AI 时代的前端究竟还能积累什么
当然是积累的对AI的约束经验和具体项目中提炼的工作流了，不过我暂时将他们描述成成专家和工作流，其实ai提效用的基本都是这个思路。好多哥们都隐隐察觉到这股机缘，只是迟迟无法彻底参悟踏上修仙之路，上周机缘巧合之下，参与了一条路，特来留下一本焚诀。🐶
修仙最重要的是理清奇经八脉，贯通一气，ai修仙也一样
这里有关键的两步骤，一个是构建mcp的流程，一个是跨项目的记忆mcp
构建一个可以跨项目的，根据每次会话记录独立存储在本地的的记忆类型的mcp,具体的构建，你也可以让Ai帮你完成
效果大致如下
第二步就是打造一堆称手的法宝
首先我们知道现在的编辑器是不能直接读取word 之类的文本的，但是能都读取md,同理创建之
然后就是不断沉淀下来的专家了，当完成项目中的某种普遍需求之后，可以将当前上下文和记忆库中的经验沉淀下来，形成专家体系。
专家间亦可协同监督，这里特别看重需求与验收专家，需要将需求完整的确立下来，确立的过程可以要求迭代核验三次以上，然后让开发过程中的诸位专家协同给定下的方案打分，超过80分的方案才允许实施。实施完成之后要求需求和测试专家归回; 架构、重构专家、性能优化专家再给出一个再优化的方案，完成后，再回归测试一轮。
目前的不足
按照这个思路，在构建新需求的业务逻辑方面可以十拿九稳，但是在统一页面风格，和效果还原方面还有不小的提升空间，比如figma的mcp 虽然能提供页面的元素信息和给出一定风格的rule,但是由于免费调用次数太少，以及转换出来样式风格结构和原本还有一定的差距，这一块迟迟没有大的突破。有一种风向是在设计网站先设计然后转换出风格规范文件，然后在生成，下一步再尝试吧。
未来展望
或许后面的设计形态会演变成，在设计网站率先页面和组件的统一，然后在前端只需要按照某种协议，引用设计侧生成的组件就行了，在调试的过程中能够反馈到设计库中，风格和功能的把控由设计侧ai和开发侧ai的协同处理，最后让产品确认更新，直接同步到库中，实现UI和功能的统一，当Ai的协同真正攻破UI这道关卡，前端将逐渐变成设计的延生品，成为一键即可触及的存在，它的历史使命就可以结束了，进而晋升到少数人指定未来规范，整个系统由Ai运作的未来范式，事故和问题也会在短暂的过度之后，交给Ai接管，成为AI系统迭代和评分的一环。或许有人会说什么多端适配，WEBGL,WEBGPU,这些领域可能也会成为专家中的一环，然后通过迭代增强，后训练等方式，完美的融入到AI协作，打分评价，迭代，回归，交付，再迭代的过程。
后端将会如何统一尼，我觉得先需要ai在物理层面实现协议上的串联，有一个ai统筹物理层面的东西，电力，算力，信号，容量，协议，交换，一套匹配的语言系统，然后实现一个套类似专家系统，共同评估迭代，最终在云端一键完成传统的一整套流程。相信这个过程还很漫长。
最后
修行之路，来日相见
