传统开发vsAI辅助:ECharts项目效率对比

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    请生成一个完整的销售数据分析看板,要求:1. 包含月度销售额柱状图 2. 产品类别饼图 3. 地区分布地图 4. 销售趋势折线图 5. 数据筛选控件。分别提供传统开发方式的分步代码和AI一键生成的完整代码,并标注开发时间对比。确保两种方式的最终效果完全一致。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在做一个销售数据分析看板的需求,需要实现五个核心功能:月度销售额柱状图、产品类别饼图、地区分布地图、销售趋势折线图和数据筛选控件。我分别尝试了传统手动开发和借助InsCode(快马)平台的AI辅助开发两种方式,结果效率差异令人惊讶。

传统开发流程

  1. 搭建基础框架:首先需要创建HTML文件,引入ECharts库和地图数据文件,这一步大约花费15分钟。

  2. 数据处理:手动整理和格式化销售数据,转换成ECharts需要的JSON格式,这个步骤耗时约30分钟,因为要反复检查数据准确性。

  3. 图表配置

  4. 柱状图配置:定义xAxis、yAxis、series等参数,调整样式和交互,花费25分钟
  5. 饼图配置:处理legend位置、半径计算等,花费20分钟
  6. 地图配置:加载geoJSON,设置visualMap,花费35分钟(地图最耗时)
  7. 折线图配置:处理时间轴和多系列数据,花费25分钟

  8. 筛选控件实现:编写下拉菜单事件监听和数据过滤逻辑,花费40分钟

  9. 调试与优化:整体样式调整、响应式适配和交叉测试,至少需要1小时

总计耗时约4小时,其中大量时间花在查阅ECharts文档和调试上。

AI辅助开发体验

InsCode(快马)平台的工作区,我直接输入需求描述:

  1. 需求描述:用自然语言说明需要包含的五种图表类型和数据筛选功能,明确标注需要地图展示省级区域分布,耗时3分钟整理需求

  2. 数据准备:上传整理好的CSV格式销售数据(比JSON准备快很多),耗时5分钟

  3. AI生成:平台自动生成完整HTML文件,包含所有图表配置和交互逻辑,生成过程约2分钟

  4. 微调优化

  5. 调整图表颜色主题,花费5分钟
  6. 测试筛选联动效果,花费5分钟

总计仅耗时约15分钟,效率提升超过15倍!关键是不需要记忆复杂的ECharts配置语法。

核心效率差异点

  1. 配置知识门槛:传统方式需要精通ECharts各种配置项,AI方式只需要描述业务需求

  2. 地图处理:手动开发需要单独处理geoJSON数据,AI自动集成标准地理数据

  3. 错误排查:传统方式下图表不显示时需要逐项检查配置,AI生成的代码结构更规范

  4. 样式统一:AI会自动保持多个图表间的风格一致性,手动开发需要反复调整

实际效果验证

为确保公平性,我仔细对比了两种方式最终实现的效果:

  • 数据展示完全一致
  • 交互响应速度无明显差异
  • 移动端适配表现相同
  • 浏览器兼容性测试结果一致

经验总结

对于ECharts这类配置复杂的库,AI辅助开发展现出明显优势:

  1. 聚焦业务逻辑:不用纠结技术细节,更关注数据故事本身

  2. 快速迭代:需求变更时只需修改描述重新生成

  3. 学习辅助:生成的规范代码可以作为学习参考

建议初学者可以先用AI生成基础版本,再通过修改生成的代码来深入学习ECharts。

示例图片

InsCode(快马)平台体验时,最惊喜的是它的实时预览功能,代码生成后立即能看到渲染效果。对于这种需要可视化确认的开发场景,省去了反复保存刷新的时间。平台内置的ECharts环境也避免了本地配置的麻烦,从输入需求到看到完整看板,全程没有离开浏览器,这种流畅感是传统开发难以比拟的。

示例图片

完成开发后,一键部署功能让分享成果变得特别简单。生成的看板可以直接获得在线访问链接,不用自己搭建服务器。对于需要快速交付原型或向非技术人员演示的场景,这个功能实在太实用了。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    请生成一个完整的销售数据分析看板,要求:1. 包含月度销售额柱状图 2. 产品类别饼图 3. 地区分布地图 4. 销售趋势折线图 5. 数据筛选控件。分别提供传统开发方式的分步代码和AI一键生成的完整代码,并标注开发时间对比。确保两种方式的最终效果完全一致。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率与经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高水平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参与市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建与求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
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