什么是机会成本：获得A=放弃B
时间对于所有人来说都适用的资源单位，这个资源单位因寿命的限制也是有限的，所以，用时间做什么？就显得格外重要。不难理解，当我们用时间去做A的时候势必要放弃B，因此，我们就说被放弃的B是做A的机会成本。假设，一个快递员一天送60单快递就要放弃所有学习编程的时间，如果送50单快递可以使编程技能提升1级，送30单快递可以使编程技能提升2级，放弃送快递一天可以使编程技能提升3级。
对于快递员来说，就有一个生产可能性边界：
生产可能性边界就代表着快递员如何分配自己的时间，如何对机会成本做决策。对于前端开发也是这样，今天，来了一个需求，你可以直接做这个需求，这样周而复始的重复。当然，你也可以用 imgcook.com 来生成代码，然后稍作调整就发布上线，把更多的时间用来搜集样本，在imgcook.com的labs里训练自己的模型，生成更准确的代码，自定义自己的CLI接入到自己的工程体系，更少人工参与。这就像快递员学编程一样，为未来投资。
机会成本的差异：生产率决定机会成本
时间对于所有人来说都适用的资源单位，但是，对时间这个资源的利用率是由生产率所决定的，一个生产率高的人时间的成本就高，就越不愿意浪费时间，生产率低的人时间成本就低，就容易拿时间不当回事儿。比如，一个快递员A一小时可以赚10块钱，一个自学编程成为前端的快递员B一小时可以赚100块钱，他们同时追一个女孩子。快递员A就更愿意花时间陪姑娘，而不愿意请姑娘去高档餐厅吃饭。快递员B就更愿意花钱买个几千块的包包送给姑娘，而不愿意花费太多时间陪姑娘。所以，姑娘把“更在乎自己”的评判标准对于快递员A是“更愿意花钱“、快递员B是”更愿意花时间“，这就是他们的机会成本差异所造成的。
假设今天你投入时间在学习前端智能化上来解决业务问题（追女孩），越大的公司业务问题越多越复杂，看起来直接使用imgcook.com的能力收益最大（更愿意花钱），但是，实际上花更多时间把团队应用前端智能化能力提升起来，未来才能更好应对业务的多变和复杂。对于小公司业务问题简单，看起来使用 imgcook.com 的能力收益不大（更愿意花时间），但是，实际上更应该花时间在学习前端智能化上，用imgcook生成代码，把更多机会成本用在学习智能化和tensorflow.js上，才能在公司快速成长的阶段更好应对需求的变更和业务快速膨胀。
边际成本递增：生产率衰退
快递员B因为自学编程成为前端，一小时可以赚100块钱，于是他抓紧学习，生怕自己被周围那些科班出身的人淘汰。但是，快递员B发现自从升到99级成为前端后，自己提升的速度越来越慢，周围的牛人也越来越多了，自己被提拔和晋升的频率也越来越低了，于是，快递员B的生产率衰退了，这就是边际成本递增。快递员开始反思自己的成长过程，发现越学习越觉得自己无知：
等级提升的成本越来越高，于是生产率开始衰退，边际成本递增。
所有成长的边际成本都是递增的，从局部到全局、从单点到体系、从专精到跨界、从执行到创新……无不从简单走向复杂，边际成本递增就意味着，不采用前端智能化、imgcook.com、pipcook 等全新的方式去扩大生产可能性边界，去突破边际成本递增带来的瓶颈，就无法真正突破势垒跃迁到下一个位面，无法打破生产率衰退和边际成本递增的魔咒。
边际效益递减：收益率衰退
快递员B刚成为前端可以写一些简单程序，随后要写更复杂的程序，最后需要Owner一些项目乃至带团队。在完成每一次蜕变之前的很长一段时间里，收益率都在衰退，就像刚学会编程后到总结出编程思想，并编写自己设计的技术体系，将是一个漫长的过程，而这个过程长期才能显现收益，所以，当下的收益会逐步递减乃至停滞。
所以，快递员B发现光是依靠减少送快递增加学编程的时间，收益率会衰退，一旦越过最优点，成本持续增加也无法增加收益，这就是边际效益递减。
俄国经济学家恰亚诺夫曾经做了一个调研，发现俄国农民会自我剥削，即便在边际效益递减的情况下，还要一味地追求更大的收益，从而付出不合理的成本，导致收益率衰退乃至停滞，最终形成自我剥削现象。对于这些俄国农民，正确的做法应该是在最优点处，把更多的机会成本用来提高生产效率，从而扩大生产可能性边界来持续增加收益。
不断提升生产率，扩大生产可能性边界，找到这条橙色的线，才是正确的做法。不要再自我剥削了，不要再重复劳动和用蛮力试图有所建树，今天就开始加入前端智能化，用全新的方法提升生产率，扩大自己在前端领域的生产可能性边界。
比较优势法则
正当快递员B因为自己成为前端挣得多而嘲笑快递员A安于现状时，一只受过辐射的蜘蛛咬了快递员A一口，于是，剧情发生反转，快递员A身体发生变异每天可以送6000个快递，挣得比快递员B当程序员前端还多：6000 % 60 = 100；10元/小时 x 100 = 1000元/小时，快递员A只有100元/小时，因此，快递员A在这种情况下，因为身体条件好，即使不去学编程挣得也比学编程的快递员B多。
时光飞逝，转眼10年过去了，快递员A攒了很多钱，快递员B攒了很多代码片段和互联网从业经验。快递员A找快递员B说：现在是互联网时代了，我投资咱们开个互联网快递公司吧？于是，快递员B负责写程序在网上招揽客户，快递员A负责完成订单，双方各自发挥了自身的优势，这就是比较优势法则。
为何前端智能化
如果把快递员A和快递员B看作是前端智能化和前端，机器学习和人工智能就是那只“受过辐射的蜘蛛”，前端被这个蜘蛛咬过后身体发生变异：前端智能化。借助机器学习和人工智能，imgcook.com可以通过设计稿直接生成代码，就像一个一天送6000个快递的快递员，生产率得到极大提升，因此，生产可能性边界也被极度放大，以前花费在根据设计稿编写UI代码的时间，就可以用来借助机器学习和人工智能训练新模型，去更加深入的理解设计稿、理解需求，生成更多的代码，从而进一步提升生产率。从理解设计生成代码的D2C，到理解需求生成代码的P2C，未来还有服务端代码、工程技术体系……一系列可以去突破提升的领域。
根据比较优势法则，机器的模型和算法替代了人的重复性劳动，从而让人可以释放出更多时间去发明算法、创造模型，不断识别和归纳那些重复性劳动，用机器来替代，由此达到人机协作、机人合一的境界。