上半年，还感慨于AI在IDE里猜你要写的代码越来越准，下半年突然发现没必要让AI猜了，AI Chat已经可以vibe coding了。
只要把需求给AI写清楚，好的AI已经可以搞定常规业务代码了，尤其是web平台。一些库的翻译、胶水代码生成，也特别的方便。
-
略懂技术的产品经理和运营，现在可以完成简单应用了。 -
只懂1门技术的工程师，现在可以变成全栈了。
vibe coding就是你无需关注代码写的具体是什么，你写需求指挥AI就好了。
在做原型时，这几乎没有问题了。
但如果真的要商用上线一个应用，你会在和AI交锋数轮仍不达预期后，明白一个道理，还是得能看懂AI写的代码。
这时技术栈的重要性就体现出来了。
因为在美国那边，最流行的框架确实是react，而不是易用性更高的vue。
但学习react需要更高的门槛，招聘相应的维护工程师也更昂贵。在中国更广泛的是vue。
如果在做app时，ai给你生成了各个平台的原生语言，那学习和维护更是噩梦。
所以，uni-app的易用性、多端1套代码的优势就非常明显了。
你只需要了解最简单的编程语言js、最简单的响应式框架vue，就能搞定那AI搞不定的10%。
当你兴奋地用AI写好代码后，突然发现自己不懂服务器。
-
无需安装操作系统 -
无需学习Linux -
自动处理伸缩扩容 -
自动处理安全防护
鸿蒙App使用ArkTS开发，而国外优秀的AI Coding工具，都不太擅长鸿蒙开发。
但每个AI，都擅长uni-app开发。而uni-app可以一套代码直接编译到鸿蒙。
AI写好代码了，然后呢，能自动运行、提取手机日志、查报错、然后自修复吗？
AI能自动写自动化测试脚本并执行吗？
如今，HBuilderX CLI 彻底终结这一低效模式：日志自动提取和分析，AI实时掌握项目全量上下文，开发迭代效率直接翻倍！
有了全自动，就可以让AI来把传统的js/ts 代码转换为uts代码了。
在HBuilderX中新建uni-app项目，将项目先运行起来，比如运行到浏览器、小程序或App。
在项目根目录启动AI交互终端，确保AI可获取项目全量上下文；
向AI发送指令，完成Web端功能开发与日志校验，例如：
请在 /pages/index/index.vue 实现商品列表功能，完成后执行HBuilderX CLI命令获取日志，`C:\hbuilderx\hx_alpha\cli.exe logcat web --browser Chrome --project yourprojectname`。若检测到日志报错，请根据报错自动修复，修复后重新读取日志，循环迭代优化直至没有报错。
实际开发中，可以把各种运行命令整理到package.json中。
把uts和ts的几十条差异发给AI，https://doc.dcloud.net.cn/uni-app-x/uts/uts_diff_ts.html；然后让AI自动提取Android平台的日志进行自修复。你就可以喝着咖啡坐等AI把js/ts转换为uts了。
若仅靠日志无法定位界面问题，可通过“uni-app自动化测试插件”实现截图对比与全量测试：
插件安装：在插件市场搜索“uni-app自动化测试插件”，点击导入即可完成安装；
向AI发送指令：
请基于以下规范，实现测试用例自动生成、Web/Android/iOS多端测试执行，并支持全流程迭代优化——测试后自动返回含未通过用例标注的报告，持续优化代码直至所有用例全部通过：1. 页面深度分析：精准提取组件/事件、交互流程、API调用逻辑及输入输出关键节点；2. 全面测试用例生成：覆盖功能测试、渲染效果验证、API接口测试、边界场景验证及页面跳转逻辑测试；3. 标准化执行规范：测试文件统一命名为 *.test.js（需与对应页面文件同级存放），严格遵循Jest语法规范，确保各测试用例相互独立、无依赖；4. 多端测试运行命令：- Web端测试：npm run test:web -- --browser 浏览器名；- Android端测试：npm run test:app-android；- iOS端测试：npm run test:app-ios
AI是高效的“代码生成器”，但不是“多端开发解决方案”。就像虽然有AI，但也不应该用AI把ts代码编译为js，因为ts编译器才是专业稳定做这事的角色。
AI的智能 + 专业跨平台工具，最大化开发者的投入产出比。