在传统的软件开发流程中，即使是一个相对简单的报告生成功能，也往往需要花费数天时间。从需求分析、字段整理、前后端开发到联调测试，每个环节都充满了重复性劳动和细节调整。但当我尝试使用AI编程工具后，同样的功能开发时间从前后端2个人共5天缩短到了1人5小时。本文将分享这次高效开发的实践经验。

传统开发流程的痛点

以一个"报告生成与导出"功能为例，传统开发流程通常包括：

1. 需求分析：理解业务需求，确定报告包含的所有字段
2. 字段整理：手动整理数十个数据字段，确保前后端一致性
3. 前端开发：根据字段设计表单布局，编写Vue组件
4. 后端开发：创建DTO对象、服务层方法和REST接口
5. 模板渲染：编写Thymeleaf模板，确保数据正确渲染
6. PDF导出：集成HTML转PDF功能
7. 前后端联调：调试数据流转和格式问题

这个过程中最耗时的不是复杂的业务逻辑，而是大量重复性的"体力劳动"：字段定义、表单创建、DTO编写等。开发者需要在不同文件间频繁切换，确保命名一致，处理细微的格式问题。

如果是前后端2个人配合，还得对接口，编写接口文档…沟通上又花掉一大块时间。

AI编程工具带来的变革

1. 从设计到代码的智能转换

传统方式需要手动将设计稿转化为HTML表单，而AI工具可以通过图片识别技术，直接将设计稿转换为高质量的HTML代码。

<!-- AI生成的HTML模板片段 -->
<div class="section">
    <div class="section-title">User Information</div>
    <div style="margin-bottom: 10px;">
        <span class="field-label">User Attach Sheet:</span>
        <label><input type="radio" name="attached" value="yes" checked> Yes</label>
        <label style="margin-left: 10px;"><input type="radio" name="attached-radio" value="no"> No</label>
    </div>
    <!-- 更多字段... -->
</div>

提示词样例

请根据这张报告设计图片，生成一个完整的HTML文件。要求：

1. 保持原有的布局和样式不变
2. 使用清晰的CSS类名
3. 确保所有文本内容完整
4. 响应式布局，适合PDF导出
   [上传设计图片]

进一步微调提示词样例

特别调整要求：

• 将company-info中的内容放在同一行显示，使用flex布局
• 将"Today’s Date"改为"Date"

通过简单的指令调整，AI能够精确修改布局和样式，大大减少了前端布局的时间消耗。
这里我是用的iFLOW CLI编程工具，它集成了qwen3-vl-plus模型，可以识别图片。当然现在主流的AI编程工具，不管是Cursor,TRAE,Code Buddy等IDE，还是gemini CLI, qwen CLI,Cloud Code等CLI，都可以识别图片。

2. 智能字段映射与DTO生成

AI工具能够理解HTML表单的结构，自动生成对应的Java DTO类：

// AI生成的DTO类
public class UserBusinessRequestDto {
    private String UserId;
    private String reportDate;
    private String companySelection;
    private String companyID;
    private String companyTax;
    // ... 数十个字段
    
}

提示词样例

请根据这个HTML表单所需的渲染数据，生成Java DTO类和JSON样例文件。 DTO文件要求：

• 包路径：/src/main/java/com/app/dto/report
• 类名：UserBusinessRequestDto

JSON样例文件要求：

• 路径：restful-api/src/main/resources/templates/
• 文件名：request-sample.json
• 包含完整的示例数据

HTML表单结构： [粘贴完整的HTML代码]

做开发人员都知道，定义DTO是最麻烦的，要一个字段一个字段地去对应。通过AI生成，这就帮我省了一大把时间了，省时省心。同时，AI还能生成对应的JSON样例文件，提供给前端人员参考，确保前后端数据格式一致性，避免了手动编写可能出现的错误。

3. 服务层代码的智能补全

通过分析现有的代码结构和数据库设计，AI能够生成完整的服务层方法：

// AI生成的服务方法
public UserBusinessRequestDto getUserBusinessRequest(Long UserId) {
    // 自动组合多个数据源的信息
    UserBasicInfo basicInfo = getUserBasicInfo(UserId);
    MoreInfo moreInfo = moreInfoRepository.getMoreInfoByUserId(UserId);

    // ... 更多数据组合逻辑
}

提示词样例

在QueryServiceImpl.java中增加方法，获取用户XXX信息。

要求：

1. 方法名：getXXXRequest
2. 通过getUserBasicInfo(userId)获取用户基本信息
3. 通过XXX获取B类信息
4. 通过YYY获取C类信息
5. reportDate为当天日期
   请生成完整的方法实现，包括正确的参数传递和数据组装逻辑。

AI能够理解业务逻辑，正确地将不同数据源的信息组合到最终的DTO中。

4. 前端组件的智能生成

基于HTML模板和JSON数据结构，AI可以生成完整的Vue组件：

<template>
  <div class="report-container">
    <el-form :model="formData" ref="reportForm">
      <!-- 自动生成所有表单项 -->
      <div class="section">
        <div class="section-title">User Information</div>
        <el-form-item label="User Name:">
          <el-input v-model="formData.UserName"></el-input>
        </el-form-item>
        <!-- 更多表单项... -->
      </div>
    </el-form>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      formData: {}
    }
  },
  methods: {
    async loadData() {
      const response = await this.$api.User.getUserBusinessRequest(this.UserId);
      this.formData = response.data;
    }
  }
}
</script>

提示词样例

请完善Vue组件：src/components/report.vue

要求：

1. 组件接收usertId参数
2. 初始化时调用user/getXXXRequest接口获取数据
3. 根据以下JSON结构构建表单：
   [粘贴完整的JSON数据结构]
4. 参照提供的HTML模板创建表单项： [粘贴HTML表单代码]
5. 使用Element UI组件，确保样式一致
6. 在底部添加导出操作按钮：
   • Generate PDF：调用导出接口
   • Download PDF：下载生成的PDF文件

效率提升的具体体现

1. 字段整理时间：从5小时 → 10分钟（AI自动识别和生成）
2. 表单开发时间：从8小时 → 20分钟（基于AI生成的HTML模板）
3. 前后端数据对接：从3小时 → 20分钟（自动生成DTO和JSON样例）
4. 模板渲染配置：从5小时 → 10分钟（智能转换为Thymeleaf模板）
5. 前后端沟通讨论衔接：从N小时 → 0分钟（1人搞定前后端）

总计开发时间从原来的2人5天（加上前后端联调）缩短到1个1天（约5小时），效率提升了近10倍。

AI编程的最佳实践

通过这次实践，我总结了以下AI编程的最佳实践：

1. 将简单的体力活交给AI

特别是像整理表单字段这些体力活，直接用AI识别产品设计图，自动生成就可以了，不要自己一个一个地敲；

2. 不要期待AI一次性搞定所有，修修补补少不了

AI输出的代码通常情况下效果不错，但不要期望一次性得到完美结果，先获取基础版本，再通过具体指令逐步优化。

3. 提供明确的指令和充足的上下文

在给AI指令时，要引用并提供相关的代码，提供数据结构说明，帮助AI更好地理解需求。

4. 任务拆解要清晰，一步一步来

将复杂需求拆解为原子任务，每个步骤只解决一个具体问题，这样AI的理解和执行效果最好。像我就是先逐步完成后端，再逐步完成前端。

结论

AI编程工具不是要取代开发者，而是成为开发者的"超级助手"，将开发者从重复性劳动中解放出来，专注于真正的业务逻辑和创新性工作。

我使用AI编程工具以后，开发效率能够提升10倍甚至更多，善于利用AI工具的开发者将在效率和质量上获得显著优势。我也越来越深刻体会到，为什么这段时间国内外大厂都在疯狂的裁员了。

未来，随着AI编程工具的进一步发展，我们有理由相信，软件开发将进入一个全新的高效时代。作为开发者，我们应该主动拥抱这一变化，学习如何与AI协作，将重复性工作交给AI，自己则专注于架构设计、业务理解和创造性解决问题。

**改变的不是代码，而是我们编写代码的方式。**我是“令狐冲AI”，欢迎关注我的公众号：“令狐冲AI”，更多的精彩分享在等您。