【2026】 LLM 大模型系统学习指南 (3)
2026/1/16 11:22:20
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个对比Demo：传统方式与AI辅助方式开发VANT省市区三级联选择组件的效率对比。左侧展示手动编写需要的代码量（约200行）和耗时（2小时），右侧展示通过快马平台用自然语言描述生成的完整组件（描述需求：需要省市区三级联动选择器，数据从接口获取，选中结果可显示完整路径）。要求生成带完整异步数据获取逻辑和样式优化的代码。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
作为一名长期使用Vant进行移动端开发的前端工程师，最近尝试了用AI辅助开发后，效率提升简直像开了挂。今天就用最常用的省市区三级联选择器组件为例，做个真实对比实验，看看传统开发和AI辅助开发的差距有多大。
传统开发方式：纯手工打造
需求分析阶段
需要明确组件功能：支持省市区三级联动、异步加载数据、显示选中路径。光是理清数据结构和接口调用逻辑，就花了20分钟画流程图。基础框架搭建
手动创建Vue文件，引入Vant的Cascader组件。由于要处理异步加载，需要配置lazy属性和lazyLoad方法。这部分基础结构约30行代码，耗时15分钟。数据对接开发
编写axios请求逻辑，处理省市区三级接口的级联调用。最麻烦的是处理加载状态和错误边界，代码量突然膨胀到80多行，调试接口连调花了40分钟。交互逻辑完善
添加选中后的路径显示功能，需要处理数据转换和渲染逻辑。又写了50行工具函数和模板代码，期间因为父子组件传值问题卡了20分钟。样式调试阶段
调整下拉框宽度、选中样式、加载状态提示等细节。反复在浏览器和编辑器之间切换，用掉25分钟。
AI辅助开发：快马平台实战
需求描述阶段
在InsCode(快马)平台的AI对话框输入："需要Vant的省市区三级联动选择器，数据从后端接口异步获取，选中后显示完整路径如'广东省/深圳市/南山区'，要求有加载状态提示和样式优化"。一键生成代码
平台在10秒内返回完整Vue组件代码，包含：- 配置好的Cascader组件
- 封装好的API请求方法
- 自动生成的数据转换函数
预置的移动端适配样式
微调与验证
检查生成的代码时发现：- 自动处理了接口报错情况
- 路径显示格式完全符合要求
- 加载动画与Vant主题色保持一致 仅需调整两个样式参数，整个过程5分钟搞定。
关键效率对比数据
代码量对比
手工开发：213行（含样式）
AI生成：78行（更精简的封装）时间消耗
| 环节 | 手工 | AI辅助 | |-------------|--------|--------| | 需求梳理 | 20min | 2min | | 核心开发 | 115min | 0min | | 调试优化 | 45min | 3min | |总计| 180min | 5min |隐性成本
手工开发需要持续保持专注，而AI方案可以边生成边喝咖啡。更不用说后续维护时，AI生成的标准化代码更容易理解。
效率提升的底层逻辑
消除重复劳动
AI自动生成样板代码（如axios封装、错误处理），这些占传统开发30%以上的工作量。知识即时获取
不用查Vant文档找组件参数，AI已经内置最新API知识。上下文连贯
传统开发在不同文件间切换会丢失焦点，AI保持需求上下文一致性。异常预判
生成的代码自带网络异常、空数据处理等边界情况处理。
我的实践建议
需求描述技巧
对AI说明时要像对产品经理提需求：明确交互细节（如"点击选择器才加载数据"）比技术术语更重要。生成后优化
虽然代码可用，但建议：- 添加个性化样式变量
- 按业务逻辑重命名方法
补充中文注释
组合使用策略
复杂功能可以分多次生成：- 先生成基础组件
- 再追加补充功能
- 最后请求优化建议
这次体验最让我惊讶的是，在InsCode(快马)平台上连部署都省了——生成的三级联动组件可以直接预览效果，还能一键发布成可访问的网页。整个过程就像有个资深开发搭档，把重复劳动都承包了，让我能专注在真正的业务逻辑上。现在团队新人都用这个模式入门Vant开发，上手速度比以前快了三倍不止。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个对比Demo：传统方式与AI辅助方式开发VANT省市区三级联选择组件的效率对比。左侧展示手动编写需要的代码量（约200行）和耗时（2小时），右侧展示通过快马平台用自然语言描述生成的完整组件（描述需求：需要省市区三级联动选择器，数据从接口获取，选中结果可显示完整路径）。要求生成带完整异步数据获取逻辑和样式优化的代码。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果