给Web开发点火：与Cris Heilmann在CityJS会议上难忘的相遇
最近我参加了CityJS Conference，第一位演讲者是Cris Heilmann。他的演讲让人兴奋异常，Heilmann让现场的气氛变得十分热烈，也激发了我内心深处的火焰。他的见解和专业知识让我感到充满了灵感，积极向上，并且渴望深入了解这个迷人的网页开发领域。这位经验超过25年的网页开发者在科技行业中有着重要影响力。他是三本JavaScript书籍的作者之一，也为其他书籍提供了贡献，他的专业知识在全球开发者中广为传播。他曾在火狐浏览器、微软Edge等领域工作，并担任过Chromium开发工具的主要产品经理，规划着未来的网页开发技术。Heilmann的贡献和领导力让他在这个行业中有着极高的声誉，并且激励开发者们挑战网页技术的极限。
在他的演讲中，Cris Heilmann涉及了以下几个关键点： 1.隐私与数据泄漏：他强调在机器学习时代，人们对隐私和数据安全日益关注。他主张进行更多的设备内处理，以最小化数据进入未知位置的风险。 2.前端与全栈开发：他讨论了开发人员之间的误解，即与全栈开发相比，前端开发，尤其是HTML和CSS，价值较低。他强调了理解整个Web开发过程的重要性以及前端和后端开发人员之间合作的必要性。 3.网站开发方法：他批评了以设计开始网站开发的想法，并强调了以想法和用例开始的重要性。他强调建立和完善基于用户需求和反馈的Web应用程序的迭代过程。 4.生成式AI与对话式UI：他分享了对生成式AI和对话式UI当前炒作的观察。虽然承认它们具有吸引人和令人兴奋的方面，但他指出了误解、可靠性和质量控制等挑战。 5.正确提问的重要性：他强调，在AI的世界中，提问的技巧和正确性至关重要。这有助于从像ChatGPT这样的AI模型中提取有意义的结果和见解。 6.AI对网站开发的影响：他表达了AI将自动化网站开发中冗长和重复的任务，如构建原型、网页抓取和数据清理。他鼓励开发人员拥抱增强生产率的AI工具，专注于需要人类创造力和问题解决能力的任务。 7.用AI增强工作：他强调了AI在增强网站开发工作方面的潜力。他讨论了三个方面：机器辅助代码完成、设计转换为代码和协作和学习工具，这些可以提高开发人员的生产力和效率。 这些关键点突显了Cris Heilmann对隐私、开发方法、AI在网站开发中的作用以及需要提出正确问题和拥抱AI工具以增强生产力的看法。
在他结束启发性的讲座时，我情不自禁地在我的日记中捕捉了他的最后几句话的实质。他雄辩地强调了AI驱动编码工具中质量和相关性的重要性。一个特别突出的方面是他提到的Copilot for Docs，这是一个革命性的工具，改变了我们与官方文档互动的方式。他强调这个工具采用了ChatGPT式的界面，允许开发人员直接查询特定的文档源，比如React，MSDN和其他的框架。通过定制结果以适应个人需求，Copilot for Docs使开发人员无需费力地访问准确和定制的信息。让我印象最深刻的是他对AI融入我们工作流程的看法。他强调，AI不是人类努力的替代品，而是有价值的盟友，增强我们的工作并使我们摆脱乏味和重复的任务。这种转变的焦点为我们与设计师协作、进行用户研究和提升我们整体编码体验开辟了激动人心的机会。此外，他强调，AI并不消除人类专业知识的需求，而是增强它。它使初级开发人员能够更有效地工作，同时受益于经验丰富的专业人士的指导和辅导。这种协作的方法促进了开发团队的成长和创新。当我记录下这些反思时，我想起了AI驱动编码工具所提供的令人激动的可能性。它们不仅简化了我们的工作流程，还扩展了我们的能力并推动了我们所能达到的界限。成为一名开发人员是充满激动的时刻，我们可以拥抱技术的先进性，同时保持我们独特的人类特质。
总之，他关于人类和人工智能和谐合作的未来愿景启发了我，能够在编码世界中开拓创造力和创新的新领域。
智能自动完成功能提供智能代码建议。
随着AI生成的代码适应不同的风格，协作得到了提升。
开发者应该确保代码质量，并考虑安全影响。
快速工程涉及询问正确的问题以优化人工智能结果。
AI工具自动化编码任务并提供优化。
通过AI功 能聊天客户端的上下文帮助，有助于发展。
编辑器中的语音识别有助于更好的辅助使用和学习。
学习编辑器可以提高代码质量、遵守标准和自动化任务。
这些要点总结了海尔曼对机器编辑代码完成的洞见。
我对Locofy感到非常兴奋，因为它有可能彻底改变我们解决设计到代码转换的方式。它分析Figma文件的方式，轻松地从现有的集合中生成代码组件，真的是非常了不起的。通过Locofy，我们不再需要费力地将设计重写成代码。这个工具简化了开发流程，承诺使其变得更加高效和有效。它是绝对的革命性变革，我迫不及待地想要使用并看到它对我们的工作流程产生的影响。
这款设计到代码转换工具提供了一种简化的开发方法，使过程更加高效和便捷。
Cris Heilmann讨论了代码翻译、拉取请求生成和命令行复制作为协作和学习的有价值工具。代码翻译允许在不同编程语言之间转换代码，拉取请求生成可自动化总结和漫游，命令行复制生成基于英语查询的 shell 脚本。这些创新增强了合作并简化了编码任务。
然而，由于人工智能驱动的编码工具存在潜在的偏见和伦理关切等风险，其中最重要的一点则是AI模型有可能不经意地继承在训练数据中存在的偏见，从而导致歧视或不公平的结果。在编写代码和应用程序时，开发者必须留心这些偏见，并积极努力减轻它们，以确保代码和应用程序的公正性和包容性。
点击下面的链接，观看他的完整演讲！https://youtu.be/TzMwxauIh-g
