当图形化编程邂逅 AI 代码生成：一场颠覆传统的开发革命

在我的认知里面，总觉得现在AIG Code总缺一点什么，特别是当前的所有AIGC都是“自然语言”驱动的。

我几乎每天都尝试各种AIGC，特别是AIG Code，发现其实体验并不想一些网站上宣传的那么好，而且很多博主说自己通过AIG Code做了什么什么，结果我几乎是无法重现的，也许博主们省略了很多中间过程，或许他们AIG Code正好在一个概率内成功了，或者这就是一个博眼球的噱头，只是为了吸引更多流量而已。

我来谈谈我的观点：

自然语言存在天然缺陷

简单说，自然语言这种范式不适合编程，不适合表达复杂的、精确的逻辑过程，我想也就是这个原因，才发明了“数学这种语言”和各种“编程语言”。

当前我看到了主流的生成代码，最常见的就是“贪吃蛇”，基本上就那么几个非常典型的小游戏或生成一个最简单的页面，或者就是算法题目。这些已经有成熟解的，能达成普遍共识的程序或小应用有一些，但是这些东西和当前程序员开发的代码相比还有很大的差距，试想一下，如果开发一个带有数据的后台系统，就算10万字也不一定说的清楚，而且你还输入不了，就算能输入估计AI也理解不了，就算大概知道你想做什么，能生出来多少靠谱的代码？我个人不抱什么希望。

AIG Code和自然语言就差一层“图形化”编程语言

首先，“图形化编程语言”表达是精确表达

所有的表达，都可以精确翻译并生成代码，甚至现在做的比较好的已经可以生成全栈代码。

其次，“图形化”对使用“自然语言”的普通人更友好

AIG Code本来是最有前景的应用之一，但是现在基本上程序员都用在“辅助编程”上，代码补全、Debug、写备注...这些，相当于一个加强版的“Stackoverflow”+“Github”。另一方面，大多数使用“自然语言”的普通人由于完全不懂代码，所以他们也不会用AIG Code去生代码，生了也看不懂。如果要解决这个问题，做出一种新的更简单的图形化编程语言，或许可以直接解决这个问题，这样会编程的人会比现在增加至少10倍，再加上“AI”赋能，“人人编程”的时代才会真正来临，到时生产力水品又会有一次大的提升。（实际上这种图形化编程语言已经有了，而且已经比较成熟，见上图）

这样“自然语言”可以直接生成可视的包含“效果和逻辑”的程序结构和逻辑图，而“程序的结构和逻辑图”又可以直接生成Code（这一步是由编译器/解释器完成）。

更重要的是，模型训练更容易，更早实现 AIG Application

当前之所以AIG Code很难达到满意的效果，还有一个重要原因就是“AIG Code”实在太难了！就是太难了，这个比掌握维基百科要难很多倍，当前的编程语言上百种，以JS为例，光JS的前端的框架就有几十个，每种写法都不相同，不光人掌握起来很难，AI也是一样。如果能够统一成一种图形化编程语言，“面向组件编程”，使用可视化的方式表达逻辑，这样所有的编程语言将获得“在图形上的统一”，这不光大大降低的人学习编程的难度，也大大降低大模型学习编程的难度。我们现在已经训练了一个简单的模型，可以将一些自然语言直接转成图形化编程语言，再通过图形化编程语言生成准确代码。

下面是效果演示：

主要过程如下：

• 训练“自然语言应用描述”到“伪代码”的模型；（其实一些通用大模型已经有这个能力GPT o1或Claude 3.5等，也可以再适当微调，事先提供标准规则即可）
• “伪代码”翻译成图形化语言的IDE认可的语法，或者本身AST（抽象语法树）；（由于图形化编程语言到代码本身就是支持的，不用另外处理）
• 自然语言（应用的描述）⇢ LLM ⇢ 应用代码。