AI 作为前端工程助手：代码理解、变更评审与知识沉淀

背景

在中大型前端项目中，效率瓶颈往往不在“写代码”，而在：

• 理解既有代码与历史决策
• 做变更评审与影响面分析
• 将经验沉淀为可复用的规范与模板

AI 更适合作为“工程助手”，在不改变既有流程的前提下，降低理解成本与重复劳动。

适用场景与边界

适合让 AI 介入的事情

• 读代码：梳理模块关系、数据流、关键入口
• 查影响：对改动点做潜在影响面清单
• 写评审：生成 code review 的检查项与风险点
• 做沉淀：把零散讨论转成可检索的技术记录

不适合直接交给 AI 的事情

• 关键逻辑的“正确性判定”
• 业务规则的决策与归因
• 以 AI 输出作为唯一结论（必须可验证）

一套可落地的使用流程

1）代码理解：先结构化，再总结

输入给 AI 的材料建议是“可验证的事实”，例如：

• 目录结构（关键模块）
• 入口文件（router/store/bff client）
• 关键类型定义与接口契约
• 相关提交 diff（而非整仓库）

期望 AI 输出的格式建议固定为：

• 模块职责清单（What）
• 调用链路（How）
• 关键假设与隐含约束（Why）
• 潜在风险点（Risk）

这样更像“工程笔记”，而不是泛泛解释。

2）变更评审：用“清单化”替代口头经验

对每个变更（PR/commit）生成一份固定结构的评审清单：

• 影响页面/模块
• 影响数据结构/接口
• 兼容性（旧字段/旧接口/旧路由）
• 性能点（渲染、列表、长任务）
• 观测点（埋点、错误、关键链路）
• 回滚策略（开关/版本/兜底）

AI 的价值在于“补盲”，而不是“替代审查”。

3）知识沉淀：把对话变成可检索资产

建议把以下内容自动化沉淀（写入 Markdown）：

• 模块说明（README）
• 常见问题与排查路径（FAQ）
• 关键决策记录（ADR：Architecture Decision Record）
• 发布与回滚手册（Runbook）

沉淀策略：少而精，优先覆盖高频问题与关键链路。

工程化落地建议

• 统一 Prompt 模板：减少输出风格漂移
• 强制输出引用：引用文件路径、函数名、类型名
• 结果可回退：AI 不可用时流程不受影响
• 记录输入与输出：便于复盘与持续改进（注意脱敏）

总结

AI 在前端工程中的价值，更像“放大镜 + 清单生成器”：

• 放大代码理解能力
• 生成可执行的评审清单
• 把经验沉淀成结构化文档

当 AI 被放在“可验证、可替换”的位置，才能长期稳定地产生收益。