咱们在撰写本年的复盘与展望文章时，步伐比从前稍慢了一些。但作为 FinClip 的发明者，咱们一直期望经过博客这个渠道，与一切关怀 FinClip 的朋友们分享咱们的产品在曩昔两年的改变，以及咱们在方向上的探索。
2023
回顾 2023 年，FinClip 在中心的小程序 SDK 方面取得了一系列成就：
- iOS SDK 与 Android SDK 别离更新 25 个版别；
- 支撑了 Windows 与 macOS 版别的小程序，上线了桌面版运用商铺；
- 支撑了低功耗场景下小程序的运转能力，上线了 Cliptrix 渲染引擎；
- 支撑了小游戏类型的事务内容，开发者可以快速打造自己的小游戏；
除了中心产品的继续迭代，咱们还探索了一些新的事务方向，以提高开发者的作业效率：
- 可以一键管理发布微信渠道中的小程序；
- 可以快速开发装备带有营销内容与活动的小程序；
- 可以将小程序一键转化为可发布上架运用商铺的独立 App；
这些新功用的推出，很快就招引了线上开发者和线下客户的兴趣。在前期的咨询过程中，许多用户自动表达了对这些功用深化了解的志愿。咱们对此感到十分鼓舞，也等待与用户们一同深化探讨这些功用，协助他们更好地完成事务目标。
在 2023 年，咱们面临了一项重大应战：对 FinClip 产品进行全面重构。 这一过程中，咱们投入了大量的资源和人力，吸取了从规划开发到销售售后的全过程中的宝贵经验教训。
在早期版别的 FinClip 规划中，咱们对产品的鸿沟知道缺少，几乎是来者不拒地满意客户的各种需求，这导致产品功用变得过于杂乱。杂乱的产品假如没有超卓的架构和明晰的模块化规划，往往会让用户感到难以把握。在缺少坚定信心和明确的收益预期的情况下，用户自然不愿意投入时刻和精力去学习怎么运用这样的产品。
在内部，咱们将重构后的新版别暂时命名为 FinClip Cloud。在这个版别中，咱们对本来混乱无序的功用进行了从头规划和优化，去除了一些不必要的部分。比较老版别，新版别的 FinClip Cloud 更加轻量，交互逻辑更加明晰。这些规划上的改进旨在引导用户本能地进行思考，协助他们在实际操作中更高效地达到目标。
虽然 FinClip 是公司的中心产品，但作为产品规划者，咱们必须对新增功用持谨慎态度，深化抽象客户需求，验证已有功用，并深度复盘客户的运用体会。在重构方案的实施过程中，咱们面临了资源紧张、进度缓慢、协作困难等许多应战，这些现实问题带来了挫折感、压力和自我怀疑等心情上的考验。然而，正是团队间的相互信任、支撑和应战，让咱们可以克服困难，将不或许变为或许。
现在，重构作业已挨近尾声，咱们预计将在 2024 年第二季度末正式发布 FinClip Cloud。咱们信任这次重构不仅是产品的一次升级，等待与您一同见证 FinClip 的新篇章。
2024
跟着 FinClip 用户群体的不断壮大，咱们面临的应战也日益增多。在 2024 年，咱们的目标不仅是技能层面的打破，更重要的是构建一个健康、可继续开展的生态系统和渠道网络。在产品规划过程中，咱们会更加审慎地对待每一次功用增项，保证每一步都契合商场和用户的实际需求。
咱们深知，关于客户的需求，咱们不能盲目接受或忽视。咱们需求深思熟虑，分辨出哪些行动能为客户带来真实的价值。在这个不似从前顺风顺水的大环境下，企业软件商场仍然蕴藏着无限商机和广泛的客户根底。
结合 RoadMap，本年咱们有这些重点作业
- 生态场景拓展：咱们方案发布并支撑鸿蒙操作系统中的小程序 SDK，协助开发者使用 FinClip 快速打造自己的小程序生态，并整合第三方小程序资源。
- AI 技能融合：咱们将在产品中融入 AI 技能，为小程序开发者供给内容检索、推荐等智能化服务，提升作业效率，赋予他们更多的能力。
除了在生态建设和 AI 技能方面的努力，咱们将继续致力于提升 FinClip 的产品功用和用户体会。假如您在运用过程中遇到任何问题，或是有任何主张，欢迎随时联络咱们，您的反应是咱们前进的动力。
此外，咱们还将组织专职团队与协作伙伴建立更严密的联络，经过协同协作，供给更加完善的整合产品，为咱们的用户和客户发明更多价值。
彩蛋部分，浅谈企业场景中的 AI 赋能
这次的复盘展望文章中我也来聊聊对 AI 的相关想法。
在当前的科技浪潮中，人工智能（AI）现已成为推进职业开展的关键力气。近年来，AI 技能的开展和运用遍及不断验证了其带来的革命性影响。商场上涌现出数百种针对不同目标和场景的产品化 AI 解决方案，显现了 AI 技能的广泛运用潜力。
在曩昔的几年里，AI 技能在企业场景中的运用逐渐老练，首要会集在这几个方面：
- 使用 AIGC 技能快速生成商场营销相关的文档和图像；
- 根据 ChatGPT 构建企业专属的知识库和客户服务体系；
- 运用 Copilot 作为编程助手，进行代码审查和功用优化。
要完成 AI 与企业现有事务流程的深度融合，开发者必须深化理解企业的商业模式。这不仅包含了解企业的运作机制，还需把握客户在特定场景和条件下对 AI 的需求，以及怎么供给契合规范和标准的答案。最终，经过 API 集成，AI 功用或许在用户面前“隐形”，却经过 Web 运用、Copilot 交互和多样化的插件等形式，为用户供给归纳服务。
跟着 AI 技能的不断前进，咱们有理由信任，这些应战都将被逐个克服。关于任何期望在企业环境中取得成功的 AI 运用来说，理解企业的运作流程和供给易于集成的服务才是关键。在这个过程中，输入的上下文信息、知识库与事务的集成，以及接地的作业量，都必须具备满足的灵活性和可靠性。
创立一个独立的 AI 事务运用来解决企业场景中的一切问题或许较为杂乱，而在现有的企业服务东西中增加 AI 功用则相对简略。虽然前者或许无法当即满意客户需求，但后者已成为企业服务运用的标配。即使你不供给，你的竞争对手也会供给。
在企业 AI 落地之前，还需求保证现已为 AI 供给了适合的开展环境。这包含完成事务系统的数字化转型，保证数据的准确性和安全性，以及建立合适的数据管理和权限操控机制。这些准备作业虽然繁琐，但却是保证 AI 可以在企业中发挥最大效用的根底。
一把新的达摩克利斯之剑出现在咱们的头顶，在具体的事务角度上 AI 暂时还无法让人真实眼前一亮。假使 AI 在企业里的表现还不行亮眼，那或许需求换个角度：是不是咱们对 AI 的运用方式仍是不对？
