网易云音乐智能低代码平台的设计与实现

案例背景:
生成式 AI 正在给软件行业带来巨大的变革，AI Copilot 成为低代码产品的新趋势，通过集成 AI 能力可以为低代码产品带来更高的开发效率，并显著降低用户对软件系统的使用要求。针对云音乐大前端团队的多端多场景的业务特点和团队转型的需求，我们在网易云音乐构建了一套基于源码的低代码方案，支持复用已有的资产体系，提供实时出码能力，并支持 LowCode 和 ProCode 混合开发，有效解决了传统低代码平台的扩展性差和灵活性不足的问题。基于生成式 AI 的能力，我们在 GPT 大语言模型基础上构建了一套智能低代码开发方案，支持智能生成页面，智能修改页面，智能设置属性等能力。


解决思路:
- 序言：
- 生成式 AI 正在给行业带来巨大变革
- AI Copilot 成为低代码/无代码产品的新趋势
- AI 趋势下，代码产品的设计思考
- 正文：
- 云音乐大前端研发场景的特点分析
- 传统低代码平台的实现方案的问题，以及我们选择的方案
- 我对于构建服务云音乐业务场景下的低代码产品的思路，我们需要的能力
- DEMO：云音乐低代码平台的能力演示
- 构建这套能力我们面临的挑战
- 挑战1：如何复用和集成已有基建，提供渐进式低码能力
- 挑战2：如何开发者友好，帮助开发者提效
- 挑战3：如何借助生成式 AI 提升低代码产品的易用性
- 产品里程碑
- 收尾：
- 结论：面向未来
- One More Thing

成果：
1. 目前已构建了服务云音乐大前端的低代码在线快速开发能力，支持渐进式低码 + 混合开发能力，支持低成本现有项目为低代码项目。
2. 目前已覆盖云音乐约 50% 的中后台场景，正在推进在 H5，RN 场景的覆盖。