本文基于日常开发中对 Cursor、Trae 等 AI 工具的使用，梳理出一套可行的AI辅助前端开发工作流，帮助开发者更好地将AI工具融入日常开发中。
一、功能实现阶段：从需求拆解到技术落地
1. 理解并拆解需求
在开始编码之前，首先需要将产品需求转化为可执行的技术任务。AI可以帮助我们：
- 将业务需求拆分为组件级别的功能点；
- 梳理功能之间的依赖关系和交互逻辑；
- 输出清晰的功能清单与实现优先级。
2. 智能技术选型
面对多种技术方案时，可借助AI进行快速调研。例如，使用如下提示词结构向AI提问：
你是一位资深的前端开发者，擅长提供高效、创新的前端解决方案。 我需要开发一个 xxx 功能，请结合当前主流实现方案，推荐合适的技术选型，列出优缺点，并给出推荐程度。
此外，也可以利用已有的一些AI提示词项目（如GitHub上的 system-prompts-and-models-of-ai-tools）来系统化地进行技术咨询。
3. 文档驱动开发
在落地阶段，可先利用AI生成功能文档或项目说明，再进行代码开发。这一过程包括：
- 生成初步文档；
- 使用AI对文档进行审查，确保其符合业务逻辑与目标；
- 针对关键部分（如数据结构、存储逻辑等）进一步生成详细说明。
二、代码生成阶段：从文档到可运行代码
1. 构建工作区上下文
在生成代码前，确保AI了解项目结构：
- 提供关键目录结构说明；
- 说明已使用的技术栈与代码规范；
- 如有必要，提供部分典型代码片段作为风格参考。
2. 基于业务生成API文档
让AI根据业务需求自动分析并提取：
- 请求参数结构与说明；
- 响应数据结构；
- 可能的错误码与异常情况。
3. 生成符合项目规范的代码
在提供清晰文档的基础上，让AI根据项目已有代码风格生成新代码，确保一致性，减少后期调整成本。
三、AI工具使用经验与规则定义
1. 定义个人与项目规则
在与AI协作前，明确规则能大幅提升效率：
- 个人规则：代码风格、命名习惯、注释偏好、是否禁用TS、回答语言等；
- 项目规则：业务模块说明、API返回结构、状态管理约定等。
这些规则可以在与AI多次协作中逐步提炼，尤其注意那些反复出现的问题（如命名不一致、异常未捕获等）。
2. 有效使用AI的几点经验
- 明确目标：在使用AI前清楚自己要什么，避免被AI的回答带偏；
- 聚焦单一任务：将功能拆至组件级别，明确输入输出，快速验证；
- 小步快走：一个组件完成即提交，便于迭代与回滚；
- 避免连续修改同一段代码：如AI出现逻辑混乱，建议开启新会话重新提供上下文；
- 提示词要精准：引用代码时尽量精确到片段，避免全文引用浪费token；
- 角色化提问：让AI扮演架构师、测试工程师等角色，获取更专业的建议；
- 任务拆解：将复杂任务拆分为分析、生成、测试、重构等多个原子步骤。
四、结构化开发模式：Spec → Plan → Task → Implement
建议采用“结构化思维”模式与AI协作：
- Specify（定义规范） 明确需求背景、目标、业务价值，形成清晰的需求文档。
- Plan（制定计划） 将需求、技术栈、架构约束交给AI，生成可实现的技术方案与开发计划。
- Task（拆分任务） 把计划拆分为足够小的开发任务，每个任务对应一个可交付的组件或功能点。
- Implement（实施开发） 按任务列表逐步执行，每步均可借助AI生成代码、撰写注释、编写测试。
五、总结
我一直认为AI不是来替代前端开发者的，而是作为增强工具，帮助我们更快、更稳地实现需求。通过：
- 规范化的提问方式，
- 清晰的任务拆解，
- 结合文档驱动与代码生成，
- 建立个人与项目的规则体系，
我们可以将AI工具深度整合到前端开发流程中，从而提升开发效率、降低重复劳动、保持代码一致性与可维护性。
希望这份指南能为你在前端开发中接入AI协作提供一条清晰的路径。如果你有更多实践心得，欢迎继续交流与完善。
