主要观点：

• 探讨低代码/无代码工具的演变、挑战，何时使用视觉编码，以及生成式 AI 和数据流式处理如何重塑软件和数据工程领域。
• 低代码/无代码工具被赞为软件开发和数据工程的变革者，但面临规模可扩展性、一致性和集成等挑战。
• 生成式 AI 作为更有效的替代方案，提供前所未有的灵活性和定制性，减少工具碎片化。
• 视觉编码在特定场景如演示、协作等方面有价值，但在复杂逻辑等方面有局限性。
• 向左迁移架构可解决工具碎片化的低效问题，数据流式处理通过 Apache Kafka 和 Flink 统一各种方法。
• 生成式 AI 和数据流式处理是互补的，能简化开发并确保实时、一致和可扩展的数据架构。

关键信息：

• 低代码/无代码工具的用途包括企业应用集成、ETL 管道等，市场庞大且涵盖多种类型。
• 视觉开发的历史可追溯到 90 年代，随着各领域的发展不断演变。
• 低代码/无代码工具面临碎片化、技术限制、软件工程开销和批处理等挑战。
• 生成式 AI 可自定义代码生成、赋能所有用户、减少工具碎片化和加速复杂任务。
• 视觉编码适用于演示、协作和简单任务，最终需过渡到代码基于的解决方案。
• 向左迁移架构强调实时数据产品、统一处理等，数据流式处理是关键。
• 生成式 AI 和数据流式处理互补，能简化开发并确保数据架构的良好性能。

重要细节：

• 如 Informatica 和 TIBCO 等 90 年代工具引入图形界面，Open-source 平台在 2000 年代发展，IoT 技术推动 Node-RED 出现等。
• 低代码/无代码工具市场碎片化导致数据孤岛等问题，复杂要求需自定义函数等。
• 生成式 AI 能根据自然语言生成各种代码，跨越平台和生态系统。
• 视觉编码在早期讨论等方面优势明显，最终需与代码基于系统结合。
• Apache Kafka 确保数据一致性等，与 Flink 结合提供低延迟实时洞察等。