近期，我一方面专注于业务前端开发，另一方面也在构建一套能使AI更稳定地融入前端开发的协作流程。

每当谈及AI辅助编程，许多人的第一直觉是：它能极大提升开发效率。

然而，随着实践深入，我越来越意识到，真正消耗时间的往往不是编写代码本身，而是那些反复发生、却从未被系统化记录的隐性约定。

每次接手一个新需求，AI都需要重新理解业务上下文：

如果缺乏明确规范，不仅AI会产出偏差，每位开发者也可能形成各自的理解方式。

最终代码虽然能运行，但项目的整体一致性会逐渐被侵蚀。

因此，我真正想解决的问题从来不是：

而是：

前端，天然适合与AI协同工作的岗位之一

很多人认为前端技术迭代迅速。

但从事实际业务开发的人都清楚，绝大多数需求本质上非常相似。

这一周的工作可能包括：

• 新增一个列表页面
• 增加若干筛选条件
• 添加一个弹窗组件
• 补充多个状态标签
• 调整权限控制逻辑
• 补全一系列表单字段
• 对接一个新的数据接口

到了下一周，换一个业务场景，类似的模式又会重复出现。

真正发生变化的，往往只是数据本身。

而页面布局、组件规范、交互模式、请求方式，乃至代码的组织方式，大部分都可以复用。

真正消耗开发者精力的，并非JSX语法，也不是Vue或React框架本身。

而是这些缺乏记录、却每天都需要反复沟通的问题：

• 本周到底有哪些待办需求？
• 每个需求会影响哪些页面模块？
• 应该使用哪套公共组件？
• 是否有对应的设计稿？
• 是否有明确的原型图？
• 是否需要支持国际化？
• 是否存在权限控制要求？
• 是否有接口依赖需要梳理？
• 完成后应该与谁进行确认？
• 在什么条件下可以合并代码？

这些，才是真正吞噬团队效率的核心环节。

因此，这些经验被逐步拆解与沉淀

目前我正在做的事情，并非训练一个万能的AI Agent。

而是将过去仅存在于脑海中的实践知识，逐步转化为可被调用的标准化能力。

整个体系目前只包含两个核心层。

业务仓库负责回答：

编排仓库负责回答：

将两边的职责分离后，整个工作流程变得清晰很多。

业务仓库持续沉淀：

• 列表页面的搭建方式
• 表单的组织结构
• Table组件的封装方法
• 请求的统一处理机制
• 哪些内容不能硬编码
• 什么情况下必须使用公共组件
• 哪些规则是绝对不能违反的

而编排仓库则负责将这些能力串联成完整的流程。

例如：

 需求录入
        ↓
整理需求简报
        ↓
判断影响范围
        ↓
标记待确认事项
        ↓
创建周迭代分支
        ↓
Agent 实现页面
        ↓
依据 Rules + Skill 进行审查
        ↓
人工确认
        ↓
保留或回滚
        ↓
生成执行报告与周报

整个过程更像一条可重复执行的流水线，而非每次从零开始。

为AI设定了若干不可触碰的边界

随着项目复杂度提升，我发现，与其不断优化Prompt，不如先明确行为边界。

核心原则包括：

• 约定永远优先于模型自由发挥。
• 有设计稿时，必须严格参照设计稿再编写代码。
• 有原型时，严格按原型实现，不允许擅自调整。
• 不确定的需求宁可挂起，也绝不盲目猜测。
• 失败就是失败，不允许将未完成的工作伪装成已完成。
• 所有代码必须经过人工审核，才能正式合并到项目中。

AI可以承担施工任务。

但不能决定产品方向。

真正想释放的，并非编码能力本身

很多人会问：

答案恰恰相反。

真正应该被解放的，从来不是编写代码的行为。

而是那些没有技术含量、却不断重复发生的工作。

比如：

• 反复向他人解释项目的编码规范
• 一遍遍演示公共组件的使用方法
• 每周重复整理需求清单
• 多次核对哪些页面需要修改
• 反复检查是否遗漏了国际化、权限、接口依赖等因素

这些事务，本质上就应该交给系统自动化处理。

开发者应该将更多精力投入到真正需要判断的核心环节：

• 用户体验是否合理且流畅
• 页面结构是否清晰易维护
• 接口设计是否存在潜在问题
• 是否有隐藏的风险点
• 功能实现应该达到什么程度

这些，才是真正创造价值的部分。

我越来越确信一件事

AI不会取代优秀的前端工程师。

但它会持续淘汰那些只能机械重复编写业务代码的开发者。

真正的核心竞争力，已经不再是谁能写出一个列表、一个表单或一个弹窗。

而是谁能将团队积累的经验、规范和流程，沉淀为一套无论是人还是Agent都能稳定复用的能力体系。

Skill、Rules、公共组件，本质上都是在沉淀知识。

而编排机制，则是在沉淀流程。

两者结合，释放的不仅仅是编码速度，而是整个团队的交付效率与质量。

目前，这套体系仍在真实业务项目中持续打磨。它并非一个Demo，也不是为了展示概念，而是每天跟随业务需求一起迭代演进。

最终目标不是让「AI会写前端」。

而是让AI能够稳定地按照团队标准编写前端代码，同时让开发者将精力重新聚焦到真正需要思考与决策的地方。

如果你也在尝试让AI参与团队开发，我很想知道：当前最大的瓶颈，是Prompt技巧、规范定义，还是整个协作流程的设计？