipos participantes a comprender mejor las necesidades de los usuarios.
Validación automatizada de requisitos: La IA puede verificar automáticamente que los requisitos son completos, coherentes y verificables (pero rara vez se utilizan en un hackathon que agota el tiempo). Puede identificar posibles conflictos en los requisitos, lo que reduce el esfuerzo de reparaciones posteriores.
03 Prototipo de producto y diseño de software
Generación automática de prototipos: utilice la IA generadora de imágenes como Midjourney para generar prototipos de interfaz iniciales, lo que ahorra mucho tiempo a los gestores de productos. Esto puede ayudar a los equipos a validar conceptos más rápido e iterar rápidamente.
Proporcionar recomendaciones de diseño: la IA puede proporcionar recomendaciones sobre el diseño, la distribución y la usabilidad de la interfaz de usuario para mejorar la experiencia del usuario de su producto.
04 Desarrollo de Software
Las personas sin conocimientos técnicos pueden compensar las deficiencias de desarrollo con la IA, que puede generar código parcial o completo para acelerar el proceso de desarrollo. Es especialmente útil para el desarrollo de algunos módulos específicos como herencia, sobrescritura, sobrecarga, etc., lo que mejorará en gran medida la eficiencia del funcionamiento del programa. La IA también puede detectar posibles errores, vulnerabilidades y problemas de seguridad en su código, lo que mejora la calidad del código.
05 Pruebas de software
Al aprovechar la IA para analizar el código y la funcionalidad de una aplicación, las herramientas de pruebas automatizadas impulsadas por IA pueden realizar pruebas a escala, cubrir una variedad de casos de uso y detectar e informar problemas automáticamente.
Además de esto, los proyectos de hackathon de blockchain suelen requerir documentación y presentaciones, y la IA puede generar automáticamente documentos técnicos, PPT e informes de prueba, lo que reduce la carga de la redacción de documentos para los participantes. Y, a veces, los equipos de hackathon necesitan formar equipos libremente, y la IA se puede utilizar para analizar las habilidades, los intereses y las experiencias de proyectos de cada miembro del equipo, y proporcionarles sugerencias para recomendar compañeros de equipo para promover un mejor trabajo en equipo.
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La IA permite que cualquier persona se convierta en un equipo de desarrollo de productos, incluso si no tiene experiencia en desarrollo. La IA puede apoyar a los equipos participantes de diversas maneras, desde la formulación de problemas hasta el desarrollo y la documentación de soluciones, y la IA no es sólo un cambio en la tecnología para la Web3, sino también un cambio en las relaciones de producción, y al mismo tiempo, la Web3 también ha tenido un profundo impacto en el campo de la IA. La privacidad, la falta de confianza y la descentralización de la Web3, así como la confirmación de la propiedad de los datos y los activos, y la economía de tokens, pueden aportar grandes cambios a la infraestructura de IA, de modo que los tres elementos más importantes de la infraestructura de IA, los datos, los modelos y la potencia informática, puedan optimizarse en consecuencia.
En la era de los grandes modelos, los datos determinan la altura de la IA. Tomando como ejemplo el almacenamiento descentralizado, la ventaja natural de la cadena de bloques es que las transacciones en cadena son básicamente datos estructurados, y Arweave también realiza el almacenamiento permanente de datos, por lo que la cadena de bloques proporciona a la IA datos masivos y de alta calidad, ayuda a su gran modelo de IA a procesar datos de manera más eficiente y proporciona una solución para el avance del cuello de botella de los grandes modelos multimodales. Al mismo tiempo, la plataforma informática descentralizada puede reducir en gran medida el costo de la potencia informática en el lado del usuario (en comparación con la plataforma informática centralizada) y también evitar el monopolio de la potencia informática por parte de las empresas centralizadas. La Web3 y la IA están entrelazadas para dar forma al futuro de la economía digital.
