本篇是《前端 AI Coding 落地指南》的续作，专门讲 Rules 的实践：演进过程、设计原则、如何划分模块、何时写 Rules 何时写 Skills，以及项目级 Rules 的完整清单

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。

还在手动从设计稿提取样式、编写基础代码？试试 Trae IDE 的MCP 功能吧。通过使用 MCP Server - Figma AI Bridge，自动将你的 Figma 设计稿转换为代码！

TRAE SOLO 内置 Figma，我们就给它一点时间，先喝杯茶，回过头来，页面就已经生成好了。怎么样，效果是不是非常棒？还可以一键部署！ 📌 核心内容解读： 1. 工具介绍： Trae（AI代码生

背景：随着AI的兴起，AI提效的背景下，迫切需要打通设计搞到前端界面的壁垒，本文将会带领大家从零开始用AI自动生成前端界面，会有详细的介绍。

Figma官方在9月份推出MCP服务，在此之前，还需要使用cursor-talk-to-figma-mcp进行连接，流程比较繁琐，这次Figma的更新无疑提高了连接效率和UI生成准确率。

我结合 Cursor 官方文档和实战经验，聊聊哪 7 个功能真正能提升效率。 我踩过的坑 刚开始用 Cursor 的时候，我只会： "帮我写个登录表单。" "这个报错怎么解决？" "帮我写个 READ

✅ 如何从设计稿快速获取样式？ ✅ 如何将 px 自动转成 rem 实现响应式适配？ 一、前端接到设计稿后第一反应？ 没错，前端最常遇到的第一关卡，就是 设计稿尺寸 → 实际设备适配

你是否也经历过这样的场景：从蓝湖下载一堆命名随意的中文切图（如“1.图标-线/4.NavBar-关闭.png”），然后手动重命名为英文、压缩图片、上传 CDN、最后再复制链接到代码中？这一套流程繁琐且