局限性 🤔

AIGC 可视化组件库的目标是：标准数据集+数据编码 => 简单、快速生成可视化效果。因此，为了实现简单、快速就需要对灵活性做权衡取舍，会产生一定的局限性。

备注

AIGC 可视化组件库与传统范式图表组件库的区别？

• 图表组件的具体实现是在底层范式图表组件库中，AIGC 可视化组件库仅在上层做了业务抽象
• 范式图表组件库更灵活，业务开发需要同时处理数据解析和样式配置两部分工作；AIGC 可视化组件库统一了数据集的格式，将数据解析逻辑隐藏在组件库中，业务开发仅需要关注样式配置
• 范式图表组件库由于更灵活，业务开发可以通过配置来实现 UI 的细节；AIGC 可视化组件库更关注整体风格的统一和自动化生成，需要在部分 UI 细节上做妥协
• 范式图表组件库通常在业务中是针对特定类型组件做精细化开发；AIGC 可视化组件库是通过提供一系列不同类型的组件用例，实现快速、可视化自动生成

避免做差异化

AIGC 可视化组件库的策略是用 1 套主题配置统一掉 n 类组件的风格样式，保证代码量尽可能少的前提下便于业务快速接入上线，因此不建议做不同类型组件之前的差异化，否则就会出现传统业务的 1 套配置对应 1 个业务场景的情况，开发成本急剧上升的同时也容易破坏组件库的项目架构，导致最终成为一个过于业务定制且不通用的组件库，违背了 AIGC 可视化简单、快速的理念。

避免以业务思维解析数据

通常，很容易出现同样的可视化视觉效果，但可以由不同的数据结构和解析逻辑来实现的情况，应尽可能避免这种情况，一种可视化效果仅对应一种数据结构和解析逻辑，而这种数据结构和解析逻辑应符合可视化的本质，不要耦合业务。

避免细粒度的优化

AIGC 可视化组件库关注的是整体，任何事件、APIs 的设计都应该考虑整体性，避免单独针对某类组件做特例设计（例如针对部分组件做数据的分批加载优化），很容易出现最终 APIs 数量过多，业务侧接入难度上升。