现在网上都在说 Agent 自动开发，我还是在对话模式，是不是落后了？

[shibow]

最近这段时间看了很多关于 AI 开发的文章、博客、视频， 尤其是各种 Agent 工作流 的分享。

比如：

AI 自己拆任务 AI 自己写代码 AI 自动做 code review AI 自动提交 PR AI 管理整个项目流程

甚至有些文章给人的感觉是：

人只需要把需求说清楚，剩下的事情 AI 自己就能完成。

说实话，看多了之后，我开始有点焦虑了。

先说一下我的背景：

我是一个前端开发工程师， 使用 AI 辅助开发大概有 一年半左右 了。

平时主要工具是：

Claude GPT Cursor Windsurf

基本每天都在用，也算是比较重度用户。

但我目前真实的工作方式，其实还是：

人主导开发 + AI 辅助 主要是对话模式

比如：

写代码的时候遇到问题就问 AI 让 AI 帮我优化一段逻辑 让 AI 帮我 review 一段代码 或者生成一些基础结构

整体感觉：

AI 很强，但更像一个：

非常聪明的助手，而不是一个真正能接管项目的“开发者”。

我现在的困惑主要有几个：

1 ）现在真的有人在用 Agent 自己写代码吗？

不是 demo ， 而是：

在真实项目里长期使用

比如：

前端项目 后端服务 中大型系统

而不是一个简单的脚手架项目。

2 ）现在的开发流程，真的变成这样了吗？

比如：

人只负责写需求 Agent 自动拆任务 Agent 自动写代码 Agent 自动测试 Agent 自动提交 人只负责最后确认

如果真有人这样用，我非常想了解：

这个工作流到底是怎么搭建的？

3 ）前端和后端的差别是不是很大？

我有一种感觉是：

很多文章里的 Agent 工作流， 可能更偏：

后端 AI 工程 Python / Node 服务 工具链开发

而前端这边：

UI 交互 状态管理 兼容性 复杂业务逻辑

可能还比较难做到完全自动化。

但这只是我的猜测，不确定是不是事实。

4 ）大家现在真实的 AI 工作流到底是什么样的？

比如：

你们现在更接近哪种模式：

A ） 人写代码 + AI 辅助

B ） 人设计结构 + AI 写大部分代码

C ） Agent 负责模块开发，人负责 review

D ） Agent 基本可以接管项目

我不是质疑 AI 的能力。

只是看了太多“AI 自动开发”的文章之后， 开始有点不确定：

现在行业真实的状态，到底是什么样的？

是：

大家已经进入 Agent 自动开发阶段了， 还是说大多数人其实还是：

对话模式 + 人主导开发

只是没有人专门写这种“普通但真实”的文章。

如果有在实际项目里长期使用 Agent 的同学， 非常希望能分享一下：

你们用的工具 工作流大概是什么样 哪些事情真的能自动化 哪些事情还是必须人工做

小弟真心求教。

[zsj1029]

真的落后，人的注意力有上限，面对太多内容，不如 agent ，自动整理处理，方便严谨的。
vscode ，配个 agent ，从项目代码分析，到代码生成，全自动，你想想效率会高多少

[chenliangngng]

自动化不行，我自己用 claude 对话模式，很多问题还是要自己改，ai 找问题很快，但是需求生成成品依然需要反复干预

[shibow]

@zsj1029 感谢回复，我比较想请教你两个特别实际的问题。

一个是 UI 这块，比如比较精细的设计稿：

* 间距、字号、对齐要求比较严格
* 多状态组件
* 页面很多、布局复杂

现在 agent 生成的代码，能直接用吗？
还是说能做到 60%~70%，后面还得自己慢慢调？

---

还有一个是接口这块。

因为我们这边后端接口经常会改，比如字段名、结构、类型这些都会变。

这种情况下，你现在是：

agent 能自动感知并调整前端代码，
还是还是需要人工去改？

我主要想了解你现在这套 workflow 在长期维护项目里，真实自动化程度大概到哪一步。

[lel020]

是的，不要怀疑，
新代码的 AI 参与率要无限逼近 100%是最优解，
人的任何需求，包括架构/注释/测试/风格所有一切都可以让 AI 处理，
包括自己也讲不明白的需求也可以交给 AI 分析清楚先，
哪怕自己和 AI 都不懂的也可以让 AI 上网调研清楚形成文档再参考着做，
甚至是确实困难有疑点需要攻克的也可以 AI 配合攻克后形成文档再让 AI 实现，
人只要负责确保 AI 提交的最终代码符合预期，没有跑偏，具备可读性、可维护性和可变更性，

[laimailai]

agent 可以自动改，但是相关上下文信息（比如数据库改动 ）需要提供给 AI

[OXOYO]

同前端，已经不写代码不看代码了，Agent 一把梭，基本上只需要把产品文档扔给 Agent ，然后中途回答几个问题,失业就明天

[xiaomushen]

挺古法的

[Yumwey]

还在把 ai 当 chatbot 基本就是浪费钱...

[shibow]

@OXOYO 请教两个实际问题 一个是 UI 这块，比如比较精细的设计稿还原度目前我用 opus4.6/4.7 GPT5.5 做不到 还有各种各样的切图、一个是接口这块。因为我们这边后端接口经常会改，比如字段名、结构、类型这些都会变。功能有时候调整多了 AI 还可能把我之前好的代码改掉

[wednesdayco]

@shibow ui 还原直接把 figma 丢给 ai ，还原度根据 UI 设计水平一般能还原个 90%以上，细节可能需要干预---代价 token 贼高消耗。
多状态组件这玩意看 AI 水平我目前 opus4.7 几乎可以放手用；
页面多布局复杂在 AI 看来都不是事儿。
接口也可以通过 MCP 直接接入。

但说到失业不至于，不会干前端/后端的人你让他用 AI 他也用不好--最多能弄出来个看起来能用实际底层一堆问题的东西出来（维护起来简直地狱），提效工具罢了。

[shibow]

@Yumwey 请教下 我现在有两个实际问题 一个是 UI 这块，比如比较精细的设计稿还原度目前我用 opus4.6/4.7 GPT5.5 做不到 还有各种各样的切图、一个是接口这块。因为我们这边后端接口经常会改，比如字段名、结构、类型这些都会变。功能有时候调整多了 AI 还可能把我之前好的代码改掉

[Yumwey]

@shibow 现在基本都是从 0 到 1 了，你说的几个问题无非就是配置 rule 和写几个 skill 来同步更新的事

[zsj1029]

@shibow 那就是
1 、规范驱动开发 ，kiro ，先用向导把你的详细需求，生成 md 格式的规范文件。
2 、多模态模型还有图片理解，你可以把设计稿传入，根据约束条件开发。
3 、最后免不了有问题的，但是你可以提前定于测试条件，让他调用工具比如 svelte 的 check 检查，agent 会根据报错自动修复。
4 、最后就是你根据成果人工验收，不满意的地方跟他提，多轮对话让他修改，跟人差不多，只是 agent 效率更高。
5 、想高效产出，节省 token ，前期产品规划很重要，就像设计文档先行一样。只是现在模型都很聪明，可以从简短的需求中大概率能理解你要的是什么，于是很多人很懒，就直接对话使用了，浪费一些会话轮次和 token 。
6 、以前一个一周的 vite 前端项目，现在 1 天就能完成 8 成，2 天就可以交工

[shibow]

@Yumwey 也就是现在的 skills 能自己去蓝湖拿切图吗 比如有些切图能用有些不能用 比如我在 opus4.5 的时候用连切图有时候自己也琢磨不明白

[dswyzx]

那么多讲 ai 幻觉的也不是空穴来风

[Yumwey]

@shibow 100 还原目前确实不行，80-90 没问题了，搭配 agent-browser 多自动回归 e2e, 增加 state loop 和 log 的自动化机制。 接口就更简单了.. 接口改提供更新文档就行了, 搞个 skill 自动同步，或者用 hooks 去更新，每次只要搞几个 command 跑就行了，年初我们前端基本就完全不需要人看了... 直接发消息，完成从需求到上线的纯自动化

[zyPro]

做 h5 活动开发，页面很复杂，设计稿层级很麻烦。我现在也是对话模式，figma mcp 设计稿还原一比一很差...有些逻辑感觉对话更靠谱,效率很低下，也要升级 Agent 了.

[OXOYO]

@shibow 不好意思我们没有 UI ，前端已经变成中转站了

[Razio]

你自己的东西当然随便啊，随便探索，追新技术。公司的你搞砸了就得走人了，对自己负责吧，项目架构决定了你的方案

[Yumwey]

@zsj1029 最费时的部分就是需求澄清，所以文档很重要.. 其他基本就是打打字了

[shibow]

@Yumwey 你好这个能分享下 你们前端的实际整个流程吗 求教感谢

[Yumwey]

@shibow 就是多 agent + skills 的标准化 ai workflow ，网上有很多最佳实践，要组合自己实际的项目，沉淀出最佳方案。

[onedge]

我觉得这个是思维切换，去年其实大部分还是都是这样的辅助方式，但今年初因为 AI 能力上升变快，很多人开始切 agent 自动化，当然不一定是说 24h 那种自动化，主要还是通过包装 skill 整合你的工作流，一次对话直接干完端到端。

就像上面几位兄弟说的，现在基本是不看代码的，除了最终要合 PR 时候，关键逻辑和改动还是要人工去看一下，其他都是多模型，多轮次的 review 和 resolve ，全自动化。

有没有风险？有，有什么办法？很多人说 Spec 驱动，但其实不严谨，因为 spec 还是语言，反之 TDD 才是未来的核心关键，一定要测试用例现行，不管你单元还是端测，一定要先写出来，越细越好，这样才能提升信心

[shibow]

@OXOYO 实际贵司的客户不怎么需要前端的界面主要是后台方面是吗

[leehaoze98]

一线大厂 Agent 开发，模式上是 C ，完全接管还是不太行，需要人来做决策，现在效率很高，但是比以前更累，以前写代码的时候还可以放空自己，现在脑子需要一直做判断，做决策。

1. 完全不 care 代码了，现在代码长啥样都不知道，核心关注就是给足上下文信息，现在 Opus 4.7 开 Max 思考深度， 开发没什么问题，效率比人高多了，都是并行做好几个功能，排查问题也快。
2. 我不是很喜欢“工作流”这个概念，这个概念还是偏过去的理解，使用 Agent 并不说有一套所谓的 A 任务 Agent ，B 任务 Agent ，或者说按照传统的产品、开发、测试划分，更关注的是提供完整的上下文信息。
3. 前端后端没啥差别，团都已经全都全栈了
4. 和 1 重复


你楼里的问题：还原 UI 稿做不到一次还原，需要截图给他看，但也只是时间问题了。接口这个依然是上下文问题，他发现接口改了，你不告诉他新接口，他也只能瞎猜瞎试。。告诉他新接口文档，可以自动调整。

不过 Agent 开发也不是那么万能，他也会出错，也会遗漏，也会给出错的技术方案，需要你不断决策，所谓品味

[OXOYO]

@shibow 做的内部中台，没那么多要求

[anyscript]

全部交给 agent 吧 你会发现效率高了 摸鱼时间还多了

[crazing]

当前使用程度，跟你差不多，figma 丢给他后让他实现，不一样的在调，图片资源手动下载导入项目，接口用的后台给的文档，在测试对字段，感觉很费时

[shibow]

@onedge 感谢您的回复 您说的比较贴合实际一些 不排除回复我的这些都是行业的精英走在金字塔的顶端 我个人目前用的也算是顶尖大模型了 但是 AI 有时候笨起来真的是会把我之前的给处理掉 不排除我说的话太笼统 很多人说能够接入 figma 去年的时候 cursor 就已经开始出 MCP 有关于 figma 的连接，但是我现在对的后端和产品还是人 有时候改 BUG 驾校需求真的不够足够的顺手，所以发了一篇文章很困惑想问问大家

[cpalead]

用 cursor 不就是用它的 agent 吗？还要怎么用

[shibow]

@OXOYO 了解 那贵司本身对前端就不 care 因为重要的都在后端那边 确实 agent 甚至小龙虾都能够解决 我目前的 UI 稿还是精细化的 和后端打交道和产品打交道 都是人不是 AI

[onedge]

@shibow 前端目前没有设计稿 100%像素级一次到位的好办法，未来也许，目前还是 80-90 ，最后一公里还是要人为介入调整，因为主流设计工具比如，Figma 图层设计本身并不是和 Web 一比一映射的，这是底层上的差异/冲突，比如近期一个新的 glass effect ，这类东西它并不是单纯为你 web 设计的，有模拟还原的办法，但是 1:1 还是不行

[icyalala]

去查一下大模型公司 OpenAI 和 Anthropic 自己的工作方式是怎样的
他们内部无限 Token ，CC/Codex/Cursor 本身就是 Agent

[superkite]

对话现在只用来理需求、出测试用例、出设计文档、出原型和出 prompt 这些东西了，剩下编码、debug 、review 都是 agent 做，0-1 开发了好几个系统和工具了。不明白流程可以看看这个 https://cloud.tencent.com/developer/article/2648026

[herozzm]

给 agent 开发的是没咋有要求，或者要求模糊全给 ai 决定的吧？

[peakj]

我和你一样，也是偏落伍的，但是我不焦虑，我虽然也是 chat 模式，但是所有代码都通过自然语言指挥 ai 去搞，效率提高的也很多，也是 UI 这一块要求比较高，ai 即使能还原 95%，但是那 5% 确实 ai get 不到，需要我看具体原因给提示，或者手动改。css 这一块算是前端最痛的地方，写法 n 多种，可能只有一种是自己想要的。 逻辑那一块 ai 基本轻松搞定。
所以大的方向是能用 ai 的尽量用 ai ，全自动开发的质量肯定不如你自己把控

[WngShhng]

我现在也是 chat 模式，自动化的方式太烧 token 了

[onedge]

@peakj 最搞笑的是网络上全都在喊前端彻底没了，结果实际大公司里面最难调 AI 没法一步到位的前端为主，后端逻辑我自己体验下来，反而是小几轮就能泛化，精确到的，因为是纯逻辑和代码抽象。视觉这一块，起码暂时没办法 100%

[lenglengyuchen]

自从发现我自己写的那 20%多代码有 bug ，而 AI 写的没有 bug 之后，我现在秉持能让 AI 写就让 AI 写的原则了🤣

[sxbaixing]

agent 关键就是在 agentic ，也就是自主性，有了本地文件做上下文，做好需求，基本是可以自动化的

[shoushen]

我的看法：
1 、项目和项目是不同的。那写一 ai 一把梭的项目，可能只是简单的管理后台页面，也可能只是一些边缘项目或玩具项目。
2 、ai 开发目前仍缺乏最佳实践，甚至说是闭眼狂奔阶段。
3 、ai 开发的生态或者说工具链仍然不完善，而这些原本不应该是普通开发者需要关心的。
4 、关于前端开发的复杂性，我认为是被低估的。能用和好用是完全不同的概念。

[sampeng]

我在开发 android 。我的经验肯定不是全自动。因为 ui 是有误差的，现阶段模型不可能做到 100%。最简单的原因，figma 设计就不是能和 html 对应的，有些设计还喜欢用隐藏元素坐一些事。

但我会分开，这样让我能并行处理。然后半自动的进行。

所有任务都分为 plan 和实施就好了。
plan 阶段。如果有 figma 的话，我专门写了一个 skill ，先用 excalidraw skill 给我画出来，我先看一眼。这个速度怎么也比做完逻辑了运行要快很多很多，excalidraw 是 json 文件，他就本地修改，也没什么 token 。并且把间距，颜色，等页面元素另外写在 plan 文件里面和备注在 excalidraw 里面。我全部确认了就可以干活了。后面就是全自动可以不用管他了

[vkillwucy]

学的慢，就不用学了，ai 现在日新月异

[lvtuyukuai]

B 与 C 之间，或者说基本上 C 了

[imnpc]

目前是 B C D 结合，完全相信 AI 就是死路一条，
特别是前端 UI ，AI 距离完全理解 UI 需要至少 1 年，
现在不管哪家 顶级的在内 都拿图出代码 出的质量太差，
你让 AI 自己做能做个好看的 但是把图片 或者 UI 变成可用代码全部不行 误差太大了

[Cabana]

刚用 AI 全程做完一个公司内部的小工具库，从最开始的需求分析，模块拆分，架构设计，测试用例，具体实现全程用 AI 跑完。更多的感觉是 AI 是一个很聪明但有点放飞自我的员工，你要用各种工程化的手段去约束它，按你想要的方向前进，并在过程中总结出一套适合你自己的的工作流。

[stardust21]

建议说经验的时候说下产品最终的用户场景和规模，公司内 10 人使用和公网 100w 日活的产品，开发流程能一样么？

[penisulaS]

想问一下,那些完全 B 或 C 的模式,月均花费大概是什么级别

[q2677855779]

能用上就行，我用到现在也还是写文档叫 ai 写，遇到问题，再叫 ai 改。俗话说：“学的慢，你就不用学了”，现在能提高工作效率就够，人家厂商会自己迭代更新的，没必要追求过高的效率，真给你干成 agent 了，估计离裁员也不远了。

[yidev]

我也是对话模式用了很长时间,只做辅助, 后来还是忍不住好奇用 agent ,再也回不去了.

[sprinng]

👀是不是能帮助到你呢? https://v2ex.com/t/1199929

[cirzear]

都交给 AI 了，介于 BC 之间吧，看下实现逻辑就行。
如果你们有 UI 统一规范的话，搞个编码规范的 SKILL ，每次开发新页面时就不用在意字号间距这些细节了。
蓝湖的图片好像可以转成 html 吧，让 ai 自己照 html 的布局样式字体去搞，你只需要提供图片/字体资源就行了，如果只有 png 图的话，那就避免不了手动微调了，但前提把整体布局和需要注意的细节给到即可。
MasterGo 是直接可以转 SVG 图，figma 有专门的插件可以转。
我的实际体验是用 svg 图给 AI ，识别精度会高很多。
接口这块，也是一句话的事，你说的新改动把之前好使的给改了，说明你本地的全局规则不够严格，或者改完后让 AI 子级确认一次，是否会影响旧功能，这些问题都能解决。

[jimrok]

你现在这些问题还是因为没有去实践，你需要的是去做，干中判断一个事情的价值。早点装上 cc ，充值一下 deepseek ，配置好开始干一个项目，或者修改一个界面，评价一下效果。

[LabJo]

我还在用 plan 模式算什么呢...

[JayCheng]

贵司 Android 的 UI 是 xml 还是 compose?

[didiaoing]

先试试 claude code team agent,养成使用习惯,循序渐进嘛,才开始 vibe 的时候不也不习惯

[FringJX]

前端的技术栈很单一，翻来覆去就那么几种实现，用 agent 最爽了。

[kuhung]

目前是 C 级阶段自动不了。少看营销号，多上手干干。自己的小玩具适合 Agent 大范围干活，企业级项目上下文和耦合太大，Agent 现在还处理不了。只能拆好了喂给它。

[Shokupanman]

相比后端，前端用 agent 要自己调整的地方更多，但这肯定不是说 AI 辅助，AI 主导了 98%以上的代码，剩下自己改改差不多了。

[izzzz]

你们说的自动化是：
用 cc\codex\cursor 这种编程工具告诉 ai 需求他自己写代码执行命令
还是
用 openclaw 等这种大型智能体，让他全天自动化运行，甚至自己指挥上面这些工具干活？

[QlanQ]

我还是会和 ai 讨论好方案，有的时候，ai 给的方案和代码结构，我觉得不好的地方，我会让调整，最后整理好方案 才开始 让 ai 写，算是 B 和 C 吧

[MYDB]

大众领域热门项目上，用 AI 基本没 bug ，而且代码比人稳健，但是在小众领域冷门项目上，文档又少接口还有错误，必须还是得人来写代码，AI 自动补全某几行还算可以

[rahxeno]

对话模式也用，一开始要对齐架构，然后测试是否理解纠错，路径完成就可以让它写了，不过还是要 review ，不然死的很难看

[jonsmith]

工作项目是 C 模式（ review 不会很细，大概过一眼），个人项目是 D 模式（完全不看代码）。

[horizon]

你都用 claude code 了，基本就是使用 agent 开发了啊
我现在能做到的只是完全不手写代码，但还是要 review 一下的。。

[dacapoday]

差不多, claude code 里提一下需求, 然后 ai 出 plan. 然后 accept 或提修改意见.
最后出 pr 再 review 一下. 然后合并. 全程不看 code, 只关心逻辑.

[whyw]

@kuhung 并不会, 只要 models 和 agents 够好, 基本 95-98%+ 都能自动化, 自己从零实现一个更易用更省资源的 opencode/claude-code, 95%+的代码都是自动写的, https://github.com/vcaesar/codg

[whyw]

@izzzz 现在 cc/opencode 等工具, 都有插件和配置可以自动化, openclaw 写代码不行

[izzzz]

@whyw #68 我一直用的 windsurf 不知道能不能实现，我去搜一搜

[fredweili]

CC 当然可以，它读屎山的本事比人强多了，edge case 也考虑的到

[cowcomic]

其实我也有相同的问题
没有预设 UI 的时候，大模型直接生成感觉还可以
但如果提前出了 UI 设计，感觉目前没有啥好的工作流程让大模型能够根据 UI 规范的出前端
UI 都是用 axure 或者墨刀

[bearbest]

既然都用这么多工具了，怎么还在这么谨慎，我已经大半年没有手写超过十行的代码了

[BeFun]

我也是一样的问题，我感觉做不到 agent 全自动开发。代码审核之类的，虽然 AI 写的是比我好，但是没有审核我不放心合并进去

[Valid]

上下文一大就是弱智

[cheng6563]

你这就是 agent

[HeyWeGo]

那些只做后台 ui 的就不要掺和了，那种的前端本来就相当于不对外的

[beimingh2]

@whyw 有推荐的工具么，理解这种应该还算人告诉 ai 需求，AI 来写代码执行人工的命令吧

[kuhung]

@whyw 你这也说了是自己用的，且是公开有参考的。我自己也写类似的个人项目，po 主定义的 C 级模式没问题。但 CC 最新模型，涉及到数据流的就抓瞎，需要细致定义。另外，大组织跨多个项目仓库，能不能和可不可以两回事。上下文包不包得住，包得住理解对吗？这些都不能说到 D 级自动化，必须人在其中把关和做信息补充。

[BigPiggggg]

放心，未来最先会被 AI 替代的实际上会是后端而不是前端，现在 AI 写后端又快又好，整体产出的代码整体质量，对比 AI 写的前端代码，差不多要高出两倍左右。

[haha1903]

@OXOYO #6 是产品失业，反正没什么事，有时间，直接研究一下产品，把他们都干掉。

[whyw]

@beimingh2 人只管输入一句/几句简单的需求, models-agents 自动探索和实现, 你可以试一下我开发的这个 codg, 或者 cc/opencode 装好插件和改好配置也能用

[whyw]

@kuhung 这个更多是组织形式的问题, Google 现在都把团队等拆小和更快发版

[chimission]

已经进入 Agent 自动开发阶段。
25 年我还觉得智能体没办法从 0 到 1 写出完整可用的代码，但是 26 年开始 大模型写代码方面进化的太快了，已经完全能胜任编写单独的模块了，写的比我都好。

[chimission]

楼主你可以尝试一下， 把智能体当成一个能力很强的实习生， 对于一个没有接触过业务但的实习生， 你应该怎么给他安排任务？

[LLLeo]

我比较保守。
公司项目，业务整体架构我先写好，一些方法会让 ai 实现，然后 ai 写过的代码我都会过一遍，ui 基本亲自写，然后 ui 上一些特效或动画就上 ai 。
自己项目，完全给 ai ，只检验功能。

公司项目真不敢乱搞，目前的 ai 我觉得还没有这个能力。

[hirasawayui]

我们先明确一点，写后台管理的前端、写 toc 页面的前端、写重交互 toC 页面的前端 完全不是一个概念

[stone520]

@whyw #67 这么喜欢造轮子是吧

[whyw]

@stone520 cc/opencode 等感觉不好用, 太难改配置了, 不能点击和不像 IDE, 不能直接查看改了那些文件, 而且太占内存, 自己搞一个自己用

[loopq]

@sampeng #42 同 Android 开发，目前觉得 UI 这块很是烦人，我一般是逻辑先行 TDD 为第一版，UI 写个框架，确保整体流程是通的，然后 UI 再去微调细节，对你说的 excalidraw 有点兴趣。我让 AI 大致解读了你说的话，意思是 mcp 获取信息然后生成个大概框架示意图出来，然后细节的字体 间距那些事真正实施的时候再补上？哈哈哈，想当个伸手党要一下这个 skill 参考一下，不知可否？感谢感谢

[toBeRich]

如果是 toC 的且有 UI 设计师出好的高保真的图和一些交互，AI 实现起来比较费劲

[gongjs]

@loopq +1 ，也挺好奇这个 skill 的实现

[66beta]

要做总有办法的，就算有设计师在，它也得把项目组件化吧，任何组件、间距等等都应该有设计规范，把规范喂给 AI ，就能实现。

当然了，具体还需要边做边改进磨合

[sampeng]

@loopq 都不用 skill ，只要说给我还原到这个就可以了。我为了好看，网上随便找的一个会描述颜色和规范的。基本可以 100%还原

[sampeng]

@loopq 因为，在画这个的时候间距，颜色，元素的细节就在另一个文档里也同步描述了一遍。调起来飞快。

[xiaowoli]

目前还是采用 C Agent 负责模块开发，人负责 review
很多时候不是说 AI 开发的不好，而是项目太大太复杂了，很多时候牵一发而动全身，AI 有时候也会偷懒考虑不全。
现在让 AI 输出完代码的同时也会输出一份风险报告和测试用例

[gcgj72]

效率是高了 但是 review 的时间变长了

[feiGeGe]

我和你一样目前还是对话的模式，甚至是用的免费额度

[v2Geeker]

你说的 Agent 自动化是指 24 小时全天运行吗？需求文档代码测试算是 AI 干的那种吗？还是说给 AI 这个需求，开发完成后端到端测试完成那种？

我看你用了那么多 Coding Agent 了，你说的 Chat 模式应该也是跟 Agent 对话，然后它改吧。那也没有很落后呀，别焦虑，整几个 skill 就行了。

自己项目全 AI ，都不用 review ，一个对话完成一个大需求，全自动。公司项目，盯着 review ，出事直接走人。

[sddyzm]

以后上下文支持的长度更夸张后，Agent 还会更好用

[Aokichiharu]

本人后端，基本的 CURD 交给 LLM 去写，细枝末节的逻辑写清楚 prompt 交给 LLM 然后自己 review 一遍没问题就 commit