在日常的大前端需求开发中，我们常常需要同时兼顾UI还原和业务逻辑两部分工作。UI方面，就是要尽可能细致地还原设计稿上的每个细节；业务逻辑方面，则往往和需求复杂度以及项目代码规模正相关。今天，我们就来聊聊如何利用AI驱动，提升需求实现过程中的效率和体验。
UI设计稿还原
如今市面上已经有不少做得不错的AI设计稿转代码工具，比如v0、bolt.new、codefun等。对于一些个人独立项目来说，这些工具真心牛逼：只需传入设计稿，就可以快速生成模块化、精确的UI代码，而且还能通过对话式的交互来不断调整细节，直到完全符合预期。
但如果把这些工具直接应用于一个成熟项目中，就会暴露一些问题。首先，目前大部分工具主要支持vue和react，而我们的项目往往还涉及flutter、android、iOS等多端开发。其次，成熟项目中往往都有一套独特的代码规范和UI组件库，而这些工具生成的代码往往并不了解这些细节，直接将生成的代码拷贝进项目之后还得二次调整，额外的成本不可忽视。
那么有没有办法既能支持更多编程语言，又能在生成UI代码时就结合项目中已有的规范和组件库，从而减少二次调整成本呢？答案是有的！
目前，figma是市面上使用比较主流的设计稿工具。Builder.io最近发布了一款基于figma设计稿、AI驱动的前端代码生成插件------Visual Copilot。使用它，你只需要把figma切换到Dev Mode，然后选择设计稿中的任意图层，接着在Visual Copilot中直接导出代码。
Visual Copilot生成的代码不仅支持vue、react，还涵盖了其它几乎所有主流的大前端语言和框架，十分全面。你可以实时预览生成的效果，并进行细节调整，直到满意为止。
生成代码后，如何让这些代码完美融入到我们的项目规范中呢？ 这里就需要结合Visual Copilot与Cursor的配合来实现。
具体做法是 ：当Visual Copilot将设计稿图层转化成代码后，它会自动生成一个可远程执行的工作空间，并提供相关命令(图中红框所示)将工作空间的代码集成到我们项目中。
接下来，我们只需在Cursor的Terminal中运行指定指令，就能连接Visual Copilot的远程工作空间，实时获取生成的代码，同时通过交互指令界面明确我们后续的需求。
那么，最终生成的代码如何与项目中的各种规范结合呢？ 这就要用到Cursor的AI规则机制------CusorRules。你只需在项目根目录下配置一个.cursorrules文件，声明你的UI代码规范以及封装的组件信息。Cursor在生成代码时就会充分参照这些规则。同时，新版Cursor还支持配置一系列rule文件，你可以通过正则路径来指定规则应用于不同的模块或文件类型，整个过程非常灵活高效（具体可以参与Cursor官方文档）。
业务逻辑开发
在一些中小型规模的项目中，如果想在Cursor中高效地实现业务逻辑，我们需要关注两个关键点：
- CursorRule的应用
和上文UI的规范梳理类似，我们还需要对项目各模块的架构规范等信息进行说明，这样可以让Curosr生成的代码能尽量保障和我们项目规范的一致性。 - 需求拆解：先构建框架，再处理细节
对于较为复杂的需求，我们可以先把实际需求拆解成多个阶段。首先，构建大致的需求框架，并转换成一系列对Cursor友好的Prompt指令（要求简单、准确）。在Cursor的Compose Agent模式下，通过这些指令生成整体的业务逻辑框架。接下来，再利用Cursor Tab在编辑器区域快速完善那些生成时不够精准的细微逻辑。
在一些中小型项目中，通过以上两个关键点我们通常可以快速完成业务逻辑开发。但在一些大型项目中，会遇到Cursor生成的代码经常不尽如人意的问题。这主要是因为项目越大，整个代码库的复杂性增加，Cursor对项目的理解难度也随之上升，每次修改都可能会有不确定因素，提示词如果不能准确描述需要改动的部分，就容易出错。
此时，我们可以尝试另一种思路：用"软件架构师"与"开发者"角色区分需求规划与执行细节。应该怎么做呢？
我们可以将AI驱动的开发流程分为两个阶段：
- 软件架构师角色
这个角色负责对需求进行高层次的分析和解决方案设计，帮助我们总结、提炼和润色需求中的关键信息，同时生成说明性的提示词。这些提示词会告诉我们：这个需求需要创建哪些文件、修改哪些文件、如何做修改等等。 - 开发者角色
开发者则负责把架构师给出的高层次解决方案转化为具体代码。也就是说，开发者依据架构师生成的详细提示词来生成或修改具体文件，从而实现精确的改动，避免大范围理解失误带来的问题。
这种方式的好处在于，只要"软件架构师"生成的提示词足够精准（即它能详细说明需要修改的文件、具体的改动内容和改动范围），那么"开发者"便能够依照这些提示词精确地进行代码修改，极大降低了因大范围理解产生的错误风险。所以这里的性能瓶颈就在于如何定义"软件架构师"角色以及让其接到需求后能生成精确的提示词。
在实际操作中，我们引入了一个"项目地图"的概念。所谓项目地图，就是为大型项目构建一个完整的文档体系（借助AI辅助生成也完全可行），其中包括了项目架构设计、开发流程、模块划分与用途、文件名和其功能说明等内容。这套文档体系可以独立于一个实际的Cursor项目存在，充当"软件架构师"的角色。也就是说，当遇到bug或新需求时，我们可以通过咨询这个"项目地图"，让AI回答问题并给出相对准确的修改思路。
举个例子，拿知名的fast-api项目来说，我为它生成了一个项目地图，其中包含了核心概念说明、系统设计、项目规范以及各模块和文件的用途说明等内容：
同时，在该项目的 .cursorrule 文件中，我详细规定了"软件架构师"如何根据实际需求生成精确的修改指令：
markdown
## 项目背景信息
项目名称：FastAPI
项目类型：Python Web 框架
项目地图：参考 fileNames.md
架构文档：参考 architecture/ 目录
编码规范：参考 guidelines/coding-standards.md
## 需求分析模板
1. 需求描述
[简要描述需要实现的功能或修改]
2. 涉及组件
- 核心组件：[列出受影响的核心组件]
- 依赖组件：[列出相关的依赖组件]
- 测试组件：[列出需要修改的测试]
3. 修改范围
- 主要文件：[列出需要修改的主要文件]
- 次要文件：[列出可能需要修改的次要文件]
- 文档文件：[列出需要更新的文档]
4. 技术要点
- 使用的框架特性：[列出需要使用的 FastAPI 特性]
- 数据验证：[描述数据验证要求]
- 兼容性考虑：[描述向后兼容性要求]
5. 潜在风险
[列出可能的风险点和注意事项]
## 执行指导模板
### 给大模型的执行指导
1. 修改步骤
[详细的步骤说明]
2. 验证点
[列出需要验证的关键点]
4. 测试建议
[提供测试建议和用例]
## 实际案例：添加用户电话号码字段
### 1. 需求分析
需求描述：
在用户模型中添加可选的 phone_number 字段，并在相关 API 端点中支持该字段。
涉及组件：
- 核心组件：用户模型（UserIn, UserOut, UserInDB）
- 依赖组件：无
- 测试组件：用户相关测试
修改范围：
- 主要文件：/docs_src/extra_models/tutorial001.py
- 次要文件：无
- 文档文件：API 文档可能需要更新
技术要点：
- 使用 Pydantic BaseModel
- 字段类型：Union[str, None]
- 保持向后兼容性
潜在风险：
- 确保不破坏现有的数据验证
- 保持与现有字段风格一致
### 2. 执行指导
给大模型的具体修改指导：
1. 修改步骤：
a. 在 UserIn 模型中添加 phone_number 字段
b. 在 UserOut 模型中添加对应字段
c. 在 UserInDB 模型中添加对应字段
d. 确保字段定义与 full_name 保持一致的风格
2. 验证点：
- 字段是可选的
- 类型提示正确
- 与现有代码风格一致
- 不影响现有功能
3. 测试建议：
- 测试不提供电话号码的情况
- 测试提供有效电话号码的情况
- 测试提供无效数据的情况
## 使用说明
1. **分析阶段**
- 使用项目背景信息了解上下文
- 按需求分析模板进行分析
- 生成详细的执行指导
2. **交付阶段**
- 将执行指导传递给大模型
- 确保指导清晰且可执行
- 包含必要的验证点
3. **验证阶段**
- 检查实施结果
- 确认所有要求都已满足
- 验证代码质量和一致性
4. **输出**
- 输出执行指导，包括修改步骤、验证点和测试建议，新建analysis目录，在该目录下用一个独立的文件承载，文件名要求符合问题描述诉求<cursor-tools Integration>
# Instructions基于这些配置，当提交需求时，AI生成的修改思路大致如下，它会精准指出应对哪些文件进行哪些具体改动。
markdown
# 需求分析
## 1. 需求描述
在高并发场景下，针对大量用户同时请求数据库导致的性能瓶颈，需要在应用程序中增加缓存机制，降低数据库查询次数，提升整体响应速度和系统稳定性。
## 2. 涉及组件
- 核心组件：数据查询相关业务逻辑（可能涉及CRUD操作的函数或类）
- 依赖组件：可能需要引入第三方缓存库（如 redis、in‐memory 缓存等）
- 测试组件：与数据库查询逻辑相关的测试用例
## 3. 修改范围
- 主要文件：核心业务逻辑所在模块（例如：/app/database.py 或 /app/services/xxx.py）
- 次要文件：如果需要封装缓存工具，则可能新增 /app/utils/cache.py
- 文档文件：如果提供额外的缓存配置，需要更新相关文档
## 4. 技术要点
- FastAPI 配合缓存解决方案（如 in‐memory 缓存、Redis、memcached 等）
- 选择合适的缓存失效策略（LRU、TTL、手动失效等）
- 线程安全、进程安全或分布式缓存方案
- 保证与现有数据校验和返回结构的一致性
## 5. 潜在风险
- 引入缓存后数据一致性问题（可能出现短时间的数据延迟）
- 缓存过期策略不当导致性能问题或脏数据
- 多节点部署时的缓存同步与一致性
- 第三方库的稳定性和可维护性
---
# 执行指导
## 1. 修改步骤
1. 确定缓存方案（例如：Redis 或者内存缓存），并根据业务需求配置失效策略。
2. 在核心数据库查询逻辑中添加缓存查询逻辑：
- 查询前先在缓存中查找数据；
- 如果未命中或缓存过期，则查询数据库并将结果写入缓存；
- 如果命中，则直接返回缓存结果。
3. 为关键业务接口添加缓存逻辑（可封装成一个装饰器，或在查询函数内部实现）。
4. 在配置文件或环境变量中添加缓存相关配置，如主机、端口、缓存大小、过期时间等。
5. 编写或修改测试用例，确保在开启缓存后仍能正确测试业务逻辑。
## 2. 验证点
- 并发请求多时，数据库查询数量显著减少
- 当缓存命中时，响应速度显著提升
- 缓存失效策略（TTL 等）按预期生效
- 高并发情况下是否存在数据不一致或缓存击穿/雪崩问题
## 3. 测试建议
- 正常请求：依次验证在缓存未命中和命中时的响应时间与结果正确性
- 并发请求：使用压力测试工具（locust、JMeter 等）模拟大量请求并观察数据库查询次数与响应时间
- 失效测试：设置短 TTL 并观察缓存自动失效后对系统性能的影响
- 异常测试：故意使缓存服务不可用或网络异常，验证系统能否正常回退到直接查询数据库随后，我们再将这些详细的提示应用到原项目中，通过AI进一步生成或补全代码，最终大大提高了开发效率和代码准确性。只要前期对项目地图、架构角色和开发规则进行充分准备，我们就能充分借助AI，把原本耗时、易出错的开发流程变得高效且精准。
结语
显而易见，尽管上文主要探讨了大前端领域的AI工作流，但这种思路其实完全可以迁移到其他开发领域。只要我们不断尝试和实践，总结出符合自身业务特点的AI工作模式，就能极大提升我们的工作效率。无论是前端、后端，还是其他技术领域，AI驱动的开发流程都能帮助我们更加精准、高效地解决各类需求和问题。
总之，拥抱AI技术，不断优化工作流程，是我们应对快速变化、不断增长的项目复杂度的关键所在。未来，随着技术的进一步成熟和实践经验的积累，我们必将迎来一个更智能、更高效的开发时代。