团队Vibe Coding开发指南 - DDAD方法论

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现代前端的组件化重写 ​

如果说后端重构是为项目更换了“引擎”，那么前端重构就是重新设计了“驾驶舱”和“仪表盘”。旧系统的前端由混杂在PHP文件中的jQuery代码和HTML构成，逻辑与视图紧密耦合，牵一发而动全身，我们称之为“意大利面条式代码”。这种代码不仅维护成本极高，也无法实现现代数据应用所要求的复杂交互和动态可视化。

核心理念：从“页面”到“组件”的思维转变 ​

我们的重构理念是彻底抛弃以“页面”为单位的开发模式，转向以“组件”为核心的现代前端架构。

  • 原子化拆分：将复杂的仪表盘界面，拆分为一个个独立的、可复用的“积木块”（组件），如日期选择器、指标卡、趋势图、数据表格等。
  • 响应式数据流：每个组件只负责自己的数据显示和交互，数据在组件间通过清晰的单向数据流（Props down, Events up）或全局状态管理（Pinia）进行传递。

第一步：AI协作的UI解构 ​

面对旧系统混乱的界面，两位前端工程师（李雪和新成员孙悦）的首要任务不是写代码，而是“画蓝图”。她们利用AI来辅助解构旧UI，并规划新的组件树。

李雪的Prompt:

你是一位资深的前端架构师，精通组件化设计。

这是我们旧数据仪表盘的截图： (上传旧界面的截图)

请为我们设计一个基于Vue.js的组件化方案。你需要：

  1. 识别可复用组件：从截图中识别出可以被抽象为独立组件的UI元素。
  2. 绘制组件树：以Mermaid图的形式，展示出这些组件之间的层级和嵌套关系。
  3. 定义Props和Events：为核心的几个组件（如DateRangePicker和DataChart）定义清晰的props（输入）和events（输出）。

AI的输出提供了一个清晰的组件树，例如：

mermaid
graph TD
    A[DashboardPage] --> B[FilterBar];
    A --> C[SummaryCards];
    A --> D[ChartsGrid];

    B --> E[DateRangePicker];
    B --> F[ChannelSelector];

    C --> G[MetricCard];
    C --> G2[MetricCard];

    D --> H[DataChart];
    D --> H2[DataChart];
    D --> I[DataTable];

这份由AI生成的“组件蓝图”成为了前端团队后续开发工作的“总纲”。

第二步：AI驱动的组件生成 ​

有了蓝图，孙悦开始开发其中一个核心组件DataChart。她利用AI来快速生成组件的骨架代码。

孙悦的Prompt:

你是一位精通Vue.js 3和ECharts的专家。

请为我创建一个名为 DataChart.vue 的Vue组件，它需要：

  1. 使用TypeScript和<script setup>语法。
  2. 接收一个名为 chartOptions 的prop，类型为ECharts的Option对象。
  3. 当chartOptions变化时，能够平滑地更新图表。
  4. 处理图表的resize事件，确保其响应式。
  5. 当没有数据时，显示一个优雅的“暂无数据”占位符。

AI生成的代码不仅结构完整，还包含了对watch深度监听、onMounted和onUnmounted生命周期钩子的正确使用，以及debounce函数来优化resize事件的性能。孙悦只需在此基础上进行微调和样式定制，极大地提升了开发效率。

第三步：AI协作的状态管理与API集成 ​

仪表盘中的多个组件（如日期选择器和图表）需要共享状态。前端团队决定使用Pinia进行全局状态管理。AI再次扮演了重要角色。

李雪的Prompt:

我们正在使用Pinia为我们的仪表盘应用创建一个store。

这个store需要管理以下状态：

  • startDate 和 endDate
  • selectedChannel

并且需要一个名为 fetchDashboardData 的action。这个action需要：

  1. 从store中获取当前的日期范围和渠道。
  2. 调用我们后端API /api/v1/dashboard-data (这是一个GET请求)。
  3. 将获取到的数据更新到另一个状态 dashboardData 中。
  4. 处理加载（loading）和错误（error）状态。

请为我生成这个Pinia store的完整代码。

AI生成的store代码结构清晰，包含了所有必需的状态、getter和action，并正确使用了async/await来处理异步API调用。前端团队只需将其集成到应用中，各个组件就可以方便地共享和响应全局状态的变化。

本节小结： 前端重构是一项创造性的工作，AI的价值不在于取代创造，而在于消除重复劳动，提供最佳实践。通过辅助UI解构、快速生成组件骨架、编写状态管理和API集成代码，AI让前端工程师能将更多精力投入到交互设计、性能优化和用户体验的打磨上。最终，我们得到的不仅是一个技术上更现代的前端应用，更是一个用户体验远超从前的、真正“好用”的数据产品。

下一节： 新旧系统并行与无缝切换