调研一下目前的AI工具在从零到一生成一个比较简单的项目上能做到什么样的程度。
- 应用需实现：做一个简单的小程序，包含后端和微信小程序端，功能包含3个页面：登录，注册、首页，个人页，首页包含简单的 Todo List，个人页包含个人信息和退出功能，用户信息和待办事项需要入库保存。
- 开发环境准备：
- Trae 国际版
- windows 10
- 使用豆包生成产品说明文档
2. 使用 Trae 生成前后端代码
过程就是根据生成的需求文档，使用 Trae 的 Builder 模式，让他一顿输出，我们只需一直同意使用其生成的代码
3. 调试
- 生成代码后，根据代码执行前后的问题，不断调试，大多数遇到的问题，都可以继续向AI提问并得到解决
- 后端代码需要通过 Idea 运行，前端小程序代码需要在微信开发者工具中运行
- 部分开发环境，通过AI来搭建，会比较麻烦，需要有这方面的基础和人去接管
- 比如 java 开发环境：maven, jdk 等，需要自己安装 IDEA 等解决
- 比如数据库的安装，连接，初始化
2. 不同的模型，产出差异巨大
- 效果最好的是 Claude 3.7, 提出一个需求，能完整分析当前项目现状，并产出代码，但是很容易进入排队
- 使用 claude 3.5 能完成部分功能，不会排队，但是产出代码经常不完整，出现报错
- 生成的图标，图片有问题，多次提示更换后依然无法展示
- 能快速跑完完整流程。从 idea 到 MVP，整个流程 AI 的参与度很高，只要有了简单想法，AI就能帮忙转化成产品文档，辅助生成代码，最终实现需求。
- 对于简单项目，开发速度非常快，特别在模版代码的生成上，比如前端的基础框架，模版，样式，简单的校验逻辑，后端的实体定义，接口定义和前后端的校验逻辑等，一般都不需要审查调整，只需要一直通过AI生成的代码。
- 降低了某些技术的准入门槛。比如作为前端，如果想去通过 Java 开发一个 Spring boot 技术栈的应用，可能需要去了解 Java 语法，Spring boot 全家桶的一些配套技能点，然后根据一些文档或者教程一点点地搭建项目的框架，再之后才是往项目里堆逻辑；有了AI帮忙生成对应的框架，我们可以很快入门，看到项目的效果。但是没有一定基础，往下去实现一些高阶的功能还是比较困难的，这个时候还是需要再去补充技能点。
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