AI 如何成为 Antdv Next 的“第二开发者”

我们没有训练一个 AI，而是把 Antdv Next 的开发经验，变成了一套可以不断成长的 Skills。

前言

如果你维护过一个大型开源项目，你一定知道，真正耗费时间的，从来不是写代码。

而是看 Issue、看 PR、找 Commit、判断同步优先级、对比不同语言的实现、Review、写 Checklist、更新文档、撰写 Changelog……这些持续不断的信息整理与流程性工作。

对于目标是尽可能保持与 Ant Design 最新版本同步的 Antdv Next 项目来说，这个问题尤其突出。最初，这个过程几乎完全依赖人工。

最开始，我们是怎么同步 Ant Design 的？

传统的同步流程繁琐且重复：

1. 打开 GitHub，查看 Release。
2. 逐个阅读所有新 PR， 判断哪些需要同步。
3. 定位到具体修改的文件， 对比 React 实现，然后移植到 Vue。
4. 提交 PR、进行 Review、最终合并。

一次版本更新可能涉及几十个 PR。团队需要分工：“你负责 Table”，“我负责 Select”。每个人都在重复相同的信息收集与分析工作，真正写代码的时间可能只占一半，另一半都消耗在了信息整理上。

我们发现，真正重复的不是代码，而是流程

经过统计，几乎每一次同步都会重复类似的步骤：确定起点 → 列出新 PR → 判断优先级 → 生成开发清单 → 开始开发。

这些工作几乎没有创造性价值，却占据了大量时间。于是我们开始思考：这些流程为什么不能交给 AI？

于是，我们开始写 Skills

这里有一个关键的区别：我们做的不是“写一句 Prompt”，而是将团队维护项目的方法和经验，系统性地沉淀成了一套 Skills。

例如，我们有一个名为 cross-repo-pr-sync 的 Skill，它的职责是追踪上游仓库的所有变化，并自动生成同步计划。

当 我们在Antdv Next 需要同步最新的Ant Design 产生新的提交时，我们只需要告诉他“帮我同步Ant Design 最新的代码”时，AI就会通过 Skill 做如下审查：

• 哪些 Commit 属于同一个 PR？
• PR 的性质是 Bug Fix、新特性，还是仅文档修改？
• 哪些应该被跳过（如纯文档更新）？

然后生成清晰的同步清单：

PR	优先级	是否同步	原因
#54231	P0	✅	Form 安全修复
#54266	P1	✅	新增组件 API
#54291	Skip	❌	仅文档更新

这个过程从过去的人工需要消耗我们半天甚至一天的时间去核对，利用我们这个Skills我们做到了几十分钟内可以将所有未同步的代码拉取成清单，然后逐一核对同步代码。

Skills 不只是 Prompt，而是项目知识

我们意识到，关键不在于“告诉 AI 去分析”，而在于告诉 AI “我们是如何分析的”。

因此，每个 Skill 都封装了完整的项目知识和决策规则。例如：

• 优先级规则： 安全相关（Security）为 P0，核心组件（如 Form）的 Bug 为 P1，文档更新（Docs）通常可跳过（Skip）。
• 实现差异知识： 明确知道 React 的 React.lazy 在 Vue 中应跳过，Context 需要改为 provide/inject。

这些经验被直接写入 Skill，AI 不需要从头学习，只需按照预设的、团队验证过的规则执行。

Skills 甚至知道我们的项目长什么样

我们更进一步，将项目的上下文信息也注入给 AI。例如，通过一个 .sync-upstream.json 配置文件，我们告诉 Skill：

• 上次同步停在了哪个 Commit
• 需要同步哪些仓库或子包
• 本地仓库的路径在哪里

于是，现在只需一句简单的指令：“同步仓库”，AI 就能完成从读取状态、分析新增 Commit、拆分任务到生成详细 Checklist 的全套工作，几乎不需要人工指定任何参数。

AI 开始像团队成员一样工作

过去，任务分配是“今天你同步一下 Table”。现在，我们只需说“继续同步上游”，Skill 就会自动接管：

• 读取同步状态
• 分析新增 Commit
• 生成并行任务
• 汇总结果，等待 Review

它越来越像一个了解项目全貌、遵循固定工作流程的团队成员。

我们真正节省的，不是写代码的时间

在引入这套系统后，开发者的时间分配发生了根本性变化：

之前：

• 40% 用于寻找和整理资料
• 30% 用于分析与决策
• 30% 用于实际编码

之后：

• 5% 用于确认需求与启动任务
• 15% 用于审查 AI 的分析与生成结果
• 80% 用于真正的、创造性的开发工作

AI 并未取代开发者，而是接管了所有重复、机械的信息处理工作，让团队能专注于架构设计、API 设计和核心实现。

Skills 可以不断成长

Skills 最大的价值在于其可积累、可进化的特性。它不是一次性的脚本，而是一个随着项目演进不断丰富的知识库。

例如：

• 今天发现 React 的 Portal 对应 Vue 的 Teleport，这个映射规则可以加入 Skill，供未来所有同步使用。
• 今天发现某类 PR 其实无需同步，直接加入规则，AI 就永远不会在同类问题上出错。

团队的经验不再只存在于个人脑中，而是沉淀为可复用、可传承的数字资产。

结论：AI 不会替代开发者，但会成为第二开发者

回到那个常见问题：“AI 会不会取代程序员？”

至少在 Antdv Next 的实践中，答案是否定的。我们并没有让 AI 独立完成开发。相反，我们将团队几年积累的同步经验、判断规则和工作流程，提炼成了一套 Skills。

在这个模式下：

• AI（Claude/GPT）负责： 整理信息、分析变更、生成计划、执行重复流程、保持一致性。
• 开发者负责： 架构与 API 设计、核心代码实现、最终质量审核与决策。

因此，与其说我们是在“使用 AI”，不如说：

我们通过知识沉淀与流程定义，为 Antdv Next 培养了一位不会疲倦、能够持续学习团队经验的“第二开发者”。

这也揭示了 AI 在开源维护中一个极具潜力的方向：不在于让 AI 替你写代码，而在于让 AI 学会你的开发流程，使团队经验转化为可复用、可演进的生产力。

写在最后

回过头来看，从最初依靠团队成员逐个分析 Issue、Review PR，到今天通过 Skills + Claude / GPT 自动完成变更分析、同步规划和代码协作，我们真正改变的，并不是开发工具，而是整个开发流程。

过去，团队经验更多依赖于开发者本身；而现在，我们正在尝试把这些经验沉淀成一套可复用、可演进的 Skills。AI 不再只是一个"代码生成器"，而是能够理解项目规则、遵循团队规范、参与工程协作的"第二开发者"。

这套模式还远没有结束。

未来，我们希望继续完善 Skills，让它能够承担更多工程化工作，例如版本同步、Issue 分析、PR Review、文档维护、测试生成，甚至跨仓库协作。我们也期待有一天，每一个开源项目，都能够拥有属于自己的"第二开发者"。

而 Antdv Next，也会继续坚持自己的方向：持续同步 Ant Design 最新能力，不断打磨组件体验，完善 Vue 3 生态，为开发者提供一个现代化、稳定且高质量的企业级组件库。

如果你也认同这样的理念，或者正在寻找一个与 Ant Design 保持一致设计语言、持续迭代、支持 Vue 3 的组件库，欢迎体验 Antdv Next。

如果这篇文章给你带来了一些启发，也欢迎给项目点一个 ⭐ Star。你的每一次支持，都是我们持续开源下去最大的动力。

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对于 Antdv Next 来说，我们并没有让 AI 替我们写代码，而是让 AI 学会了我们的开发方式。

这，才是我们认为 AI 最有价值的地方。