专题演讲嘉宾：杨帆

Design to Code 短短几个字，背后隐藏了巨量的工作。想解析诸如 Sketch 、PSD 这样的矢量图形很容易，但是想生成一份真正能被程序员所接受的代码实在很有挑战。
我们团队历经 8 个月，在 2020 年 6 月份发布了第一个内测版本。经过三个月好几轮的内测后，初期的热心用户都纷纷的离开了。我们不得不思考，他们为什么“不买单”？什么才是前端工程师真正想要的代码？
在整个算法引擎中，达成相对定位布局只是万里长征第一步，如何推算出靠谱的分组关系，如何实现具有普适性的 List、Grid 识别，这些都是摆在面前一座又一座的大山。
通过一年的优化，我们已经做将常规页面的 CSS 代码量控制在了 200 行左右，不少用户基于我们的工具实现了产品上线。本次分享将为大家介绍 CodeFun，一个名不见经传的小团队，如何趟通前端智能化这条道路，如何翻译出工程师真正愿意“买单”的代码？

演讲提纲：

1. CodeFun 项⽬背景 
   • 前端智能化现状
   • 技术发展历程与踩过的坑 
     • 技术路线的多次变迁与迭代 
     • 内测⽤户⼤量流失后的问题分析与总结 
     • ⽤户画像的多次摇摆与变迁 
   • ⽤户为什么不“买单”？ 
     • 设计师不愿意配合的原因 
     • ⼯程师不愿意⽤的原因 
2. 普适性 D2C 
   • 普适性 D2C
   • 普适性带来的困难与挑战 
     • 研发⼯作量分布 
     • 算法总流程架构分享 
     • 在“零规范”下倒逼出来的 N 种算法场景介绍 
3. 让⽤户真正为之“买单”的算法
   • 模式识别 showcase  
     • List 推算 
     • Grid 推算 
     • 等分模式推算 
   • Flexbox 识别算法 showcase  
     • space-* 推算 
     • flex-grow 推算 
   • 用户落地效果分享
4. D2C 各⼤⼚牌是竞争还是协作？ 
   • CodeFun 的下⼀步⼯作展望 
   • D2C 各品牌之间应该如何良性互动？ 
   • D2C 的未来

你将获得：

1. 了解前端智能化真正的核心困难
2. 了解前端智能化带给用户真正的效率变革