Redamancy 在 用 MCP 做“流水线”,让模板化代码自动化,让模型专注分析与改错 中发帖
背景与问题(我现在只讨论部分前后端业务,考虑不周见谅)
我们在用 AI 辅助编码(vibe coding)时:
分工不清:分析是必须的,Code Review 也有价值,但“生成大量模板化代码”是否一定要靠模型逐段产出?
成本不稳:用高阶模型(如 Claude/gpt5 等)做简单模板生成,token 与时间很难对 ROI 交代。
业务雷同:后端的分层(Entity/DAO/Service/Controller),前端的表格/表单/CRUD,天然高度模板化。
能力错配:大模型适合构思/诊断/润色,不适合“批量机械生成”。把上下文浪费在重复骨架上,感觉不太合适。
业务雷同:几个典型模板片段
后端(Spring Boot)中的 CRUD 基本形态高度一致:
// Entity(字段和注解可模板化)
@Data @Entity
public class User {
@Id @Gen...