AI编程助手实战：基于CodeBuddy的待办插件开发指南

一、开发环境准备与项目背景
在开始开发前，我们需要搭建一个可控的开发环境。选择某主流代码编辑器作为基础开发工具，并安装AI编程助手插件。本次开发基于一个名为MyTools的可扩展工具箱项目，该项目采用模块化架构，已包含护眼模式、定时任务等基础插件。

项目结构采用分层设计：

├── src/
│   ├── core/         # 核心框架
│   ├── plugins/      # 插件目录
│   │   ├── eye-care/ # 护眼插件
│   │   └── timer/    # 定时器插件
│   └── utils/        # 工具函数

为确保开发安全，我们采用Git分支策略：

1. 创建独立开发分支 feature/todo-plugin
2. 复制完整解决方案到新分支
3. 设置AI编程助手的代码风格约束文件

二、Craft模式任务设计
Craft模式是AI编程的核心工作机制，需要明确三个关键要素：

1. 任务定义
   ```
   开发一个符合现有项目规范的待办事项插件，要求：

• 采用Vue3组合式API
• 样式与现有插件保持一致
• 支持任务增删改查
• 集成本地存储功能
  ```

1. 代码规范约束
   通过配置文件指定：

• ESLint规则：继承项目原有配置
• 样式规范：采用SCSS模块化
• 命名约定：插件目录使用kebab-case

1. 接口定义
   ```typescript
   interface TodoItem {
   id: string;
   content: string;
   completed: boolean;
   createdAt: Date;
   }

interface TodoPlugin {
add(content: string): void;
remove(id: string): void;
toggle(id: string): void;
list(): TodoItem[];
}

三、AI协作开发流程
1. 初始代码生成阶段
通过自然语言指令生成基础框架：

“请基于Vue3创建一个待办插件组件，包含：

1. 任务输入框
2. 任务列表展示
3. 完成状态切换
4. 删除按钮功能”
   ```

AI首次生成的代码可能存在以下问题：

• 样式未模块化
• 缺少类型定义
• 存储逻辑未实现

1. 迭代修复过程
   采用”提示-修复”循环模式：
   ```
   // 第一轮修复提示
   “请将样式改为SCSS模块化，
   并修复任务删除功能的类型错误”

// 第二轮修复提示
“添加本地存储功能，
使用localStorage保存任务数据”

关键修复点包括：
- 类型系统完善：补充TodoItem接口
- 存储机制优化：实现序列化/反序列化
- 样式隔离：添加:deep()选择器处理嵌套样式
3. 依赖管理策略
在开发过程中需要手动处理的依赖：
- 添加`@types/node`处理localStorage类型
- 升级`vue-router`以支持插件路由
- 引入`dayjs`处理日期格式化
四、性能优化与代码精炼
1. 响应式优化
使用`computed`缓存计算属性：
```typescript
const activeTodos = computed(() => 
  todos.value.filter(t => !t.completed)
)

1. 存储优化方案
   ```typescript
   const STORAGE_KEY = ‘mytools-todos’

const saveTodos = () => {
localStorage.setItem(STORAGE_KEY, JSON.stringify(todos.value))
}

const loadTodos = () => {
const data = localStorage.getItem(STORAGE_KEY)
todos.value = data ? JSON.parse(data) : []
}

3. 组件拆分建议
将原始组件拆分为三个子组件：
- TodoInput.vue：负责任务输入
- TodoList.vue：展示任务列表
- TodoItem.vue：单个任务项
五、测试与集成策略
1. 单元测试方案
使用某主流测试框架编写测试用例：
```typescript
describe('TodoPlugin', () => {
  it('should add new todo', () => {
    const plugin = new TodoPlugin()
    plugin.add('Test task')
    expect(plugin.list().length).toBe(1)
  })
})

1. 集成测试要点

• 插件注册流程验证
• 样式冲突检测
• 存储持久性测试

1. 部署检查清单

• 构建产物验证
• 插件元数据检查
• 依赖版本锁定

六、开发效率分析
本次开发耗时2小时15分钟，具体分布：

• 初始代码生成：25分钟
• 迭代修复：70分钟
• 手动优化：40分钟

效率提升关键点：

1. 明确的Craft模式任务定义
2. 严格的代码规范约束
3. 渐进式的修复策略

七、最佳实践总结

1. 分支管理策略

• 开发分支独立演化
• 定期合并主分支更新
• 使用git cherry-pick处理紧急修复

1. AI协作技巧

• 提供具体错误上下文
• 分阶段实现复杂功能
• 保持提示指令简洁明确

1. 质量保障措施

• 实施代码审查流程
• 建立自动化测试套件
• 使用某代码质量平台进行静态分析

通过本次实践，我们验证了AI编程助手在插件开发场景下的有效性。关键成功因素包括：清晰的任务定义、严格的代码规范、渐进式的开发策略以及必要的人工干预。这种开发模式特别适合中小型插件开发，可显著提升开发效率，同时保持代码质量可控。