近半年来，随着 Chatgpt掀起的热潮，各个企业都在尝试着把 AI技术落地到自己的业务中。PaaS 平台作为一种新兴的云计算服务模式，正逐渐成为企业数字化转型的重要工具，而销帮帮也在其中尝试了一些跟业务结合的探索和共创，希望通过AI颠覆传统的应用开发、实施体验，让开发和实施人员更加专注业务本身，而不是浪费时间在繁琐的代码编写上。

AI加持，释放编程小白的更多能量 

一、你只管说大白话，AI帮你生成想要的表单

在传统的应用开发过程中，表单搭建往往需要开发者花费大量时间和精力。而有了这款AI助手，用户只需通过自然语言描述需求，AI即可自动生成相应的字段和表单。这极大地提高了开发效率，缩短了应用上线时间。在销帮帮的表单设计页中，可以一键唤醒“AI帮帮”，向他描述你想要搭建的表单，即可自动生成：

二、说出你的想法，AI自动生成类Excel公式

公式编写对于许多用户或配置人员来说，可能是一项枯燥且复杂的任务。然而，AI 助手的出现改变了这一现状。用户只需用自然语言描述所需的计算逻辑，AI助手便能迅速生成相应的类Excel公式。这样一来，即使是没有编程基础的用户也能轻松地完成公式编写，从而提升工作效率。

三、根据你的需求，AI高效编写JS低代码

销帮帮有着真正的低代码能力——通过 JS 代码来完成业务场景的逻辑自定义，但学习和编写JS代码是一项耗时且容易出错的任务。然而，借助AI助手，用户只需简单描述需求，AI便能自动生成相应的JS低代码。这不仅大大降低了开发难度，还能有效减少人为错误，提高代码质量。

深度延展

一、为什么两者结合会有如此强大的能量？

首先我们要清楚地是，零代码对于用户来说无非是在对应界面上用鼠标键盘完成简单操作配置，并输出对应的内容，低代码则是基于平台拥有的基础能力和业务逻辑表述的结合，本质上他们都是销帮帮所提炼出来的 DSL。

所谓领域专用语言（domain specific language / DSL），是专门针对某一特定问题的计算机语言，它提供了一种手段，可以更加清晰地就系统某部分的意图进行沟通。比如在销帮帮表单设计、工作流等地方其实都是通过DSL 的制定来对功能和行为进行规范化。（信息来自百度百科）

而能够让 AI 接入平台的大前提，也就是 DSL，平台本身各个模块中需要具有规范化的描述。通过这些DSL 的提炼和 AI 的训练，大模型能够把人说的白话转换成对应规范化描述的操作，从而实现了整个AI 结合表单、公式、低代码的能力。

此外，JS 本身虽说是简单的脚本型语言，但对于很多非开发者的配置人员来说，还是具有一定难度，而 AI 对于非常成熟的 JS 语言的理解可以说是了如指掌，我们在实际实施过程中遇到非常多的用户提出疑问，诸如怎么用低代码把数组中第 N 个内容删除、修改，这些问题本质上是对于 JS 语言的一些 API 不够了解，但 AI 恰恰非常了解这块，两者结合自然是水到渠成。

二、AI 最强大的地方在于学习，而销帮帮最强大的地方在于提供解决方案

从长远来看，任何一家有着成熟实施经验的软件公司，其积累的解决方案都是宝贵的财富和护城河，基于软件特性打造的解决方案甚至在特殊场景下有着唯一性和不可替代性。但往往提炼解决方案本身是困难的，甚至很难做到“传承”，最核心的问题在于不同领域不同行业的人，在智能化数字化软件上的思维和角度不同，难以形成统一化，同时，行业专精也需要很大的时间和精力。

但 AI 恰恰解决了“传承”这个问题，AI 的学习能力大家是有目共睹的，基于销帮帮对各个行业领域的业务能力场景拆分和沉淀下来的数据，结合平台 DSL，能够实现让 AI 通过特定的路径去学习各个领域常见的业务能力，基于对领域业务的理解搭建出更准确的表单、生成出更准确的代码。

长远来看，结合销帮帮在行业领域内累计的解决方案和经验，通过 AI 赋能会让企业数字化转型更加的顺畅。

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