关于 AI 编程对于前后端的讨论

[wccode]

现在公司内部大力推广 AI 编程，cursor 之类的。内部推广经常听到：“AI 写前端太厉害了，以后前端再说一个功能要两天就 xxxx”。

不敢苟同，对于内部大部分还在用 Java8 开发，AI 提升效率不是更高吗？

在公司前后端都干一些，前端和客户端 70%，后端 30%。个人使用 AI 去做 Java 和 go 的时候感觉效率更高呢。

偏见吗？所以想和各位探讨一下：

从你的经验来看，AI 编程对前端和后端开发的帮助，侧重点有什么不同？ 在一个像我们这样，后端技术栈（ Java 8 ）比前端更“传统”的团队里，AI 工具的最大价值究竟在哪一边？ 公司领导层（多为数据/后端背景）认为“AI 对前端提升更大”的看法，是否是一种普遍的偏见？

[z44z8kDw76Vt3Pz1]

AI 那么 NB 全干了的了还要人干什么。

分享数据库审计系统
https://license.aiputing.com/#/pricing?lm=next-dbm

[gwbw]

个人感觉现在 AI 在往 "面向评测优化" 的路上走，那些好量化、容易被大众看出差异的地方，AI 公司会更倾向于针对这部分进行训练以提高评测排名。

前端显然比后端更容易看出差异。

[zoharSoul]

因为我给 ai 说不清楚后端的狗屎业务

[accelerator1]

curd boy 还玩起鄙视链了

[lovedebug]

实践中用来辅助升级和还技术债很不错，ai 理解了项目逻辑，一些模块的大版本升级基本都能搞定

[nooneanyone]

后端屎山业务，你和人讲都讲不明白，还想和 AI 说清楚么。。。
前端所见即所得

[rogerer]

@ciki 因为你的前端是自由发挥的，你让 LLM 去严格对照设计稿还原，几乎是没有任何可能还原成功的。真实场景不可能让 LLM 去自由发挥。

[monosolo1on1]

为啥我一个后端起步的 9 年经验程序员，觉得前端也很复杂？尤其是 UI 交互下各数据/状态同步，搞麻了。
相反后端模块化更容易，各模块职责明确，业务逻辑也是单向的，不会有前端那种互相影响的情况。
当然，也有可能是我前端还没入门。

[pkoukk]

前端是不是模块化更强一点？各个部分的耦合度没那么高？
后端复杂项目烂代码的屎山太高了，别说 AI 了，来个资深看代码都得看两周

[pkoukk]

@monosolo1on1 你说的后端是不是只面向前端的 HTTP 后端..

[hwdq0012]

@monosolo1on1 #28 mvvm 了解一下， 数据驱动 ui ， 换句话说，用某种方式对数据进行修改，只管数据就行了，没 ui 也能运行程序，执行单元测试，有 ui 时，ui 跟着数据自动变化

[cheerxl]

这不就是看你前端交互复杂还是后端逻辑复杂的事情吗？我的体验式，做复杂的都不行，甚至有些交互简单但是 UI 一致性要求高的前端，AI 也不太行

[ciki]

@rogerer #27 能还原到 99%

[weixind]

这是个伪命题。对大模型来说，哪有什么前后端的区别。

其实跟业务相关，复杂度侧重于前后端的都有。不能笼统的一刀切说对哪个提升效率高。

只不过 cursor 这类偏前端技术栈的工具在 agents 路上走的更远一些。

[llej]

我的想法就是，前端是可以快速测试的（人眼轻松就能看出来）然后可以给到 AI 正确的反馈

而 ai 由于缺乏这种快速测试特性，所以人类无法快速给到 ai 正确反馈，导致开发者认为自己比 ai 更快。

这两种情况 ai 获取到的信息质量是完全不一样的，不信你可以自己看看你让 ai 修改前后端时给出的提示词

[weixind]

@ciki #30 大佬，哪个模型能到 99%啊。有相关的 prompts 可以分享下吗，是否需要 figma 的结构？多谢分析～

[sss393]

前端 boy 还是太老实了，其实 cursor 写后端速度更快，特别是框架和层分好的情况下，边写边总结成 readme ，再反哺 ai 参考。写页面我说实话，我扔给他设计图他都能抄歪来，只能依靠 v0 来画，cursor 接业务。

[rogerer]

@ciki 做不到。

Si, Chenglei, et al. "Design2Code: Benchmarking Multimodal Code Generation for Automated Front-End Engineering." arXiv preprint arXiv:2403.03163 (2024).

可以看看这里的 benchmark ，这还只是 HTML+CSS 的简单页面。

[rogerer]

@llej 我反而觉得后端更容易让 LLM 知道问题，只要你有足够好的 unit test 。但是对前端来说，你即使告诉给他差多少个像素点，LLM 也很难处理，因为它无法「想象」这段代码实际的布局效果是什么样（这个要求就相当于让 LLM 训练得到一个差不多的渲染引擎，这很难）。

实际体验里也经常遇到这种问题。

[llej]

@rogerer 你也说了，需要足够好的单元测试，我完全认可这点。但他们得出 ai 更好写前端代码不就是在没有单测的情况下吗