主要观点总结
文章分享了利用AI生成中后台前端代码的实践经验和优缺点，提出了按需生成代码的方案，并展示了AI代码生成方案的优化。文章还讨论了不同场景下代码生成的不同需求和解决方案。
关键观点总结
关键观点1: AI生成中后台前端代码的应用
部门中后台项目使用AI生成中后台前端代码大半年的时间，已应用到4个业务后台，累计78个页面。AI生成的代码中，只有对接的api接口文件以及typescript类型声明是100%准确的。
关键观点2: AI生成代码的优缺点
AI生成代码可以节省对接时间，但生成的页面功能、组件、交互逻辑还需要人工调整和优化。
关键观点3: 按需生成代码的方案
现阶段最简单的处理方式是按查询、删除、新增 & 编辑这几个维度去划分代码块，然后给不同部分打上标识。最优处理方案是使用唯一的key做标识，从大的集合中匹配出需要的代码块。
关键观点4: 代码生成方案的优化
总结了现有生成方案的优缺点，梳理了第二版代码生成时序图。包括爬取api文档生成typescript类型声明和api接口函数，选择要生成的页面模板（图表、列表）和组件。同时讨论了如何处理生成不准确的结果，包括返回的内容格式不固定、返回的代码不按照示例来、无法处理逻辑分开多段代码的组件等问题。
关键观点5: 总结和规划
以目前的AI技术，让它自主创造生产可用的业务代码较难实现。但是，让AI基于封装好的组件再根据不同业务场景进行匹配和转换，是能稳定产出符合规范的代码的。后续会将一些流程固定的业务场景抽成对应的模板，逐步替换成AI匹配替换。
文章预览
前言 分享了利用 AI 生成中后台前端代码的实践经验，讨论了 AI 生成代码的优缺点，提出了按需生成代码的方案，并展示了 AI 代码生成方案的优化。今日前端早读课文章由 @waldon 分享，公号：三七互娱技术团队授权。 正文从这开始～～ 背景 部门的中后台项目使用 AI 生成中后台前端代码也有大半年的时间了，已应用到 4 个业务后台，累计 78 个页面。 AI 生成的代码中，只有对接的 api 接口文件以及 typescript 类型声明是 100% 准确的，每次生成能节省 10 几分钟的对接时间，不过生成的页面功能、组件、交互逻辑还是差强人意。本文就针对 “差强人意” 的这部分内容进行讨论：为什么会导致这样的结果？未来可以通过什么方式可以去解决？ 中后台页面结构 以一个通用的中后台页面为例，大概可以分开 3 个部分，查询区域、表格区域、表单区域。 这里
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