2024 AI & 前端：回首展望，光芒未至，破晓之前！
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原文中文，约11600字，阅读约需28分钟。
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内容提要
2023年，生成式AI和大模型在前端领域得到广泛应用，如Github Copilot等代码生成工具提高开发效率。然而，AI代码生成工具在代码重构、单元测试和E2E测试、低代码平台和审核业务中仍存在问题，包括接受率、成本、合规和标准等。展望2024年，AI将继续助力业务发展。
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关键要点
- 2023年，生成式AI和大模型在前端领域得到广泛应用，提升了开发效率。
- AI代码生成工具在代码重构、单元测试和E2E测试等方面仍存在问题。
- AI代码生成工具如Github Copilot等，虽然提高了效率，但仍需人工干预。
- AI在代码重构中表现出色，但沟通和能力边界问题影响效果。
- AI在单元测试中的接受率普遍较低，无法完全替代人工测试。
- AI在E2E测试中面临与浏览器交互的挑战，缺乏相关实践。
- AI辅助代码审查（CR）提高了效率，但仍需人工判断。
- 低代码平台与AI结合，提升了用户体验和搭建效率，但仍需解决上手门槛问题。
- AI在审核业务中有潜力，但面临成本、合规和人为限制等挑战。
- 展望2024年，AI将继续助力业务发展，但仍需克服许多未知和挑战。
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