488 - 《前端 x AI》

整理了下 前端 x AI 的现状和 TNF x AI 可能会做的想法。同时这篇 WIP，想到了应该会持续更新，关注这部分的可以隔一段时间来刷一下。

1、前端 x AI 现状，大致了解了下，有这些场景和应用。

1）全自主 AI 软件工程师。比如 Cognition AI 公司的 Devin，在 SWE-bench 基准测试中，Devin 能够正确解决 13.86% 的问题。但 9 月发布后就再无消息。有点希望他别太强大，如果能取代 80% 的程序员就不好玩了。。

2）Code Copilot。VSCode 是 Github Copilot，Intellij 也有但没试过。另外就是风头正茂的 cursor 和 windsurf，前者正在用并已成为主力编辑器，后者据说风评不错但还没试。

3）代码生成，业界有名的应该是 v0.dev 和 bolt.new，蚂蚁内部也有 fecodex（改名 weavefox？） 可以做图生代码，基于图分析其可能用到的组件，然后用组件来拼。

4）其他。比如有 https://midscenejs.com/ 和 https://www.meticulous.ai/ 用于测试，比如蚂蚁内部用于 Mock 数据生成的，比如自动处理 commit 的 https://github.com/tak-bro/aicommit2 。还有啥？

2、tnf x ai。

我希望 tnf 能充分拥抱 AI，所以在这块会多考虑一些，一些是一些脑暴的点。

1）和 ai 编辑器结合，比如 cursor 可以生成配套的 .cursorrules 文件，让 cursor 更懂你的项目。

2）用 ai-digest 生成单文件的项目描述，交给 ai，然后让 ai 做修改建议。比如性能优化、最佳实践、潜在问题、代码改进等。性能优化可以结合 tnf，比如可以找出哪些组件没有用 loader 来加载数据，比如有没有配置好合理的 preload 策略等。

3）和 build 结合，把 stats 和 ai-digest 产物等交给 ai，让他提供构建优化建议。包括包尺寸优化、code splitting 建议、依赖优化建议等。

4）和错误结合，把出错信息、error