对比测试：AIGC代码生成比传统开发快多少？

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：

   创建一个完整的待办事项管理应用，包含以下功能：1. 任务增删改查 2. 任务分类和标签 3. 截止日期提醒 4. 数据统计图表。分别使用传统方式手动编写和快马平台AI生成两种方式实现，记录开发时间并对比结果。使用Kimi-K2模型生成React前端和Python后端代码。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在开发一个待办事项管理应用时，我决定做个有趣的对比测试：分别用传统手动编程和InsCode(快马)平台的AI生成功能来实现相同需求，看看效率差距有多大。结果让我这个老程序员都吃了一惊。

一、项目需求拆解

这个待办事项应用需要实现四个核心功能：

1. 基础CRUD功能（创建、读取、更新、删除任务）
2. 支持给任务添加分类和标签
3. 设置截止日期并提醒
4. 可视化数据统计图表

二、传统开发过程记录

我先用最熟悉的方式手动开发，记录各环节耗时：

1. 环境搭建：配置React+Python开发环境，安装各种依赖包，花了40分钟
2. 前端开发：
3. 搭建基础页面框架：2小时
4. 实现任务列表和表单：3小时
5. 添加分类筛选功能：1.5小时
6. 后端开发：
7. 设计数据库模型：1小时
8. 编写API接口：3小时
9. 实现提醒逻辑：2小时
10. 图表集成：
11. 选择图表库：30分钟
12. 数据处理和展示：2小时
13. 调试和优化：总计约4小时

总耗时：接近20个小时

三、使用AIGC工具的开发过程

接下来我尝试用InsCode(快马)平台的Kimi-K2模型来生成代码：

1. 需求输入：用自然语言描述功能需求，约10分钟
2. 代码生成：
3. 前端React组件自动生成：约5分钟
4. 后端Python代码生成：约3分钟
5. 微调修改：
6. 调整UI样式：30分钟
7. 补充业务逻辑：1小时
8. 一键部署：直接点击部署按钮，3分钟完成

总耗时：约2小时

四、效率对比分析

从测试结果可以看出几个关键差异点：

1. 初始搭建效率：
2. 传统方式需要从零开始搭建整个项目结构

3. AIGC工具直接生成完整项目骨架

4. 编码速度：

5. 手动编码需要反复查阅文档和调试

6. AI生成的代码基本可直接运行

7. 调试成本：

8. 传统开发中bug修复占很大时间比重

9. AI生成的代码经过优化，错误率更低

10. 部署体验：

11. 手动部署需要配置服务器环境
12. 平台提供的一键部署真正实现开箱即用

五、实际体验感受

在使用InsCode(快马)平台的过程中，有几个特别惊喜的点：

1. 自然语言理解准确：用日常用语描述需求，AI能精准转化为代码
2. 全栈支持：同时生成前后端代码，保持接口一致性
3. 智能补全：在微调代码时，AI能给出合理建议
4. 部署省心：

对于日常业务系统的开发，AIGC工具确实能带来10倍以上的效率提升。特别是在原型开发、内部工具等场景下，这种优势更加明显。当然，复杂业务逻辑还是需要人工干预和优化，但基础框架的搭建已经不再是耗时的主要部分了。

如果你也想体验这种高效的开发方式，不妨试试InsCode(快马)平台，从生成到部署的完整流程都非常流畅。

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：

   创建一个完整的待办事项管理应用，包含以下功能：1. 任务增删改查 2. 任务分类和标签 3. 截止日期提醒 4. 数据统计图表。分别使用传统方式手动编写和快马平台AI生成两种方式实现，记录开发时间并对比结果。使用Kimi-K2模型生成React前端和Python后端代码。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果