Yonbuilder 引入 AI，利用 YonGPT 的兩大能力，為軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)了革命性的變革。

語(yǔ)言理解能力：YonGPT能夠精準理解自然語(yǔ)言和技術(shù)語(yǔ)言。用戶(hù)只需提交需求文檔中的字段描述，YonGPT即可生成界面、數據庫及背后的代碼。即使用戶(hù)已有數據庫，只需提交SQL語(yǔ)句，YonGPT也能生成相應的應用。

聯(lián)想能力：對于僅有初步想法的用戶(hù)，YonGPT可以基于其內部知識和用戶(hù)描述，生成初步的應用原型。雖然這些原型可能需要進(jìn)一步修改，但它們?yōu)榭焖賹?shí)現最終目標提供了堅實(shí)的基礎。

Yonbuilder作為一站式的開(kāi)發(fā)工具，旨在為用友BIP生態(tài)中的多種角色（如原廠(chǎng)開(kāi)發(fā)、ISV、顧問(wèn)、客戶(hù)IT主管及專(zhuān)業(yè)業(yè)務(wù)用戶(hù)）提供全面的開(kāi)發(fā)解決方案。面對不同角色的多樣化需求，Yonbuilder通過(guò)深入挖掘和精準把握需求，克服了最大的挑戰。

專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)人員：習慣于從數據模型出發(fā)，逐步完善功能和界面。

非專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)人員：更傾向于從界面設計入手，通過(guò)配置完成功能。

ISV：關(guān)注在生態(tài)系統中開(kāi)發(fā)完整產(chǎn)品，并利用公有云上線(xiàn)和銷(xiāo)售。

為了更好地理解非專(zhuān)業(yè)用戶(hù)的需求，Yonbuilder團隊選取了內部客戶(hù)——研發(fā)過(guò)程管理部的同事（QA）作為原型客戶(hù)。他們在產(chǎn)品發(fā)版前就開(kāi)始試用零代碼功能，設計階段就參與管理軟件的開(kāi)發(fā)。這一實(shí)踐不僅讓團隊更好地把控了客戶(hù)需求，還優(yōu)化了產(chǎn)品的用戶(hù)體驗。

Yonbuilder建立在iuap的技術(shù)平臺和應用平臺之上，通過(guò)簡(jiǎn)化和封裝底層系統，極大地提升了開(kāi)發(fā)效率。

比如在專(zhuān)業(yè)版，因為云原生架構下需要做很多配置，涉及到操作系統層、網(wǎng)絡(luò )層，以及DevOp、Git管理層等比較復雜的配置。之前可能需要手工逐個(gè)平臺去設置，大需要兩三天才能夠完成。但經(jīng)過(guò)改進(jìn)，只需要提供最必要的配置，Yonbuilder 就自動(dòng)調用底層API，五分鐘之內便能夠配置完成。

在數字化時(shí)代，企業(yè)的管理訴求從“業(yè)務(wù)流轉”轉變?yōu)椤案咝Ч芾怼?。Yonbuilder總結了一套開(kāi)發(fā)方法論：

1、從管理訴求出發(fā)：明確管理層的需求，推導出數據應用的需求。

2、業(yè)務(wù)集成需求：基于已有系統和新系統的需求，推導出業(yè)務(wù)集成的需求。

3、流程應用開(kāi)發(fā)：先開(kāi)發(fā)流程應用，再與現有系統集成，最終生成滿(mǎn)足管理訴求的數據應用。

通過(guò)這一方法論，Yonbuilder不僅提升了開(kāi)發(fā)效率，還確保了最終產(chǎn)品能夠精準滿(mǎn)足企業(yè)的管理需求。

YonGPT與Yonbuilder的結合，不僅加速了軟件的開(kāi)發(fā)過(guò)程，還為企業(yè)在數字化時(shí)代的快速發(fā)展提供了強有力的支持。通過(guò)智能化和一站式的解決方案，Yonbuilder正引領(lǐng)著(zhù)軟件開(kāi)發(fā)的新潮流。