作者:Маршал Оранж, PermaDAO
В эту эпоху «каждый является менеджером по продукту», у каждого есть бесконечное вдохновение и креативность, но они часто ограничены каким-либо порогом на пути внедрения технологии или продукта и не имеют возможности и смелости участвовать в этом, что также является ситуацией многих людей, которых я спрашивал и узнавал в PermaDAO, когда Arweave проводил хакатон, но хакатон - это не патент нескольких человек, а национальное событие.
Я думаю, что процесс конкурса хакатона больше похож на UGC (пользовательский контент) вокруг технологий и инноваций, а участники, очевидно, являются «создателями контента» экологических блокчейн-приложений, поэтому мы можем разобрать полный рабочий процесс проекта хакатона — это не что иное, как пять этапов разработки продукта, с которыми знакомы разработчики:
- Этап постановки проблемы и планирования
- Этап анализа потребностей
- Прототип продукта и разработка программного обеспечения
- Этап разработки программного обеспечения
- Этап тестирования программного обеспечения
На самом деле, болевой момент заключается в том, как снизить порог, с которым сталкиваются участники вышеуказанных пяти этапов разработки продукта, люди могут использовать ИИ в качестве инструмента производительности для участия в хакатоне блокчейна, комбинируя существующие элементы пользовательского контента хакатона, чтобы любое творчество можно было играть как можно больше, точно так же, как EverID использует абстракцию учетной записи, чтобы снизить порог использования пользователями кошельков Web3, эти вещи, которые снижают порог, очевидно, могут значительно способствовать развитию индустрии блокчейна.
Пять фаз
01 Постановка проблемы и планирование
С помощью данных об обратной связи экологических пользователей модель ИИ может быть использована для генерации вопросов, которые привлекли большое внимание или имеют болевые точки рынка, которые являются более ценными и значимыми для экосистемы. Adot использует искусственный интеллект для генерации тегов для каждого анализируемого анализа тональности топовых DApp, на основе которых пользователи могут искать данные и фильтровать результаты. Анализируя существующее поведение и потребности пользователей в сети, ИИ может помочь пользователям выявить потенциальные проблемы и предоставить рекомендации по их решению, что позволит им лучше определить масштаб проекта.
02 Анализ спроса
Интеллектуальный анализ данных: Хакатоны блокчейна обычно включают в себя хранение и анализ больших объемов данных, использование GraphQL на основе Arweave для обеспечения запросов и манипулирования постоянными данными в цепочке Arweave в режиме реального времени в сочетании с искусственным интеллектом для ускорения процесса обработки и анализа данных, может помочь выявить закономерности, тенденции и потенциальные проблемы, а также предоставить участникам рекомендации о том, как оптимизировать блокчейн-приложения. Искусственный интеллект может анализировать данные и поведение пользователей, такие как сопоставление исторических случаев, и выявлять тенденции и закономерности в будущем спросе, чтобы помочь участвующим командам лучше понять потребности пользователей.
Автоматизированная проверка требований: ИИ может автоматически проверять, являются ли требования полными, последовательными и проверяемыми (но редко используются на хакатоне). Он может выявлять потенциальные конфликты в требованиях, что снижает трудозатраты на последующий ремонт.
03 Прототип продукта и разработка программного обеспечения
Автоматическое создание прототипов: используйте искусственный интеллект для генерации изображений, такой как Midjourney, для создания первоначальных прототипов интерфейса, экономя много времени менеджерам по продукту. Это может помочь командам быстрее проверять концепции и выполнять итерации.
Предоставление рекомендаций по проектированию: ИИ может предоставить рекомендации по дизайну пользовательского интерфейса, макету и удобству использования, чтобы улучшить пользовательский опыт вашего продукта.
04 Разработка программного обеспечения
Люди, не обладающие техническими знаниями, могут компенсировать недостатки разработки с помощью ИИ, который может генерировать частичный или полный код для ускорения процесса разработки. Это особенно полезно для разработки некоторых специфических модулей, таких как наследование, перезапись, перегрузка и т.д., что значительно повысит эффективность работы программы. Искусственный интеллект также может обнаруживать потенциальные ошибки, уязвимости и проблемы безопасности в коде, повышая качество кода.
05 Тестирование программного обеспечения
Используя ИИ для анализа кода и функциональности приложения, инструменты автоматизированного тестирования на основе ИИ могут выполнять тестирование в большом масштабе, охватывать различные сценарии использования, а также автоматически обнаруживать проблемы и сообщать о них.
Кроме того, проекты блокчейн-хакатона обычно требуют документации и презентаций, а ИИ может автоматически генерировать технические документы, PPT и отчеты о тестировании, снижая нагрузку на написание документов для участников. Иногда командам хакатона необходимо свободно формировать команды, и ИИ можно использовать для анализа навыков, интересов и проектного опыта каждого члена команды, а также для предоставления им предложений по рекомендации товарищей по команде, чтобы способствовать лучшей командной работе.
Искусственный интеллект позволяет любому человеку стать командой разработчиков продукта, даже если у него нет опыта разработки. ИИ может поддерживать участвующие команды различными способами, от формулировки проблемы до разработки решения и документации, и ИИ — это не только изменение технологии для Web3, но и изменение производственных отношений, и в то же время Web3 также оказал глубокое влияние на сферу ИИ. Конфиденциальность, отсутствие доверия и децентрализация Web3, а также подтверждение права собственности на данные и активы, а также экономика токенов могут привести к большим изменениям в инфраструктуре ИИ, так что три наиболее важных элемента инфраструктуры ИИ — данные, модели и вычислительная мощность — могут быть оптимизированы соответствующим образом.
В эпоху больших моделей данные определяют высоту ИИ. Если взять в качестве примера децентрализованное хранилище, то естественное преимущество блокчейна заключается в том, что транзакции в блокчейне в основном представляют собой структурированные данные, и Arweave также реализует постоянное хранение данных, поэтому блокчейн предоставляет ИИ высококачественные и массивные данные, помогает его большой модели ИИ более эффективно обрабатывать данные и предоставляет решение для прорыва узкого места мультимодальных больших моделей. В то же время децентрализованная вычислительная платформа позволяет значительно снизить стоимость вычислительных мощностей на стороне пользователя (по сравнению с централизованной вычислительной платформой), а также избежать монополии на вычислительные мощности централизованными компаниями. Web3 и искусственный интеллект тесно переплетаются, чтобы сформировать будущее цифровой экономики.
