AI提效前端开发
有使用AI编程吗？平常使用模型？有解决什么问题吗？
上述的的AI相关问题是不是很熟悉，面试官经常会问。每次回答都很磕绊，没有总结出自己的点，所以每次回答也不是很出彩。
AI编程在生成和分析能力上十分出彩，在前端的整个生命周期中可以做出以下提效点：
- 技术设计阶段：需求分析
- 对复杂PRD（Product Requirements Document，产品需求文档）进行拆解，避免理解偏差返工。
- 开发阶段：设计稿 / PRD 自动生成代码；DSL 页面生成；单元测试；问题排查
- 自动生成代码
- DSL页面结构生成：传入对应知识库，让大模型根据文档生成匹配的 JSON 代码
- 单元测试：覆盖常规场景
- 问题排查：根据报错堆栈，快速定位问题根因
- 集成阶段：MR 代码审查；CI / CD 流程中的应用，采集并分析错误日志
- MR代码审查，GitLab AI Review 做初步代码审查（查规范、冗余逻辑、性能隐患），减少人工评审的重复沟通
- CI/CD 流程中出现错误日志时，用 Sentry AI 自动采集分析，快速关联代码行和可能的根因，不用自己逐行翻堆栈；
- 上线阶段：BI 分析；实时报警；issues 自动分配
- 通过 BI 平台的 LLM 模块分析用户行为数据和系统运行数据，结合实时报警规则，一旦出现异常（比如页面加载超时、接口报错率突增），AI 自动报警，还能根据问题类型（比如样式问题、接口问题）自动分配给对应负责人，缩短问题响应时间。
AI 解放前端重复工作，重心从代码实现转向设计与创造 —— 淘汰重复劳动者，而非前端本身。