OpenSpec前端实战

在当下的开发环境中，使用 AI 辅助编码（AI-Assisted Coding）已经成为常态。无论是 GitHub Copilot 的自动补全，还是各类 Chat 模型的问答，都在极大提升我们的效率。

接上文OpenSpec辅助复杂可视化组件开发的效率与幻觉， 在日常的前端开发中，将 UI 设计稿转化为在已有功能上进行迭代的实际代码，往往是一个耗时且充满细节陷阱的过程。 近期，我们在项目中进行了一次

在现代前端开发中，利用 AI 辅助编程已成常态。近期，我们进行了一项技术实验：完全依赖 AI 模型（结合 Copilot 与 高阶 LLM）从零实现一个基于 @antv/g6 的复杂流程图（血缘图谱）

引言 在软件工程中，维护历史悠久的大型前端项目往往比从零开发更具挑战性。面对沉重的代码历史包袱和复杂的逻辑耦合，即便是简单的 UI 微调也可能消耗大量时间在“定位代码”和“理解上下文”上。 近期，我们

实战复盘：当 Openspec 遇上 Claude Opus —— 一次 AI 辅助 UI 重构的效率与精度博弈 在 AI 辅助编程（AI-Assisted Coding）日益普及的今天，我们一直在探