这篇文章是无代码运动系列中的第一篇。在接下来的几个月里，我们将分享从与创始人、投资者和创客对话中吸取的经验教训。首先，我们探讨是什么让公司无代码。“最好的代码是根本没有代码。你愿意带到世界上的每一行新代码都是必须调试的代码，必须阅读和理解的代码，必须支持的代码。每次你编写新代码时，你应该勉强地去做，在胁迫下，因为你已经完全用尽了所有其他选择。”—JeffAtwood开发人员稀缺尽管技术在我们的生活中无处不在，但它的架构师却很少。虽然由于缺乏必要的认证而难以获得确切数字，但据估计，世界上有30毫米的软件开发人员，而美国为3.4毫米。就其本身而言，这个数字并不是特别重要——医生(1.1MM)和律师(1.3MM)的人数要少得多。然而，从需求的角度来看，这个数字是惊人的。虽然美国的律师供过于求，到2032年美国医生和外科医生的总缺口将达到120,000人，但软件开发人员的需求量很大。在当前经济放缓之前，美国的技术差距约为1毫米，而且差距还会扩大。到2022年，每年应提供120,000个计算机工作岗位，而只有40,000名应届毕业生进入劳动力市场。这种短缺从根本上改变了大大小小的企业的流程。随着越来越多的公司希望在人工智能、云计算和数据科学等领域建立技术优势，争夺工程师的意愿已经体现在愿意以更高的薪水、签约奖金和其他津贴来吸引人才。五个月后，多达三分之一的技能职位空缺仍未填补，导致生产力大幅下降。有趣的是，这不是硅谷的问题。科技圣地之外的薪水增长速度快于科技圣地内部。虽然增加薪酬对于财力雄厚的人来说可能是一个可行的选择，但对于中小型企业而言却并非如此。相反，许多人正在转向允许非技术人员构建软件的新工具。无代码：定义在过去几年中，“无代码”已成为可视化编程平台类别的公认术语，它允许“公民开发人员”无需编写代码即可开始交付软件产品。目前，市场价值4B，但同比增长高达50%，预计到2022年将达到21B。其他估计表明到2024年市场可能达到52B。这些影响平台意义深远，有可能将开发速度提高10倍，并使研发支出的分配更具成本效益。尽管有这些好处，至少它在VC社区引起了轰动，但回答一个简单的问题还是很棘手：究竟什么是无代码？似乎没有一个完全可靠的定义，或者至少没有一个值得仔细研究的定义。毫无疑问，无代码工具必须消除或大大减少编码的需要，以解决以前用代码解决的问题。除此之外，为了实现这一点，大多数平台似乎具有以下特征：可访问的编程界面需要很少的知识浅学习曲线往往在操作范围内受到限制被称为无代码工具，Wix不是。在某些方面，无代码运动似乎是一个期望问题，而且它是一个不断发展的领域。一旦一个平台获得了大众的认可，它可能不再像一个无代码产品，即使它具有上述特征。正如这使得定义行为变得困难一样，它也使确定最有前途的应用程序将在哪里构建的问题变得复杂。虽然有很多方法可以尝试回答这个问题，但一种方法是分析具体的技术要求。替代这些技能的应用程序应该特别有价值。虽然需求一般都在寻找开发人员，但专业领域也各不相同。根据LinkedIn的2019年报告，最受欢迎的硬技能包括云计算、人工智能、移动应用程序开发、NLP、科学计算、游戏开发、软件测试、数据科学和计算机图形学方面的知识。Indeed的一份类似报告揭示了增长最快的技术技能如下：在两个列表中，归一化后有很多重叠。云计算（Azure、AWS）、数据科学（Tableau、Scala、Redshift）、应用程序开发（Swift）、人工智能和机器学习等领域表现突出。在薪资基础上，截至2020年1月，iOS和Android开发人员的平均薪水可能最高，而应用程序开发人员的平均薪水可能最高。其他可获得丰厚报酬的技能包括Python、JavaScript、C++、Java、.NET、PHP和C#方面的专业知识。虽然上述语言和技能在应用程序中普遍通用（例如，Java可用于构建移动和桌面产品），但它们仍然与“真正”报告中提到的技能重叠。没有代码开始填补空白由于明显缺乏开发人才，尤其是那些具有某些高度认可技能的人才，没有代码是一个可行的解决方案。提供可视化编程界面的平台正在迅速填补空白，允许没有工程背景的构建者创建解决业务问题的软件。“Indeed”和“DAXX”报告说明了移动应用开发、游戏开发和数据科学领域对熟练工程师的需求。以这些类别为例，我们可以看到无代码工具是如何填补空白的。Android商店中有接近3MM的应用程序，而iOS生态系统预计将在2020年达到5MM。我们可能会越来越多地看到制造商使用Adalo、Draftbit、Thunkable、AppSheet或Glide构建产品，而不是通过Swift进行推广，例如Java和目标C。游戏创作似乎正在经历与Buildbox、GameSalad、Dreamcraft和Koji等工具类似的转变，允许制作者构建不同复杂程度的游戏。谷歌也加入了“GameBuilder”的行动，让非技术人员也可以构建3D游戏。这样做，这些应用程序消除了构建者了解C#和C++以及其他语言的需要。虽然许多人会熟悉数据科学领域的Tableau和Looker等现有工具，但Lobe、Gyana和Obviously.ai却鲜为人知。所有这些都为平民提供了用户友好的方式来利用AI和ML的力量，而无需知道如何使用Python、R、SQL或Scala进行编写。商机由于某些无代码平台的不确定性，可能很难准确设想哪些工具最能满足那些填补技能缺口的需求。但在接下来的18个月左右，有几个地方似乎特别值得追踪。据说工程师将超过50%的时间花在非编码任务上。虽然有许多不同的方法可以解决这个浪费时间的问题，但允许开发人员简化内部工具的创建和自动化工作流程的解决方案特别令人感兴趣。这些任务既耗时又重复，但可能不会产生特别大的影响或代表有限资源的最佳利用。Zapier、Airtable、Parabola、Retool等公司脱颖而出，减少了工程师花时间设计数据库、API或内部工作流程的需要。我们希望其他人加入他们，提供不同的功能集，或专注于特定的垂直领域。相对于这些用例，没有代码测试和数据科学(AI/ML)感到未被充分渗透。虽然像Reflect和Testcraft这样的公司正在提供测试工具，并且正如所讨论的那样，Lobe和显然在运营数据科学平台，但其他解决方案比比皆是。这可能是因为数据科学工作流传统上是临时的，依赖于自定义代码。随着数据科学和人工智能变得越来越重要，允许复制和协作的可访问界面将变得越来越重要。创造力会比比皆是。像Notion这样的产品不容易归类，Clay、Coda和其他从根本上改变我们工作方式的产品也是如此。我们希望（并期望）其他人能够将界限推向极限，结合不同的功能并在产品上进行创新。无论选择哪种工具，无论哪种产品受到欢迎，我们都在见证一个根本性的转变，即建设未来的人群正在扩大。软件将有很多新的架构师。如果您要在这个领域构建一些东西，我们很乐意与您交谈。团队负责vc。上市公司（类别中从左到右）网页：NakRenovationBubbleCardTable2SiteLandonSmartAppWebStreamEndlessElliottSheet2SiteAppianBettyBuildingBlocksAmazingMobile：AdaloShotAppSheetGlideThriftyDraftBitsShutemCreoAgent：DripSource8020MinimalStudioClearAirDevelopment测试：TestcraftPercyAutomationReflectAutomation：ZapierApple'sShortcutConsolidationParabolaPhantomITFStandardLibraryAlloySpreadsheet：ClayAirTableActionDeskDashdashVoiceApp：VoiceStreamDescriptionWixApiToBotSuperDocumentation：EndingConceptSatireCommunity：MakerpadNucodeUncodedDeveloperDataScience：显然.aiLudwigJanaYehAR/3D:CapocciBlippARforprofit:MemberspaceMemberstackGlowBuymeacupofcoffeeGambling:BuildboxDreamprocesslaboratorydevelopment
