作者：Marshal Orange， PermaDAO

在這個“人人都是產品經理”的時代背景下，每個人都有無盡的靈感與創意，但他們往往受限於技術或產品實現路徑中任何一個門檻導致沒有能力與勇氣參與到其中，這也是在 Arweave 舉辦黑客松時，我在 PermaDAO 中詢問並了解到的很多人的情況，但黑客松並不是少數人的專利，而是一場全民活動。

我覺得黑客松比賽的過程更像是一場圍繞技術與創新的 UGC（用戶生成內容）活動，參賽選手顯然是區塊鏈生態應用的“內容創造者”，所以我們可以把黑客松參賽項目的完整工作流程拆解一下無非就是开發者都熟知的產品开發五個階段：

• 問題的定義與規劃階段

• 需求分析階段

• 產品原型和軟件設計階段

• 軟件开發階段

• 軟件測試階段

其實痛點在於如何降低參賽隊員在上述產品开發五個階段中遇到的門檻，人類都可以利用 AI 來充當生產力工具來通過結合黑客松已有的 UGC 元素來參與到區塊鏈黑客松這場全民活動中去，使任何創意都盡可能地發揮，就如同 EverID 使用账戶抽象降低用戶使用 Web3 錢包的門檻一樣，這些降低門檻的事情顯然能極大的推動區塊鏈行業的發展。

五個階段

01 問題的定義與規劃

通過關於生態用戶反饋的數據，AI 大模型可以用於生成當下備受關注或具有市場痛點的問題，這些問題對於生態更有價值和意義。Adot 用 AI 爲每個解析的頂級 DApp 情感分析生成標籤，用戶可以根據這些標籤來搜索數據並過濾結果。通過分析已有的鏈上用戶行爲和需求，AI 可以幫助用戶識別潛在問題並提供有關如何解決這些問題的建議，從而更好地定義項目的範圍。

02 需求分析

數據挖掘：區塊鏈黑客松通常涉及大量數據的存儲與分析，使用基於 Arweave 的 GraphQL 實現對 Arweave 鏈上永久數據的實時查詢和操作，結合 AI 用於加速數據處理和分析過程，可以幫助識別模式、趨勢和潛在的問題，爲參與者提供有關如何優化區塊鏈應用的建議。AI 可以分析歷史案例匹配等數據和用戶行爲，可以識別到未來需求的趨勢和模式，幫助參賽隊伍更好地理解用戶需求。

自動化需求驗證：AI 可以自動驗證需求是否完整、一致和可驗證（但在賽程焦灼的黑客松中很少用到）。它可以識別需求中的潛在衝突，從而減少後期修復的工作量。

03 產品原型和軟件設計

自動生成原型：運用 Midjourney 等圖像生成式 AI 生成初步的界面原型，節省產品經理大量的時間。這可以幫助團隊更快地驗證概念，並進行快速迭代。

提供設計建議：AI 可以提供關於用戶界面設計、布局和可用性的建議，以改進產品的用戶體驗。

04 軟件开發

非技術人員可以利用 AI 補足开發的短板，AI 可以生成部分或完整的代碼，加速开發過程。尤其針對於一些繼承、覆蓋、重載等特定模塊的开發特別有用，將能大大提高程序運行效率。AI 還可以檢測代碼中的潛在錯誤、漏洞和安全問題，提高代碼質量。

05 軟件測試

利用 AI 分析應用程序的代碼和功能，AI 驅動的自動化測試工具可以執行大規模的測試，覆蓋各種用例，並自動檢測和報告問題。 

除此之外，區塊鏈黑客松項目通常需要文檔和演示，AI 可以自動生成技術文檔、PPT 和測試報告，減輕參與者的文檔編寫負擔。而且有時候黑客松參賽隊伍需要自由組隊，可以利用 AI 分析各位隊員的技能、興趣和項目經歷，爲他們提供推薦同隊夥伴的建議，從而促進更好的團隊合作。

AI 讓任何人都能成爲一個產品研發團隊，哪怕他沒有开發經驗。從問題提出到解決方案开發和文檔編寫，AI 都能在區塊鏈黑客松中爲參賽隊伍提供多種方式的支持，AI 對於 Web3 來說不光是一個技術的變化，也是一個生產關系的變化，與此同時，Web3 也對 AI 領域產生了深遠影響。Web3 本身的隱私、Trustless、去中心化特性，以及數據和資產的確權、Token 經濟等都可以給 AI 基礎設施帶來很大變化，讓 AI 基礎設施最重要的三個要素——數據、模型、算力都能夠進行相應的優化。

大模型時代，數據決定 AI 的高度。以去中心化的存儲爲例，區塊鏈天然的優勢就是鏈上交易基本都是結構化的數據，Arweave 也實現了數據的永久存儲，所以區塊鏈爲 AI 提供了高質量與海量的數據，幫助其 AI 大模型更高效地進行數據處理，同時爲多模態大模型瓶頸的突破提供解決方案。同時，去中心化算力平台能讓用戶端側算力極大降低了成本（與中心化算力平台相比），也避免中心化公司對於算力的壟斷。Web3 與 AI 兩者相互交織，共同塑造着數字經濟的未來。

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