前后端

AI在前后端联调提效的实践

AI在前后端联调提效的实践

一、背景介绍现阶段前后端自测联调耗时较长，经过摸底，耗时主要在以下几个方面：接口录入、接口转为前端代码、mock数据生成。但是在我们预期中，联调耗时占比应该很少，理想情况下就像两个匹配的齿轮，各自完成开发后，组装在一起便可顺利运行。为了达到这种状态，需要重新梳理我们现有的工具和流程，融入AI的能力，让联调自测环节更加高效。

9/28/2025 1:22:00 AM

叶宗洋

1

资讯热榜

LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构 OpenAI 宣布印度用户可享受一年免费 ChatGPT Go 服务微软AI主管苏莱曼:微软不会开发情色类AI，与OpenAI划清界限消息称软银批准对 OpenAI 追加 225 亿美元投资，助力未来上市 OpenAI进军音乐创作领域，携手茱莉亚学院学生打造全新AI音乐模型软银豪掷225亿美元加码OpenAI，AI音乐与超级融资计划全面提速 Transformer 之父“叛逃”：我已经受够了 Transformer！警告：AI研究变得越来越窄，我们需要找到新的架构全网刷屏的「电影感」三宫格图片，教你用AI快速生成！

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画机器人大模型数据 Midjourney 开源 Meta 智能微软用户 AI新词 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果腾讯 Stable Diffusion Claude 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人研究 AI视频生成大语言模型具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计 AGI 大型语言模型搜索视频生成场景深度学习架构生成式AI DeepMind 编程视觉 Transformer 预测 AI模型伟达亚马逊 MCP