AI 场景实战
在实际场景中使用 AgileBuilder AI 集成
概述
本篇通过实际场景展示如何在 AI 对话中使用 AgileBuilder。
场景一：创建新项目
用户需求
"帮我创建一个 React + TypeScript 的后台管理项目"
AI 执行流程
1. AI 调用 listTemplates 查看可用模板
2. AI 找到 react-admin 模板
3. AI 调用 getTemplateInfo 获取模板详情
4. AI 发现支持 TypeScript 选项
5. AI 调用 generateProject 生成项目
6. 返回项目路径和使用说明
对话示例
用户：帮我创建一个 React + TypeScript 的后台管理项目
AI：我来帮你创建项目。首先让我查看一下可用的模板...
✓ 找到合适的模板：react-admin
✓ 模板支持 TypeScript
✓ 开始生成项目...
📦 项目已生成：./my-admin-app
项目配置：
- 框架：React 18
- TypeScript：✓ 已启用
- UI 库：Ant Design
- 状态管理：Redux Toolkit
下一步：
cd my-admin-app
npm install
npm run dev
场景二：基于规范生成代码
用户需求
"根据我们的 API 规范，生成一个用户管理的 CRUD 代码"
AI 执行流程
1. AI 查询 docs/api-spec 文档
2. AI 获取 API 规范详情（RESTful 风格、响应格式等）
3. AI 根据规范生成 CRUD 代码
4. AI 确保代码符合命名约定
对话示例
用户：根据我们的 API 规范，生成一个用户管理的 CRUD 代码
AI：我来帮你生成。首先查询一下团队的 API 规范...
✓ 已获取 API 规范
✓ RESTful 风格
✓ 统一响应格式：{ code, data, message }
正在生成代码...
✓ UserController.ts
✓ UserService.ts
✓ UserModel.ts
✓ routes.ts
代码已按照规范生成，包含：
- 标准的 RESTful 接口
- 统一的错误处理
- TypeScript 类型定义
场景三：创建符合团队规范的项目
用户需求
"创建一个新的前端模块，使用我们的标准结构"
AI 执行流程
1. AI 查询 docs/module-standards 文档
2. AI 获取模块目录结构规范
3. AI 获取命名规范
4. AI 生成符合规范的项目结构
对话示例
用户：创建一个新的前端模块，使用我们的标准结构
AI：好的，让我先查看团队的模块结构规范...
✓ 已获取模块规范
✓ 目录结构：feature/component/hooks/utils
✓ 命名规范：PascalCase（组件）、camelCase（函数）
✓ 必须包含 index.ts 导出
正在生成模块...
✓ src/features/User/
✓ index.ts
✓ UserPage.tsx
✓ UserModal.tsx
✓ useUser.ts
✓ userApi.ts
✓ types.ts
场景四：批量生成
用户需求
"为公司所有业务模块生成 API 接口代码"
AI 执行流程
1. AI 获取所有需要生成的模块列表
2. AI 查询 API 规范文档
3. 批量为每个模块生成 API 代码
4. 生成统一的导出文件
对话示例
用户：为以下模块生成 API 接口：用户、订单、商品
AI：好的，我来为这三个模块批量生成 API 代码...
正在查询规范：✓ API 规范已获取
开始生成...
✓ User API — 完成
✓ Order API — 完成
✓ Product API — 完成
生成汇总：
- User API: src/api/user.ts
- Order API: src/api/order.ts
- Product API: src/api/product.ts
- 统一导出: src/api/index.ts
技巧和建议
1. 明确指定模板
"使用 react-ts-template 模板创建项目" ✓
"创建一个 React 项目" ✗
2. 引用团队规范
"根据 docs/api-spec 规范生成" ✓
"按照标准生成" ✗
3. 分步骤执行复杂任务
对于复杂任务，可以让 AI 分步骤执行：
1. "先查看有哪些模板"
2. "选择 xxx 模板并生成项目"
3. "按照 docs/standards 生成代码"