Hackathons não são exclusivos de desenvolvedores: um novo paradigma para hackathons na era da IA

作者:Marechal Orange, PermaDAO

Nesta era de "todo mundo é gerente de produto", todos têm infinita inspiração e criatividade, mas muitas vezes são limitados por qualquer limite no caminho de implementação de tecnologia ou produto e não têm a capacidade e coragem de participar dele, que também é a situação de muitas pessoas que perguntei e aprendi no PermaDAO quando Arweave realizou o hackathon, mas o hackathon não é a patente de algumas pessoas, mas um evento nacional.

Eu acho que o processo da competição de hackathon é mais como um evento UGC (user-generated content) em torno de tecnologia e inovação, e os concorrentes são obviamente os "criadores de conteúdo" de aplicações ecológicas blockchain, então podemos desmontar o fluxo de trabalho completo do projeto hackathon nada mais é do que as cinco etapas de desenvolvimento de produto que os desenvolvedores estão familiarizados com:

• Definição do problema e fase de planeamento
• Fase de análise de necessidades
• Protótipo do produto e fase de conceção do software
• Fase de desenvolvimento de software
• Fase de testes de software

Na verdade, o ponto problemático é como baixar o limiar encontrado pelos participantes nos cinco estágios acima de desenvolvimento de produto, os seres humanos podem usar IA como uma ferramenta de produtividade para participar do hackathon blockchain combinando os elementos UGC existentes do hackathon, para que qualquer criatividade possa ser jogada tanto quanto possível, assim como EverID usa a abstração de conta para baixar o limiar para os usuários usarem carteiras Web3, essas coisas que baixam o limiar podem, obviamente, promover muito o desenvolvimento da indústria blockchain.

Cinco Fases

01 Definição e Planeamento de Problemas

Através dos dados sobre o feedback dos usuários ecológicos, o modelo de IA pode ser usado para gerar perguntas que atraíram muita atenção ou têm pontos problemáticos de mercado, que são mais valiosos e significativos para o ecossistema. O Adot usa IA para gerar tags para cada análise de sentimento DApp superior analisada, com base na qual os usuários podem pesquisar dados e filtrar resultados. Ao analisar os comportamentos e necessidades existentes dos usuários on-chain, a IA pode ajudar os usuários a identificar possíveis problemas e fornecer recomendações sobre como resolvê-los, permitindo-lhes definir melhor o escopo do projeto.

02 Análise de Demanda

Mineração de dados: Os hackathons de blockchain normalmente envolvem o armazenamento e a análise de grandes quantidades de dados, usando o GraphQL baseado em Arweave para permitir a consulta e manipulação em tempo real de dados permanentes na cadeia Arweave, combinados com IA para acelerar o processo de processamento e análise de dados, podem ajudar a identificar padrões, tendências e problemas potenciais e fornecer aos participantes recomendações sobre como otimizar aplicativos blockchain. A IA pode analisar dados e o comportamento do usuário, como correspondência de casos históricos, e pode identificar tendências e padrões na demanda futura para ajudar as equipes participantes a entender melhor as necessidades do usuário.

Validação automatizada de requisitos: a IA pode verificar automaticamente se os requisitos são completos, consistentes e verificáveis (mas raramente usados em um hackathon que queima tempo). Ele pode identificar potenciais conflitos nos requisitos, o que reduz o esforço de reparos posteriores.

03 Protótipo de Produto & Design de Software

Gerar protótipos automaticamente: use IA geradora de imagem como Midjourney para gerar protótipos de interface iniciais, economizando muito tempo dos gerentes de produto. Isso pode ajudar as equipes a validar conceitos mais rapidamente e iterar rapidamente.

Fornecer recomendações de design: a IA pode fornecer recomendações sobre design de interface do usuário, layout e usabilidade para melhorar a experiência do usuário do seu produto.

04 Desenvolvimento de Software

Pessoas não técnicas podem compensar as deficiências de desenvolvimento com IA, que pode gerar código parcial ou completo para acelerar o processo de desenvolvimento. É especialmente útil para o desenvolvimento de alguns módulos específicos, como herança, substituição, sobrecarga, etc., o que melhorará muito a eficiência da operação do programa. A IA também pode detetar possíveis bugs, vulnerabilidades e problemas de segurança em seu código, melhorando a qualidade do código.

05 Teste de Software

Aproveitando a IA para analisar o código e a funcionalidade de um aplicativo, as ferramentas de teste automatizado orientadas por IA podem realizar testes em escala, cobrir uma variedade de casos de uso e detetar e relatar problemas automaticamente.

Além disso, os projetos de hackathon de blockchain geralmente exigem documentação e apresentações, e a IA pode gerar automaticamente documentos técnicos, PPTs e relatórios de teste, reduzindo a carga de escrita de documentos para os participantes. E, às vezes, as equipes de hackathon precisam formar equipes livremente, e a IA pode ser usada para analisar as habilidades, interesses e experiências de projeto de cada membro da equipe e fornecer-lhes sugestões para recomendar colegas de equipe para promover um melhor trabalho em equipe.

A IA permite que qualquer pessoa se torne uma equipe de desenvolvimento de produto, mesmo que não tenha experiência em desenvolvimento. A IA pode apoiar as equipas participantes de várias formas, desde a formulação de problemas ao desenvolvimento de soluções e documentação, e a IA não é apenas uma mudança na tecnologia para a Web3, mas também uma mudança nas relações de produção e, ao mesmo tempo, a Web3 também teve um impacto profundo no campo da IA. A privacidade, a falta de confiança e a descentralização da Web3, bem como a confirmação da propriedade de dados e ativos, e a economia de tokens, podem trazer grandes mudanças para a infraestrutura de IA, para que os três elementos mais importantes da infraestrutura de IA, dados, modelos e poder de computação, possam ser otimizados de acordo.

Na era dos grandes modelos, os dados determinam a altura da IA. Tomando o armazenamento descentralizado como exemplo, a vantagem natural do blockchain é que as transações on-chain são basicamente dados estruturados, e a Arweave também realiza o armazenamento permanente de dados, então o blockchain fornece IA com dados massivos e de alta qualidade, ajuda seu modelo grande de IA a processar dados de forma mais eficiente e fornece uma solução para o avanço do gargalo de modelos multimodais grandes. Ao mesmo tempo, a plataforma de computação descentralizada pode reduzir muito o custo do poder de computação no lado do usuário (em comparação com a plataforma de computação centralizada), e também evitar o monopólio do poder de computação por empresas centralizadas. A Web3 e a IA estão interligadas para moldar o futuro da economia digital.