AI编码React实战指南：从基准测试看能力边界与高效协作策略

AI 在 React 开发中表现如何？它的能力强劲但极不均衡，优势在于组件与脚手架，短板则是多步集成与设计品味。真正的差别不在于模型本身，而在于工程师能否掌握上下文工程、流程控制与工具整合的能力。

从数据驱动的视角来看，AI 能为 React 开发者做些什么、不能做些什么——以及你可以采取哪些措施来提升协作效率。

简而言之：AI 编码基准测试表明，模型在一些独立的 React 任务中表现出色，比如搭建组件结构或根据明确的规格实现功能，成功率约为 40%。但当涉及多步骤的集成任务时，成功率会骤降至约 25%，这主要归因于状态管理和设计审美上存在的“复杂度断崖”。从“AI帮我完成项目”到“AI搞得一团糟”之间的差距，关键在于上下文引导和明确的约束。深入理解 React 和相关领域知识，能帮助你识别 AI 何时“跑偏”，以及为什么它会重复犯错。正确的做法是引导它，而不是盲目接受它的输出。

每个人都在问的问题

关于 AI 与编程的讨论，大多数还停留在情绪层面。要么认为 AI 是神奇的力量，会取代所有开发者；要么觉得它一无是处，做不出有价值的东西；或者在“再写一个提示词就能产出生产级代码”的幻想中打转。这三种观点都忽略了真正有趣的部分。

在花了一年时间研究基准测试，并在 Google 使用这些工具进行项目开发后，我观察了许多 React 开发者与 AI 助手的互动——有成功的，也有失败的。我的结论是：AI 对 React 开发者已经确实有用，但这种“有用”非常不均衡。如果你知道该从哪些方面入手，这种不均衡是可以预测的。

更重要的是——而这正是大多数文章忽略的重点——你对结果的掌控力远超你的想象。

核心观点：同一枚硬币的两面

本文从两个关键角度展开：

1. 数据表明：
像 Design Arena、Web Dev Arena、SWE-Bench、Web-Bench 等基准测试揭示了清晰的模式——AI 擅长的是一些独立的任务（例如组件搭建、脚手架生成），但在多步骤的集成、设计审美和复杂状态管理上表现不佳。理解这些模式，意味着你能在动手前预测出什么可行、什么容易踩坑。

2. 你可以掌控的部分：
“AI 帮我成功交付项目”与“AI 给我留下烂摊子”之间的区别，几乎从来不只是模型选择的问题。更关键的是：上下文的设计、提示词的明确性、工作流的结构，以及防护机制。这些全都在你的掌控范围内。

让我们从基础说起。

如今有 90% 的开发者以某种方式在使用 AI 进行编程。在一个由 AI 辅助的开发环境中，像 React 这样的前端框架，其真正价值取决于 AI 使用它的熟练程度。如果 AI 无法很好地驾驭一个框架，那就意味着在无需大量手工编码的情况下，你能快速构建出的高质量体验会受到限制。

AI 代码质量的关键在于“上下文”。你需要在有限的上下文窗口（token 预算）里最大化信息价值。模型本身、其上层工具、插件系统等每一层都在这个过程中起着重要作用。

AI 改变的是“什么更容易”，而不是“什么是真理”

AI 是一种“倍增器”。它会放大一切：好的需求、好的架构、好的审美；也会放大坏的部分：模糊的规格说明、混乱的状态管理。如果你给它一个模糊的指令，它会“热情地”给你生成一堆复杂的迷宫代码。

我把“AI 辅助的氛围式编程”和“AI 辅助的工程化开发”严格区分开来。所谓“氛围式编程”，是指信任一些笼统的提示词，把速度放在代码审查之前；而“AI 辅助工程化”则是在结构化的开发流程中引入 AI，由人类保持掌控与责任。

为什么这种区分对 React 尤其重要？因为 React 应用不只是代码。它关乎产品行为、用户体验、可靠性、安全性、性能、可访问性以及长期的可维护性。AI 在这些方面都能提供帮助——前提是你把它当作并肩作战的队友。

单一生态的问题（也是机会）

在 AI 编码这件事上，有一个被严重低估却极其关键的事实：“AI 编码水平”并不是一个普适属性。它取决于模型在训练中“看过”什么、能使用哪些工具，以及开发生态中形成了哪些标准。

大型语言模型在某种程度上决定了——在 AI 辅助开发的工作流中，你能从一个框架中获得多少“杠杆效应”。如果 AI 无法很好地理解或驾驭某个框架，你就会切身感受到那种“摩擦感”和质量瓶颈。

目前，大多数 AI 编码工具都自然地收敛到一套主流技术栈：React + TypeScript + Tailwind + shadcn/ui。这套组合主导了训练数据和工具优化方向，因此模型在这些领域非常熟练；而一旦偏离主流路线，表现就明显不稳定。

对 React 开发者而言，这意味着两件事：

1. 如果你使用的是主流技术栈，AI 的“辅助上限”会更高。你会得到更合理的脚手架、更精准的组件生成，API 幻觉（模型编造的接口）也会更少。
2. 如果你不在主流栈内，就需要用更多的上下文、更好的文档检索和更严格的约束来弥补。

此外，这种“单一生态”还带来二级效应：它可能减缓创新。React 技能会继续保持高价值，但这也意味着新框架或不同的架构模式在被模型和工具生态“追上”之前，可能会面临阻力。

好消息是：一旦某个框架流行起来，AI 厂商通常会针对它微调模型。在过渡阶段，文档连接（Docs MCPs）等机制能填补部分差距。短期来看，React 的地位依然极为稳固——因为 AI“最懂”它。

现实的核心考验：复杂度断崖

如果你只记得这篇文章的一件事，请记住这一句：

AI 在简单任务上表现出色，但随着复杂度上升，性能会急剧下降。

一个表单组件、一个工具函数、一个独立的小部件？——表现很好。但一旦是跨文件、跨模块的多步骤任务？——稳定性就显著下降。

我通过客观基准测试与人工评分结合的方法验证了这种模式。两者都很重要：

• 通过/不通过型的测试告诉我们模型是否“能解决问题”；
• 人工评分的评估则揭示另一个前端开发中同样重要的维度——人类是否真的“愿意使用”AI 生成的成果。

数据所揭示的

在客观基准上，“复杂度断崖”清晰可见：

• Next.js 评测任务：最优秀的模型成功率约为 42%，也就是 50 个任务中大约完成 21 个。即使是框架专属任务，失败仍然普遍。
• Web-Bench 多步骤全栈任务：成功率约为 25%，随着任务步骤增加，失败率飙升。
• SWE-Bench Pro：在公开任务集上完成率为 20%–43%，而在 SWE-Bench Verified（已验证任务集）上能达到 70% 以上——说明复杂度上升会导致性能崩塌。

从这些数据到你自己的代码库之间，存在一个需要校准的差距。

对于 React 开发者而言的实际影响

• AI 擅长做初稿——生成结构、搭好框架、写基础逻辑都没问题。
• AI 在集成阶段表现平庸——当任务需要连接多个模块或考虑数据流时，它往往迷失方向。
• AI 在长链式、多步骤改动中不可靠——除非你提供强大的工具支持和清晰上下文。
• AI 能更快带你到达“它能跑起来”，但距离“这是我愿意维护的代码库”仍有一段距离。

Design Arena 与 Web Dev Arena：React 开发者该关注什么

React 开发者的大量工作，其实都发生在“代码能跑”与“这个体验真的好”之间。那片空间涵盖了 UI 质量、层级结构、间距、可访问性，以及整体设计是否显得“有意图”。

什么是 Design Arena？

Design Arena 的独特之处在于：它完全以人类偏好为驱动。运行机制如下：

• 用户进入平台，探索和使用各种基于 AI 的创作工具；
• Design Arena 提供同一体验（如一个网站）的多个版本，用户可以收藏自己喜欢的；
• 系统根据不同类别的用户选择，自动生成排名，反映真实的使用偏好；
• 平台使用 Bradley–Terry 模型计算 Elo 风格的得分；
• 排行榜实时更新，数据来自 145 个国家的 85 万+ 用户交互。

这种成对比较系统让 Design Arena 能基于人类喜好对 AI 模型进行排名，从而衡量和推动 AI 在设计质量、可用性和美学方面的改进。

Web Dev Arena：AI 编码能力的“对决场”

Web Dev Arena 是由 LMArena 发起的开源基准平台，用于评估大语言模型在构建功能性、交互式 Web 应用方面的表现。用户可以提交一个提示词，然后并排比较不同模型生成的代码输出。结果被纳入社区驱动的 Elo 排行榜。

那么，React 开发者能从这些 Arena 学到什么？

核心结论：AI 已掌握逻辑，但还不懂“审美”

这张图是整个演讲的核心：模型可以解决复杂的逻辑推理问题，却仍然会产出在设计上“翻车”的 UI——比如：配色奇怪、间距不一致、信息层级混乱。

我称之为 能力鸿沟：

• AI 强项：逻辑推理、数据流处理、执行明确需求
• AI 弱项：审美判断、可用性意识、设计品味

对 React 开发者来说，这意味着你要调整委托策略：

• 可以交给 AI 的：模板化、机械性的实现工作；
• 必须由人主导的：设计意图、API 设计、架构决策；
• “美观”不是默认结果，而是一项需要明确提出的需求。

意外发现：工具与脚手架比你想象的更重要

Design Arena 的另一个有趣发现是：通用型 AI 助手的表现波动比专业型工具更大，而性能差异的关键往往不在于模型本身，而在于外层的工具链、检索机制、迭代循环和安全防护。

换句话说：

两个使用同一基础模型的产品，可能因为工具体系不同而产生完全不同的体验。

这其实是个好消息——意味着即使你无法控制底层模型，也能通过外层设计获得巨大影响力。

从不同 Arena 中剖析：React 开发者应从数据中借鉴什么

1. Website Arena：从提示词到网站

Website Arena 评估模型能否根据提示词生成完整的单页网站，并要求包含现代的 UI/UX 实践、可访问性和响应式设计。

关键点在于：获胜作品往往不是最炫酷的布局，而是最完整、结构最清晰的页面。如果你的目标是想要做出可交付成果，那么在提示中要偏向于连贯性和结构，而不是“让它看起来很酷”。

为什么 AI 生成的页面总是“紫色渐变”？
一旦你注意到这一点，就再也无法忽视了。模型倾向于选择安全、通用的设计模式，而“紫色渐变 + 玻璃拟态”正是其中的默认风格。

这并非偶然，而是分布收敛的结果：在不确定性之下，模型会趋向于数据中的常见模式。

如何改善？
解决方法不是“写更好的提示词”，而是改进工具和约束体系。

例如，Anthropic 把部分知识封装进“Skills”，而不是靠反复提示模型。他们的前端设计技能文件非常值得一看。即使你不使用 Claude Skills，也能从中学到一条重要经验：

某些问题靠“脚手架与约束”比靠“选模型”更好解决。

目标是构建可复用、可分享的“设计原语”，而不是每次都从提示词重写开始。

React 团队的“网站生成检查清单”
一开始就要求：

• 确定布局骨架：先定义页面区块（Hero、Features、CTA 等）再生成代码；
• 指定技术栈与路由：明确使用 Next.js App Router、文件名、RSC 或 Client 组件；
• 描述内容密度：是极简落地页还是长篇展示页；
• 定义响应式规则：说明断点与折叠行为；
• 内置可访问性：使用语义化标签、安全对比度；
• 输出真实 React 文件：各区块映射为组件。

生成之后、信任之前我会做的是：

• 去掉内联脚本，把 DOM 操作迁到带 hooks 的 Client 组件中；
• 规范布局组件，用自己的 Shell、Container 替换冗余的 <div>；
• 执行 a11y 与性能检测：Lint、Lighthouse；
• 冻结视觉系统：将颜色、间距收敛进 Tailwind 配置或 Design Token；
• 控制使用范围：只让模型生成局部模块。

📌 一句话总结：要在提示中极度明确，并通过设计系统与编码规范限制模型偏移。

提示词示例
差的提示词：

 Make a landing page for a SaaS product

好的提示词：

 Create a Next.js App Router landing page (`app/page.tsx`) for a developer tools SaaS:

 **Layout sections:**
 1. Hero：主标题、副标题、CTA
 2. Features：3 列布局，每列包含图标 + 标题 + 描述
 3. Social Proof：Logo 网格
 4. CTA 区块

 **Stack:** Next.js 15、TypeScript、Tailwind
 **Density:** 宽松布局，不要拥挤
 **Colors:** 避免紫/粉渐变，采用中性色 + 蓝色点缀
 **Responsive:** 小于 768px 时垂直堆叠特性区块

 **Accessibility:**
 * 使用语义化 HTML（`header`、`main`、`section`）
 * 所有图片提供 Alt 文本
 * 确保颜色对比符合 WCAG AA 标准

2. Agent Arena：现在的大多数失败其实是“上下文”失败

Agent Arena 更进一步：任务包含多个步骤，如编写代码、修复 Bug、运行测试、调用浏览器、调试等。这正是所谓的“agent 循环”发挥作用的地方。

这里最大的陷阱在于：失败看起来像模型笨，其实不是。

当智能体执行任务失败时，我们常以为是模型“太蠢”。但事实越来越清楚：多数失败其实是上下文问题。如果智能体看不到正确的日志、测试或约束，它会自信地做出错误修改。而修复上下文，往往比更换模型更有成效。

如何像 React 团队负责人一样管理 AI Agent
把智能体当作一个新入职的初级工程师来管理：

任务前：清晰的指令与边界

• 写出任务说明、验收标准和约束条件；
• 明确工作环境：临时分支、测试数据库；
• 要求先提交执行计划：会修改哪些文件、调用哪些工具；
• 限制“爆炸半径”：只允许写入特定目录；
• 修复必须包含测试：先复现 bug，再提交补丁；
• 强制小步提交（PR 小而可审查）。

任务中：操作防护与质量控制

• 指定日志与监控来源：构建日志、Sentry 报错；
• 对齐项目规范：ESLint、Prettier、命名规则；
• 禁止自动合并，所有 Agent 提交必须经人工审核。

这就是“智能体式开发”与“把代码库外包给一只随机鹦鹉”的区别。

提示词示例
糟糕的提示词：

 Fix the bug in the checkout flow
 修复结账流程中的 bug

优秀的提示词：

 任务：修复结账流程中遗弃购物车的 bug

 **上下文：**
 - 文件：`app/checkout/page.tsx`
 - 错误：刷新页面后购物车内容丢失
 - 预期：购物车状态应通过 `localStorage` 保留
 - 测试：运行 `npm test checkout.test.tsx` 验证修复效果

 **实施前计划（必须先提交）：**
 1. 找出购物车状态的管理逻辑位置
 2. 添加 `localStorage` 持久化
 3. 增加页面加载时的状态恢复逻辑
 4. 更新相关测试
 5. 使用 Playwright 验证结果

 **约束：**
 * 仅修改 `app/checkout/*` 和 `lib/cart.ts`
 * 保持现有 TypeScript 类型定义
 * 遵守项目 ESLint 规则

3. 上下文工程：智能体式 React 开发的关键能力

如果上下文是瓶颈，那么上下文工程就是解决之道。

我在演讲中把它定义为：

上下文工程是一门艺术与科学，旨在用最合适的信息填满上下文窗口，从而最大化智能体的执行表现。它远不止是写好提示词那么简单。

最希望所有 React 开发者牢记的两条具体建议：

1、视觉上下文极具威力
一张截图往往能让模型“一击即中”，快速定位 UI bug 或完成设计任务。

2、结构化信息比堆量更重要

• 无结构的上下文会让模型困惑；
• 相互冲突的信息会分散注意力；
• 过载的信息会压垮模型的推理过程。

从本质上讲，这与一个核心原则相关联：“找到尽可能小的、具有高信号价值的标记集，以最大程度地提高实现预期结果的可能性。”

每浪费一个 token，你就少一个机会去提供：

• 真正需要的 API 信息
• 关键的架构约束
• 能防止错误补丁的测试输出

换句话说：上下文不是填满，而是精炼。越精准，AI 越聪明。

4. 工具体系：当你无法控制基础模型，就掌控它的“外围层”

正如我在“掌握工具”部分所说：你或许无法控制底层的大语言模型，但你完全可以掌控围绕它的工具层，并借此引导它的行为。

一个具体的例子是文档与状态检索。以下两个工具很好地体现了这种思路：

🧩 Context7 MCP

• 功能：从官方文档源站实时抓取最新、特定版本的文档与示例，并注入模型的上下文中。
• 作用：减少模型“猜测”或使用过时代码片段的情况。
• 优势：你可以引导它关注特定主题（如 routing、hooks），并限制导入的文档量。

⚙️ Next.js DevTools MCP

现代的 Next.js 开发服务器自带 MCP 端点。Next.js DevTools MCP 连接到它后，智能体可以访问你应用的真实运行数据：

• 当前构建或运行错误
• 路由与布局结构
• 组件元数据
• 服务器端动作与开发日志
  额外优势：自带 Next.js 专属知识库和常用任务助手。

🌐 Chrome DevTools MCP

• 作用：让智能体在真实浏览器中拥有“眼睛与手”。
• 可做的事：打开页面、点击交互、读取控制台和网络日志、截图、记录性能追踪。
• 技术原理：基于 Chrome DevTools 与 Puppeteer，可靠性高。
  安全提示：由于它能访问页面内容，应使用隔离环境。

MCPs 如何协同工作

Context7 为您的助手提供正确的外部知识。Next.js DevTools MCP 为它提供您的应用程序的真实情况。Chrome DevTools MCP 在真实的浏览器中验证结果。结合使用，您将一个猜测型助手转变为一个闭环编码器和调试器。

这就是我期望更多 React 团队采用的模式：与其指望模型记住今天 Next.js 的行为，不如将其连接到一个始终正确的数据源。在 云栈社区 的开发者讨论中，这种工具链的集成也是热门话题。

5. Builder Arena：让“氛围式编程”工具更负责任地使用

Builder 工具的目标是通过提示词快速创建产品原型，不仅仅是“帮我写个组件”。它们更注重整体感与完成度的感知。

在 Design Arena 的结果中，Builder 类工具的表现令人意外地好。因为它们不只是模型，而是“模型 + 脚手架 + 用户体验层 + 后处理系统”的组合。

给 React 开发者的建议

• 把 Builder 当作创意生成器：提取布局、文案、微交互等灵感，然后在你的代码库中干净重建。
• 统一 API 调用模式：将生成的 fetch、hooks 等逻辑改造成符合团队规范的实现。
• 整合样式体系：把零散的 CSS 收拢为 tokens 或组件库变量。
• 保存失败案例：截图与 diff 留档，帮助改进后续提示词。

“开始前”的 Builder 使用检查清单

• 撰写明确的产品说明文档：包含功能、用户类型、核心流程。
• 锁定设计系统：确定你要基于的组件原语（如 shadcn、Radix）。
• 明确风格氛围：给出参考网站、形容词等具体描述。
• 限制生成范围：只让 Builder 负责单个功能流程。

如果你把 Builder 工具生成的代码直接当成生产代码使用，你最终会发现自己在维护一个你从未选择过的外来代码库。

6. UI Components Arena：React 开发者最能发挥优势的领域

UI Components Arena 是最贴近大多数 React 团队实际工作的场景：生成独立、可复用的组件。任务范围集中，成功率高，输出往往接近生产可用水准。

这也是“AI 懂逻辑但不懂审美”这个规律最直观的体现：模型可以正确地连通 props 和 state，却依然会做出丑陋、不一致、缺乏层次感的设计决定。

因此，我非常依赖 AI 来生成组件，但必须遵循一个明确的流程协议。

第一步：强制定义组件契约
在模型生成 JSX 之前，提示词必须明确以下内容：

• 定义 props：包括名称、类型、可选项和状态；
• 给出示例与边界情况；
• 默认启用可访问性：键盘导航、ARIA 标签、焦点管理；
• 避免匿名 <div> 包装：在语义上重要的地方使用恰当的 HTML 结构；
• 样式分离：使用 Tailwind 或你的实用类系统；
• 要求 story 文件：提供 Storybook 或 MDX 用例示例。

第二步：补上 AI 不擅长的 React 集成
当你拿到一个“看起来还行”的组件时，接下来要像高级工程师一样打磨它：

• 转换状态管理为 React 习惯用法：用 hooks 和 props 替代查询选择器；
• 提升复用性：把复杂逻辑提炼为自定义 hooks；
• 测试“契约”而非内部实现：测试 props 与事件行为；
• 在设计系统中注册组件：将其纳入统一样式与 token 体系。

我建议团队采用这样的工作模式：让 AI 完成 70% 的结构工作，剩下的 30% —— API 形状、组合逻辑、设计一致性 —— 由人来掌控。

提示词示例
糟糕的提示词：

 Create a sign-up button component with different variants
 创建一个带多种样式的注册按钮组件

优秀的提示词：

 **Create a sign-up Button component with:**

 **Props:**
 * `variant`: `'primary' | 'secondary' | 'ghost'`
 * `size`: `'sm' | 'md' | 'lg'`
 * `disabled`: `boolean`
 * `loading`: `boolean`

 **Requirements:**
 * 使用 Tailwind 样式类
 * 当 `loading=true` 时显示加载动画
 * `disabled` 状态下禁用指针事件
 * 支持键盘导航（Enter / Space）
 * 含 `focus-visible` 样式环
 * 提供可访问性属性（`aria-disabled`, `aria-busy`）

 **Example usage:**
 <Button variant="primary" size="md" loading={isSubmitting}>
    Submit
 </Button>

对比结果：差的提示词生成的按钮间距混乱、缺乏可访问性。好的提示词满足全部要求、结构清晰且风格一致。

7. 3D 与数据可视化：让 AI 生成素材与数据，而非整个集成逻辑

这些 Arena 关注更结构化的生成任务，通常涉及交互式仪表盘、WebGL 场景或数据密集型应用。

核心经验：不是让 AI 写你的 Three.js 应用。而是要明确——AI 该生成什么，不该生成什么。

• 明确要求人工智能生成的内容：请求几何图形、数据集、配置，而非完整的集成代码。
• 明确目标库：React Three Fiber、Drei、Recharts 等。
• 逐步提高复杂度：先要求低多边形版本，验证性能后再逐步提升细节。
• 控制性能：懒加载重资源、监控帧率、提供回退方案。

这样做，才能避免“AI Demo”变成生产事故。

React 团队应落地的 AI 编码技巧

以下是我在实际项目中真正有效的 React + AI 协作方法总结：

• 以组件 API 开头编写提示词：明确定义 props、variants、states，再要求模型实现。
• 显式命名交互状态：hover、focus、loading、disabled。
• 要求先生成计划，再分步执行：小步快跑 > 一次出大稿，可避免“复杂度断崖”。
• 把审美标准固化进系统：在 Tailwind 配置与设计系统中锁定间距、颜色、组件。
• 明确路由、布局、服务端动作、加载与错误边界。
• 将约定写入仓库：记录 App Router 默认行为、Server Components 与 Suspense 模式，让助手自动对齐。
• 仅检测改动部分：用 Husky + lint-staged 在暂存文件上执行类型检查、lint 与测试。
• 显式控制缓存策略：在提示词中指定 fetch 缓存选项与重新验证窗口，避免模型猜测策略。

核心结论仍然不变：“AI 真正帮我交付”与“AI 给我制造灾难”之间的差距，几乎总是取决于你提示的具体性，以及你设置的防护与约束强度。

如何调试 AI 编码失败：这是一个流程问题

当你接受了“复杂度断崖”这一现实后，下一个问题就变成了：如何持续获得稳定且高质量的 AI 编码结果？

我提出了一个核心思维模型：当 AI 代码运行良好或完全失败时，原因几乎从不是单纯的“模型问题”而是整个 AI 编码流程出了问题。

AI 编码管道的七个环节

1. 基础模型
2. 系统提示与指令
3. 用户提示
4. 微调与代码训练数据
5. 工具与检索机制（例如 RAG）
6. 代理循环 / 迭代
7. 后处理

当你对结果感到失望时，几乎总能找到一个薄弱环节：模型选错、提示模糊、缺乏上下文、没有迭代过程。

而当结果令人惊艳时，通常是因为多个层面协同良好：强大的模型、清晰的提示、必要的上下文、足够的迭代来抹平问题。

可操作的关键点是：即使你无法控制底层模型，你仍然能控制大部分环节。

我推荐的 Agent 化 React 编码工作流

我在演讲中把它总结成一种新的“流动工作状态”：

1. 定义清晰的需求（最好附带测试用例）
2. 带上下文地编写提示（技术栈、文档、示例）
3. 要求 AI 提出计划，并进行人工审核
4. 小步生成代码
5. 运行、测试、修正
6. 持续迭代，直到可用于生产环境

听起来像是“普通的工程流程”？没错，这正是重点。那些最擅长使用 AI 的团队，并没有在做什么神秘的事情。他们只是把隐性的工程纪律变成了显性的操作指令，再用 AI 来加速枯燥的部分。

你不再只是“写代码”，而是在编排代码的生成过程。

那么，AI 在 React 编码方面到底有多强？

经过一系列基准测试与实际团队观察，我的结论是：

AI 目前真正擅长的：

• 独立的 React 组件
• 应用脚手架搭建
• 将明确的需求转化为可运行的代码

⚠️ 仍然不够可靠的：

• 多步骤集成任务
• 如果没有强大的工具、上下文与迭代机制，成功率会急剧下降。

❌ 一贯较弱的：

• 设计感、层级结构与细腻的 UX 判断
• 审美差距是真实存在的。

最具杠杆效应的策略
与其纠结“哪个模型最好”，不如专注于以下三件事：

1. 减少上下文失败
2. 将团队约定制度化
3. 强制分步工作

最令人兴奋的部分在于，AI 编码的机会正在持续扩大。模型与工具的变化速度惊人，但真正让你脱颖而出的底层能力不会变：你仍然是那个负责架构与决策的“人类工程师”。