作者 :Maréchal Orange, PermaDAO
À l’ère du « tout le monde est chef de produit », tout le monde a une inspiration et une créativité infinies, mais ils sont souvent limités par un seuil dans le parcours de mise en œuvre de la technologie ou du produit et n’ont pas la capacité et le courage d’y participer, ce qui est aussi la situation de nombreuses personnes que j’ai interrogées et apprises dans PermaDAO lorsqu’Arweave a organisé le hackathon, mais le hackathon n’est pas le brevet de quelques personnes, mais un événement national.
Je pense que le processus de la compétition hackathon ressemble plus à un événement UGC (contenu généré par les utilisateurs) autour de la technologie et de l’innovation, et les concurrents sont évidemment les « créateurs de contenu » des applications écologiques de la blockchain, nous pouvons donc désassembler le flux de travail complet du projet de hackathon n’est rien de plus que les cinq étapes du développement de produits que les développeurs connaissent bien :
- Phase de définition et de planification des problèmes
- Phase d’analyse des besoins
- Prototypage produit et conception logicielle
- Phase de développement logiciel
- Phase de test logiciel
En fait, le point douloureux est de savoir comment abaisser le seuil rencontré par les participants dans les cinq étapes ci-dessus du développement du produit, les êtres humains peuvent utiliser l’IA comme un outil de productivité pour participer au hackathon blockchain en combinant les éléments UGC existants du hackathon, afin que toute créativité puisse être jouée autant que possible, tout comme EverID utilise l’abstraction de compte pour abaisser le seuil d’utilisation des portefeuilles Web3 par les utilisateurs, ces choses qui abaissent le seuil peuvent évidemment grandement favoriser le développement de l’industrie de la blockchain.
Cinq phases
01 Définition et planification des problèmes
Grâce aux données sur les commentaires des utilisateurs écologiques, le modèle d’IA peut être utilisé pour générer des questions qui ont attiré beaucoup d’attention ou qui ont des points douloureux sur le marché, qui sont plus précieuses et significatives pour l’écosystème. Adot utilise l’IA pour générer des balises pour chaque analyse de sentiment DApp principale analysée, sur la base de laquelle les utilisateurs peuvent rechercher des données et filtrer les résultats. En analysant les comportements et les besoins existants des utilisateurs on-chain, l’IA peut aider les utilisateurs à identifier les problèmes potentiels et à fournir des recommandations sur la façon de les résoudre, ce qui leur permet de mieux définir la portée du projet.
02 Analyse de la demande
Exploration de données : Les hackathons blockchain impliquent généralement le stockage et l’analyse de grandes quantités de données, en utilisant GraphQL basé sur Arweave pour permettre l’interrogation et la manipulation en temps réel de données permanentes sur la chaîne Arweave, combinées à l’IA pour accélérer le processus de traitement et d’analyse des données, peuvent aider à identifier les modèles, les tendances et les problèmes potentiels, et fournir aux participants des recommandations sur la façon d’optimiser les applications blockchain. L’IA peut analyser les données et le comportement des utilisateurs, tels que la correspondance des cas historiques, et peut identifier les tendances et les modèles de la demande future pour aider les équipes participantes à mieux comprendre les besoins des utilisateurs.
Validation automatisée des exigences : l’IA peut vérifier automatiquement que les exigences sont complètes, cohérentes et vérifiables (mais rarement utilisées dans un hackathon qui fait passer le temps à perdre). Il peut identifier les conflits potentiels dans les exigences, ce qui réduit l’effort des réparations ultérieures.
03 Prototype de produit et conception de logiciels
Génération automatique de prototypes : utilisez l’IA génératrice d’images comme Midjourney pour générer des prototypes d’interface initiaux, ce qui permet aux chefs de produit de gagner beaucoup de temps. Cela peut aider les équipes à valider les concepts plus rapidement et à itérer rapidement.
Fournir des recommandations de conception : l’IA peut fournir des recommandations sur la conception, la mise en page et la convivialité de l’interface utilisateur afin d’améliorer l’expérience utilisateur de votre produit.
04 Développement de logiciels
Les personnes non techniques peuvent compenser les lacunes de développement grâce à l’IA, qui peut générer un code partiel ou complet pour accélérer le processus de développement. Il est particulièrement utile pour le développement de certains modules spécifiques tels que l’héritage, l’écrasement, la surcharge, etc., qui amélioreront considérablement l’efficacité du fonctionnement du programme. L’IA peut également détecter les bogues, les vulnérabilités et les problèmes de sécurité potentiels dans votre code, améliorant ainsi la qualité du code.
05 Tests logiciels
En tirant parti de l’IA pour analyser le code et les fonctionnalités d’une application, les outils de test automatisés pilotés par l’IA peuvent effectuer des tests à grande échelle, couvrir une variété de cas d’utilisation et détecter et signaler automatiquement les problèmes.
En plus de cela, les projets de hackathon blockchain nécessitent généralement de la documentation et des présentations, et l’IA peut générer automatiquement des documents techniques, des PPT et des rapports de test, réduisant ainsi le fardeau de la rédaction de documents pour les participants. Et parfois, les équipes de hackathon ont besoin de former des équipes librement, et l’IA peut être utilisée pour analyser les compétences, les intérêts et les expériences de projet de chaque membre de l’équipe, et leur fournir des suggestions pour recommander des coéquipiers afin de promouvoir un meilleur travail d’équipe.
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L’IA permet à n’importe qui de devenir une équipe de développement de produits, même s’il n’a pas d’expérience en développement. L’IA peut soutenir les équipes participantes de diverses manières, de la formulation du problème au développement de solutions et à la documentation, et l’IA n’est pas seulement un changement technologique pour le Web3, mais aussi un changement dans les relations de production, et en même temps, le Web3 a également eu un impact profond sur le domaine de l’IA. La confidentialité, l’absence de confiance et la décentralisation du Web3, ainsi que la confirmation de la propriété des données et des actifs, et l’économie des jetons, peuvent apporter de grands changements à l’infrastructure de l’IA, de sorte que les trois éléments les plus importants de l’infrastructure de l’IA, les données, les modèles et la puissance de calcul, puissent être optimisés en conséquence.
À l’ère des grands modèles, les données déterminent la hauteur de l’IA. Si l’on prend l’exemple du stockage décentralisé, l’avantage naturel de la blockchain est que les transactions on-chain sont essentiellement des données structurées, et Arweave réalise également le stockage permanent des données, de sorte que la blockchain fournit à l’IA des données massives et de haute qualité, aide son grand modèle d’IA à traiter les données plus efficacement et fournit une solution pour la percée du goulot d’étranglement des grands modèles multimodaux. Dans le même temps, la plate-forme informatique décentralisée peut réduire considérablement le coût de la puissance de calcul du côté de l’utilisateur (par rapport à la plate-forme informatique centralisée), et également éviter le monopole de la puissance de calcul par les entreprises centralisées. Le Web3 et l’IA sont étroitement liés pour façonner l’avenir de l’économie numérique.
