以规范、能力扩展和流程为主线的 AI Coding 架构，实现 AI 生成的前端页面 90% 还原设计稿，需求实现更准确，代码风格一致，结构设计合理。

背景 由于所在的外企撤出中国，我再次开始了面试之旅。经过一段时间的面试，我发现 2026 年的前端面试已经发生了显著的变化

刚入行时，我只是一个只会写 React 组件的前端开发，主要精力都放在页面和交互上。一路走来，我先补齐了工程化、后端和基础设施，再走到现在以 AI 应用为核心的全栈方向，中间踩过不少坑，也绕了不少弯路

别再裸用 Claude Code 了！32 个亲测技能 + 8 个 MCP 服务器，开发效率直接拉满！ 先晒一下我装完的效果（见下图），所有技能均实测可用。

OpenClaw、Claude Code 等 Agent 为什么都选择 Node.js？ 作者：吴佳浩 撰稿时间：2026-3-16 最后更新：2026-3-17 目录 什么是 AI Coding A

本文主要介绍为什么我推荐在 React 项目中使用 TanStack Query 来管理接口请求，以及它在真实业务场景中的优势。

我用Claude Code搭了个四AI团队，居然真的能协作开发 为什么要折腾这个？工作中的真实痛点 单Agent的致命问题：上下文臃肿

做过项目的都懂：代码永远跑在文档前面，PRD 写得再漂亮，落到实现又是另一回事；改需求时，设计、代码、测试全要跟着手工同步，慢、易错、沟通成本高。Spec Kit 提出的 SDD（Spec-Drive

你有没有遇到过这种情况？满怀期待地让AI助手写代码，结果它理解错了需求，写了一堆你不想要的功能；或者你想让它改个小地方，结果它把整个文件都改乱了；又或者几轮对话后，AI完全忘了你最初想要什么，代码越改