使用 AI 辅助前端开发的实践心得

一、传统依赖 AI 生成前端代码的困境

直接依赖 AI 聊天工具生成前端页面，看似便捷，实则容易陷入反复纠错的困局。AI 输出的代码常常存在逻辑与样式方面的问题。在实际调试过程中，不仅耗时费力，而且很容易让人产生疲惫感，极大地影响开发效率和开发人员的积极性。

二、优化后的高效开发流程

  1. 设计稿先行：先用 Figma 完成设计稿。Figma 是一款强大的设计工具，能够帮助我们精准地规划页面布局、样式等。

    https://www.figma.com/

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  2. 利用 MCP 工具：通过 MCP 工具暴露设计稿，并将设计稿截图辅助 AI 明确需求。这样可以让 AI 更清楚我们想要的页面呈现效果，减少理解偏差。

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  3. 代码生成与迭代：让 AI 根据明确的需求生成代码，之后再进行优化迭代。这种方式能够在一定程度上减少初始代码中的错误，提升开发效率与质量。

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三、借助 AI 评估项目增强代码健壮性

在开发过程中，每当完成一部分内容，就让 AI 浏览整个项目，评估项目存在的问题，并写入文档。这里有个小技巧，新开一个上下文，让 AI 丢失以前的记忆，以第三方视角评估项目。这样可以显著增强代码的健壮性和可扩展能力。例如在我的项目中，通过这个方法成功地将原本混乱的 “屎山代码” 进行了逆转，代码的健壮性和可扩展性都大幅提高。

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四、后端开发的 AI 应用思路迁移

后端开发同样可以借鉴前端的思路。使用 AI 不断总结项目存在的问题并写入文档，之后再把文档交给 AI，让它逐条解决。通过这种方式，利用 AI 的分析能力，辅助我们更高效地完成前后端开发任务，打造出更优质、更具扩展性的项目。