这个GitHub项目,要断了所有程序员的后路......

记录LeNet的硬件加速器设计(一) LeNet的硬件加速器设计实现。 阅读详情

最近在GitHub上看到了一个非常有趣的项目。

它看似简单,但是背后的思想却震撼人心。

这个项目是一个非常非常简单的Web应用:联系人管理系统,只有增删改查,一个刚入门的学生就可以轻松写出来。

但是,让人震撼的是,这个项目没有没有任何传统意义上的业务逻辑代码!

没有Controller,没有Service,没有DAO,也没有Vue或者React。

项目作者根本没写这些代码!

那它是怎么运行起来的呢?

答案非常简单:所有的业务逻辑,全都由大模型在内部自动完成。

如果你还没明白它的特别之处,这里稍微解释一下。

我们平时用的 AI Coding 工具,是让 AI 帮你写代码:生成前端、后端、测试、部署。

这个项目完全不同,它直接把大模型当成了一个应用程序来执行,消灭了前后端的代码!

项目通过提示词告诉大模型:你是一个管理联系人的应用,可以接受HTTP格式的请求,直接输出对联系人增删改查的Web界面.....

让人震撼的是,这个“没有应用逻辑”的联系人管理系统还真跑起来了!

它自己设计了表结构,自己生成UI界面。

这是首页(还没有联系人):

这是创建联系人的界面:

联系人的列表:

联系人详情:

大模型还可以根据用户的请求来区分要返回的内容,访问 /contacts 会得到一个 HTML 页面。访问 /api/contacts 会得到 JSON:

{  "contacts": [    { "id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com" },    { "id": 2, "name": "Bob", "email": "bob@example.com" }  ]}

更夸张的是,AI在没有在没有任何示例的情况下,自主设计出了合理的数据库表结构(包含正确的类型和索引)、安全的参数化 SQL 查询(可防止注入攻击)、类 REST API 规范、响应式 Bootstrap 布局、表单验证以及针对极端情况的错误处理。

可以说,大模型展示出的能力非常让人震撼!

不过,稍微熟悉大模型的人就知道,现在的大模型远远没有这么智能,比如它根本不具备Web服务器的能力,也没法访问数据库和文件。

所以这个项目把大模型包装了一下,一共用到了687行代码:

用户直接访问的就是个传统的服务器,核心在于一个叫 LLM Handler 的组件。

它接收用户的 HTTP 请求,填充到提示词模板中,把数据库、文件访问等工具一并交给大模型。

大模型处理后,决定要不要查询数据库、修改数据或渲染页面,最后再返回 HTML 给用户。

核心的逻辑其实就这么几行:

// The entire backendconst result = await generateText({  model,  tools: {    database,      // Run SQL queries    webResponse,   // Return HTML/JSON    updateMemory   // Save user feedback  },  prompt: `Handle this HTTP request: ${method} ${path}`,});

这个应用虽然神奇,但是缺点也非常明显:太慢,太贵,太不稳定。

每次点击或表单提交都需要 30-60 秒,比传统的Web应用要慢300~6000倍。

每次请求都需要花费 0.01-0.05 美元的token,比传统计算成本高出 100-1000 倍。

AI生成界面的一致性也很差,它会忘记刚刚生成的UI,导致同一个界面,颜色和布局都可能发生变化,看看下面这个界面,风格完全变了。

但是,这个叫nokode项目证明了一件事情:AI可以处理应用逻辑,可以生成HTML页面。

这个项目的作者说:“所有的问题都和性能/价格/一致性相关,如果我们乐观一点,AI 推理速度每年提升约 10 倍,成本持续下降趋近于0,稳定性不断提高,这些问题可能都会解决。”

如果真到了那一天,只需要写出合适的提示词,就能把一个大模型变成一个应用,真的不需要写代码了,所有程序员的后路都被断了......

这种事情会发生吗?

欢迎在评论区留言讨论。

nokode 地址:  

https://github.com/samrolken/nokode

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