一、事情经过：当AI工具遇上设计需求
今天计划开发一个微信小程序，希望借助AI工具提升效率，但过程并不顺利。
我首先尝试了之前用过的Cursor和Trae，它们的表现让我有些失望：
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页面设计欠佳：虽然能生成基本页面结构，但UI效果比较普通，难以达到预期的美观度；
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框架理解不足：当我指定使用某个前端框架时，它们只是机械地模仿代码结构，实际上并未真正掌握该框架的语法和特性，导致生成的代码存在不少错误；
后来想到，既然目标是开发微信小程序，或许使用腾讯自家的工具会更合适。于是，我开始尝试CodeBuddy。最初的体验让我惊喜------只需简单描述需求，它就能生成逻辑清晰、结构合理的代码，甚至处理了一些基础交互逻辑。这让我感到非常意外，似乎找到了更契合需求的工具。
不过，冷静下来后，我意识到一个问题：AI生成的代码是否存在潜在Bug？ 特别是涉及小程序生命周期和API调用的部分，如果出现无限循环等问题，调试起来会非常麻烦。因此，我决定先理解代码逻辑，而不是完全依赖AI。
接下来是技术栈的选择。我需要一个适合小程序开发、且有成熟UI组件支持的框架。通过元宝的混元大模型 （腾讯自研的AI助手），我询问了当前微信小程序开发中常用的构建框架和CSS组件方案。它推荐了Taro + CSS Modules，理由是Taro作为跨端框架对小程序兼容性较好，社区资源丰富；CSS Modules则能有效避免样式冲突。
由于我之前接触过Taro基础，也对CSS语法有一定了解，便决定基于Taro框架重新开发，并使用CSS Modules管理样式。
但新的挑战出现了：我希望参考设计稿中的样式细节（如布局、间距等），但国内版的CodeBuddy不支持多模态功能（无法直接上传图片生成对应样式代码） ；国际版虽支持此功能，但需要付费且使用不便。于是，我采取了另一种方法------将设计稿截图发送给通义大模型 ，请它用HTML+CSS原生代码还原设计稿的样式。通义很快生成了结构清晰、样式接近设计稿的代码。我把代码粘贴到CodeBuddy生成的Taro页面中，再根据小程序特性调整了样式单位（如使用rpx）。
原图：
通义千问生成的样式预览：
CodeBuddy最终的结果：
最终，AI生成的逻辑代码运行正常，UI样式也基本还原了设计稿的效果，甚至比我预想的还要好， 并且写出来的代码非常规范， 注释清晰，很容易阅读。这次经历让我从最初的工具"翻车"到最终找到合适的解决方案，也总结出了一些经验。
二、工具使用指南：我的实战工具链分享
这次开发过程中，我尝试了多种工具，最终形成了一套相对高效的开发流程，供有类似需求的开发者参考：
1. AI编程工具：CodeBuddy（更适合小程序场景）
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适用场景：微信小程序开发（腾讯生态工具，对小程序API和框架的支持更贴合实际需求）；
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优势：能根据自然语言描述生成完整的小程序页面逻辑（包括数据绑定、事件处理等），逻辑代码的生成质量较高；
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注意点：国内版不支持多模态功能（无法直接上传图片生成样式），但适合先完成基础逻辑开发；
2. 技术栈选择：参考AI的行业建议（元宝混元）
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关键步骤：不确定用什么框架时，可以直接询问AI："当前微信小程序开发中，主流的构建框架和CSS组件方案有哪些？"
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我的选择：基于Taro（跨端兼容性好）和CSS Modules（样式隔离），如果你有其他熟悉的框架，也可以让AI针对性生成代码；
3. UI设计优化：通过通义"还原"设计稿（替代方案）
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问题：国内AI工具无法直接上传图片生成样式？设计稿细节难以还原？
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解决方法 ：将设计稿截图发送给通义大模型，明确需求："请用HTML+CSS原生代码还原这个设计稿的样式（如布局、按钮样式等）"，提取关键CSS代码（如间距、颜色、圆角等），应用到Taro页面中；
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优势：免费、无需付费国际版，且对中文设计需求的理解较为准确；
4. 代码质量把控：理解后再使用
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核心原则：AI生成的代码不能直接使用，需重点检查：
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框架语法是否正确（如Taro的组件写法、路由配置）；
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数据绑定和事件处理是否符合小程序规范；
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样式单位是否适配小程序（如使用rpx而非px）；
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总结：AI工具能提升开发效率，但需要合理搭配使用。通过选择合适的工具链（CodeBuddy+元宝+通义）、明确需求边界（逻辑由AI辅助生成，样式参考优化），并保持对代码的理解和审查，可以更高效地完成开发任务。这次的经历让我更清楚如何"扬长避短"，希望这些经验对你也有帮助～
（欢迎交流你的AI开发工具链经验！）