之前还在小打小闹的使用AI搭建了一个landing page，包含脚手架、素材生成等等，但其实非常明显的一眼假。因为内容不够具备系统性，内容的发展也完全失控，关键的是离生产级还差的相当远。如何建设一个真正意义上的生产级的项目呢？
因为AI的不受控或者无法完整跟上AI的思维链路，导致在生产环境中完整使用是一个不小的壁垒。
由头
这不机会来了，公司希望大家一个工单APP，工期确实比较紧。
工单的特点
- 共识性的知识（大模型肯定比产品经理还懂）
- 具有不少开源的参考（大模型早就了如指掌）
听起来是不是变得很简单了，一句话生成是不是完事了？如果真是这样，那我们人类可能距离被AI掌控的距离就不远了，因为我们会把AI说的奉为人类的意志，一切人类感觉不合理的地方都被当作是错误。细思极恐啊。
使用的AI工具
copilot、claude4.5
借助的前端技术栈
nano css、vant ui、element ui、vue3、piana、vite、biomejs
是不是看起来很简单？
关键在如何具体实施呢？
我的实施路径
key1: 照猫画虎
找一个相对成熟的web端现有平台，例如芋道等
key2: 界定技术边界
约定前端技术边界，例如你需要指明使用的UI框架、状态管理、组件存放位置、共用范围，这一步其实比较关键，在于一方面可以讲实现框定在一个特定范围内，方面后续的变更，同时也可以让AI知道整体项目的结构。AGENT.md其实就是做这样的事情，这个非常关键，一定要明确的写清楚，按照前端架构的思路，约定具体的实施路径，可以参考claude skill的哲学思想。
key3: 一定要用听的懂的话术描述产品功能
这个也是程序员常常犯的错误，自己说的话很容易被误解，更何况目前来看偏高一维度的“生物”，一定要把自己想法拉回到大白话维度，尽可能全面不啰嗦的描述具体的功能。你想到的是基于自身的知识背景。例如我现在要将某一个页面的组件进行抽象，最好的做法是自己做好一个参考，这时AI可以无限复制。说白了大模型啥都懂，也就不容易聚焦，一定要让它尽可能聚焦，这里就涉及到背景上下文的问题。用AI打造一个系统，或者从组件维度开始拼装也未尝不是一个好选择。
key4: 约定复用能力
代码生成很容易出现片状的代码，针对高阶能力，需要在能力描述中进行体现，这样才能保证代码生成量过多，同时实现过于原子化的现象。在项目级或者页面级别的生成中，需要维护好自身的“skill”，让大模型知道当前项目的组件已经满足到什么程度，在这方面，可能spec kit/open spec是个好选择，目前还没有深度使用。
写在最后
有了AI，我们总是期望通过直接甩出一张楼宇大厦，让大模型直接开始动工，最终的结果很可能是楼宇有了个外壳，却无法承担楼宇的真正功能。
真正基于AI的工程化，目前可能还是从筑墙开始、搭建积木的思维更是可靠。