小编
IT行业最不短缺观点，再多几个也无妨，反正大部分的观点大部分人都不会真正弄懂。
AI低代码是我们新创的，AIGC+低代码、AI+低代码、智能开拓、AI天生式开拓、AIGS(AI天生软件)等等，这些观点已经呼之欲出了，不过还是以为AI低代码开拓最为顺口。
AI提示代码这个说法纯粹为了标题同等，意思是AI通过提示词赞助编程。
为了能够清楚的比拟，我们先拉这几个垫背的，剖析一下AI低代码到底是什么。
从观点的角度对照

代码：每个程序员都熟习的，通过编写代码来实现运用程序。
有措辞，算法，数据构造，须要编译，调试，运行支配。

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无代码：试图利用可视化工具和拖拽式操作来代替手动编写代码，不须要编程履历，号称任何职员只须要在平台上选择须要的组件和功能，通过大略的拖拽和配置即可完成运用程序的开拓。

低代码：在无代码编程的根本上，增加了一些自定义的编程接口和代码块，使得开拓职员可以通过编写少量的代码来实现更繁芜的功能，同时也可以通过可视化工具来快速构建运用程序。

AI提示代码：Github的Copilot便是最好例子，程序员在编程过程中强有力的智能提示工具。

AI低代码：通过人工智能技能的采取低代码理念编程办法，可以通过AI大模型和设计来自动天生代码，并根据用户需求进行优化和调度，可以说是程序员系统级的Copilot。

从起源的角度推断

代码：代码和电脑是同时出身的。

无代码：历史的循环，每几年就一次，总是试图通过可视化走捷径，让不会编程的人写程序。
一幅图赛过千言万语的背后是先学了千言万语才能理解那副图。
前有网页三剑客，中有原型设计工具，后有各种大型编程玩具无代码。

低代码：一些软件公司开拓过N个项目后，随着框架的积累，组件的封装，有一些核心场景的办理方案和快速开拓框架，结合一下无代码拖沓拽，低代码就开始了，对付19年Gartner提出的定义，彷佛对又彷佛哪里不对。

AI提示代码：VS比较于Eclipse便是代码提示做得好，c++还有专门的插件tomato，现在vscode，idea的代码自动补全已经足够好了，但是AI Copilot的推出，再次有了质的飞跃，切实其实可以猜到程序员心中所想，真正的智能提示。

AI低代码：充分利用ChatGPT等AI大模型，直接天生系统级的代码，此时此刻开始见证历史。

从实现的角度剖析

代码：通过编译器编译为独立的可实行文件进走运行。

无代码：在有限场景下的规则引擎上进行可视化拖沓拽配置，然后通过解析配置来运行，部分可以天生大略的展现层代码，相称于是在一个成熟的软件上的事情成果。

低代码：同样是通过流程引擎，表单引擎，可视化大屏引擎等进行配置式开拓，无论是拖沓拽还是编写脚本，实质上都是天生配置信息，虽然引擎的种类增多，功能也相对更加强大，但是其天生的系统功能也只能在引擎的能力范围之内，而且常日无法独立运行必须依赖于引擎本身。

通过引擎配置系统，当所需业务符合引擎能力且功能的粒度比较大时，能够简化操作，降落职员的利用难度，但是功能的粒度一旦变小，配置的繁芜度会急剧增加，而且须要专门的职员才能胜任，并且其设计思路也会隐蔽在繁芜的配置中，对将来的掩护事情带来困难。

AI提示代码：通过人工智能和深度学习对巨量的代码演习，让AI理解了程序员的心中所想，智能天生提示代码。

AI低代码：通过人工智能和深度学习对大量的组件、框架和场景模型进行演习，利用用户供应需求剖析，天生清晰可读的代码，相称于是系统级的代码补全，天生的系统可以独立运行调试，并且能够利用工具进行自动化测试，一键编译和支配。

从运用的角度比较

代码：大略先容一下图灵完备，对付一套数据操作规则，如果能实行任何可实现的打算时，则认为是图灵完备的。
绝大多数的编程措辞都是图灵完备的，即可以实现任何打算性能实现的能力。

无代码：大部分是图灵不完备，只能实现非常大略有限的场景且难以扩展，看似不须要编程履历，实则须要学习更多规则配置。

低代码：试图图灵完备，实在很难做到，而且做到后也很难用，一个递归用可视化拖沓拽实现想想就以为很神奇。
能在一定程度长进步开拓效率，结合代码实现繁芜功能模块，但是短缺调试功能，损失了代码的上风。
全体设计不可读，对特定职员依赖严重，随意马虎绑定到特定平台，不利于长期掩护。

AI提示代码：不独立做任何运用，合营和加速代码实现。

AI低代码：从模型上可能是不完备的，但天生的代码上又是图灵完备，在有限的目标场景下开拓效率非常高效，通用的场景自动天生，个性化的定制可以修正代码，代码可读，扩展性和掩护性好。
不仅适宜大规模运用程序的开拓，小的运用软件更是切瓜砍菜，小菜一碟。

从用户的角度评估

代码：真正的专业程序员。

无代码：号称是面向业务职员的，但是据采访某业务职员，我自己的事都忙不完还会操你这个心。

低代码：面向业务职员和专业程序员，事情之外有编程想法的业务职员，演习生和被忽悠了的程序员，受领导安排的程序员。

AI提示代码：面向专业程序员，提高程序员的事情效率。

AI低代码：面向业务程序员，首先是程序员，其次是看重于需求的理解和业务的实现的程序员，因此详细的技能实现细节都被封装，实现的难点和业务逻辑可以通过AI进行赞助完成，程序员的未来是面向业务的全栈工程师。

从前景的角度权衡

这里就不一一比较了，相信大家自有判断，总之，未来已来，拥抱变革吧！