前言
如何让 LLM（大语言模型）生成高质量、可维护的代码成为了一个关键挑战。传统的代码生成方式往往缺乏确定性，生成的代码质量参差不齐，难以满足企业级应用的需求。
本文将深入介绍 ooderA2UI 框架中的 Skills分级脚本实现，这是一个基于四层架构设计的代码生成体系，通过明确的分层、场景导向的快速路径、渐进式代码生成流程，为 LLM 提供确定性支持，大幅提高代码生成的效率和准确性。
一、背景与挑战
1.1 传统代码生成的问题
在传统的 LLM 代码生成中，我们经常面临以下挑战：
- 不确定性：同样的需求描述，不同时间生成的代码可能完全不同
- 缺乏规范：生成的代码风格、命名规范不一致
- 难以维护：生成的代码缺乏清晰的架构和注释
- 边界模糊：LLM 不知道应该生成什么，不应该生成什么
- 效率低下：每次生成都需要重新生成所有代码，无法增量更新
1.2 ooderA2UI 的解决方案
ooderA2UI 框架通过 Skills分级脚本实现，提供了一套完整的解决方案：
- 确定性架构：四层清晰的分层架构，每层职责明确
- 场景导向：基于实际使用场景设计的快速路径
- 渐进式流程：分阶段的代码生成流程，支持增量更新
- 术语体系：完整的术语定义和检查工具
- 最佳实践：丰富的示例代码和错误处理机制
二、四层架构设计
2.1 架构概览
2.2 Level 1: Foundation Layer（基础层）
核心类：NlpBaseUIComponent
职责：
- 提供所有组件的抽象基类
- 定义组件的基本行为和接口
- 管理组件类型和初始化状态
关键特性：
from abc import ABC, abstractmethod from typing import Optional, Dict, Any, List class NlpBaseUIComponent(ABC): def __init__(self): self.component_type: Optional[str] = None self.initialized: bool = False self.properties: Dict[str, Any] = {} self.events: Dict[str, Any] = {} self.children: list = [] self.parent: Optional['NlpBaseUIComponent'] = None @abstractmethod def initialize_from_natural_language(self, natural_language: str) -> None: pass @abstractmethod def initialize_from_config(self, config: Dict[str, Any]) -> None: pass
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设计亮点：
- 使用抽象基类（ABC）确保所有子类实现必要的方法
- 提供统一的组件生命周期管理
- 支持组件树形结构（父子关系）
- 提供属性和事件的统一管理
2.3 Level 2: Module Layer（模块层）
核心类：ModuleUIComponent、CustomModuleUIComponent
职责：
- 管理模块组件的生命周期
- 处理组件的依赖、参数、公式等
- 提供组件查找和管理方法
- 填充菜单、工具栏、上下文栏
关键特性：
from typing import Optional, Dict, Any, List class ModuleUIComponent(NlpBaseUIComponent): def __init__(self): super().__init__() self.method_api_bean: Optional[Any] = None self.ui_module: Optional[Any] = None self.value_map: Dict[str, Any] = {} class CustomModuleUIComponent(ModuleUIComponent): def __init__(self, ui_module: Optional[Any] = None, method_api_bean: Optional[Any] = None, value_map: Optional[Dict[str, Any]] = None): super().__init__() self.bridge_class: Optional[Any] = None self.parent_class: Optional[Any] = None self.field_list: List[Any] = [] self.data_url: Optional[str] = None if method_api_bean is not None: self.method_api_bean = method_api_bean self.ui_module = ui_module self.value_map = value_map if value_map is not None else {} self.data_url = method_api_bean.get_property("url") self.bridge_class = method_api_bean.get_property("viewClass") self.parent_class = method_api_bean.get_property("sourceClass")
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设计亮点：
- 继承基础层的所有功能
- 提供模块级别的生命周期管理
- 支持动态配置和依赖注入
- 提供组件查找和管理方法
2.4 Level 3: Component Layer（组件层）
核心类：NlpGroupUIComponent、NlpGridUIComponent、TreeGridUIComponent
职责：
- 提供具体组件的实现和配置机制
- 实现具体的业务逻辑和交互
- 处理组件的数据展示和交互
关键特性：
from typing import Optional, Dict, Any class GridProperties: def __init__(self): self.alias: Optional[str] = None self.page_size: int = 20 self.sortable: bool = True self.filterable: bool = True class NlpGridUIComponent(CustomModuleUIComponent): def __init__(self, method_config: Optional[Any] = None): super().__init__() self.properties: GridProperties = GridProperties() if method_config is not None: view_bean = method_config.get_property("view") self.init(view_bean) def init(self, view_bean: Any) -> None: self.properties = GridProperties() self.set_property("alias", view_bean.get_property("name")) def set_property(self, key: str, value: Any) -> None: if hasattr(self.properties, key): setattr(self.properties, key, value) self.properties[key] = value
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设计亮点：
- 提供具体组件的完整实现
- 支持网格、树网格、分组表单等多种组件类型
- 提供丰富的属性配置选项
- 支持事件驱动的交互模式
2.5 Level 4: Metadata Layer（元数据层）
核心类：CustomViewMeta、CustomDataMeta、MethodConfig
职责：
- 提供元数据类的定义和配置机制
- 存储视图和数据配置信息
- 支持视图的动态更新和构建
关键特性：
from abc import ABC, abstractmethod from typing import Optional, List, Any class CustomFieldMeta: def __init__(self): self.fieldname: Optional[str] = None self.caption: Optional[str] = None self.type: Optional[str] = None self.editable: bool = False class Event: def __init__(self): self.eventEnum: Optional[str] = None self.description: Optional[str] = None self.actions: List[Dict[str, Any]] = [] class MenuItem: def __init__(self): self.id: Optional[str] = None self.name: Optional[str] = None self.imageClass: Optional[str] = None class CustomViewMeta(ABC): def __init__(self): self.name: Optional[str] = None self.caption: Optional[str] = None self.desc: Optional[str] = None self.module_view_type: Optional[str] = None self.all_fields: List[CustomFieldMeta] = [] self.fields: List[CustomFieldMeta] = [] self.events: List[Event] = [] self.menus: List[MenuItem] = [] @abstractmethod def create_field_config(self) -> CustomFieldMeta: pass @abstractmethod def create_ui_item(self) -> Any: pass @abstractmethod def create_ui_component(self) -> Any: pass
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设计亮点：
- 提供元数据的统一管理
- 支持字段、事件、菜单的完整配置
- 提供抽象方法确保子类实现必要功能
- 支持元数据的动态更新和构建
三、场景导向的快速路径
3.1 快速路径设计理念
传统的代码生成往往是"一刀切"的方式，所有场景都使用相同的流程。而 Trae Solo 分级脚本采用了场景导向的设计，为不同的使用场景提供优化的快速路径。
3.2 场景分类
Trae Solo 分级脚本定义了 8 个核心场景：
场景类型 |
使用层级 |
快速路径 |
创建基础组件 |
Level 1: Foundation Layer |
继承 NlpBaseUIComponent，实现抽象方法 |
创建模块组件 |
Level 2: Module Layer |
继承 CustomModuleUIComponent，初始化 MethodConfig |
创建分组字段组件 |
Level 3: Component Layer |
继承 NlpGroupUIComponent，使用 CustomGroupDataMeta |
创建网格组件 |
Level 3: Component Layer |
继承 NlpGridUIComponent，使用 CustomGridViewMeta |
创建树网格组件 |
Level 3: Component Layer |
继承 TreeGridUIComponent，实现 DataComponent |
创建视图元数据 |
Level 4: Metadata Layer |
继承 CustomViewMeta，定义字段配置 |
创建数据元数据 |
Level 4: Metadata Layer |
继承 CustomDataMeta，定义数据URL |
创建方法配置 |
Level 4: Metadata Layer |
创建 MethodConfig 实例，设置方法元数据 |
3.3 快速路径工厂
from enum import Enum from typing import Optional, Dict, Any class ScenarioType(Enum): CREATE_BASE_COMPONENT = "create_base_component" CREATE_MODULE_COMPONENT = "create_module_component" CREATE_GRID_COMPONENT = "create_grid_component" CREATE_VIEW_METADATA = "create_view_metadata" # 其他场景枚举... class QuickPathFactory: @staticmethod def create_component(scenario: str, config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any: scenario_map = { ScenarioType.CREATE_BASE_COMPONENT.value: QuickPathFactory._create_base_component, ScenarioType.CREATE_MODULE_COMPONENT.value: QuickPathFactory._create_module_component, ScenarioType.CREATE_GRID_COMPONENT.value: QuickPathFactory._create_grid_component, ScenarioType.CREATE_VIEW_METADATA.value: QuickPathFactory._create_view_metadata, # ... 更多场景 } create_func = scenario_map.get(scenario) if create_func is None: raise ValueError(f"Unknown scenario: {scenario}") return create_func(config) @staticmethod def _create_base_component(config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any: # 实现基础组件创建逻辑 from foundation_layer import NlpBaseUIComponent return NlpBaseUIComponent() @staticmethod def _create_module_component(config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any: # 实现模块组件创建逻辑 from module_layer import CustomModuleUIComponent return CustomModuleUIComponent() @staticmethod def _create_grid_component(config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any: # 实现网格组件创建逻辑 from component_layer import NlpGridUIComponent return NlpGridUIComponent(config) @staticmethod def _create_view_metadata(config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any: # 实现视图元数据创建逻辑 from metadata_layer import CustomViewMeta view_meta = CustomViewMeta() if config: view_meta.name = config.get("name") view_meta.caption = config.get("caption") view_meta.module_view_type = config.get("moduleViewType") return view_meta
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3.4 场景优化器
from typing import Dict, Any class ScenarioOptimizer: @staticmethod def optimize_for_scenario(scenario: str, config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: optimized_config = config.copy() if scenario == ScenarioType.CREATE_GRID_COMPONENT.value: optimized_config = ScenarioOptimizer._optimize_grid_config(optimized_config) elif scenario == ScenarioType.CREATE_TREE_GRID_COMPONENT.value: optimized_config = ScenarioOptimizer._optimize_tree_grid_config(optimized_config) return optimized_config @staticmethod def _optimize_grid_config(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: # 网格组件自动添加默认分页大小（20） if "pageSize" not in config: config["pageSize"] = 20 # 自动开启排序功能 if "sortable" not in config: config["sortable"] = True # 自动开启筛选功能 if "filterable" not in config: config["filterable"] = True return config @staticmethod def _optimize_tree_grid_config(config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: # 树网格组件自动设置默认树字段（parentId） if "treeField" not in config: config["treeField"] = "parentId" # 继承网格组件的优化配置 config = ScenarioOptimizer._optimize_grid_config(config) return config
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优化示例：
- 网格组件自动添加默认分页大小（20）
- 树网格组件自动设置默认树字段（parentId）
- 分组组件自动设置默认分组字段（group）
四、渐进式 CodeGen 流程
4.1 流程设计理念
传统的代码生成往往是"一次性"的方式，生成所有代码然后编译部署。这种方式效率低下，特别是在大型项目中。
Trae Solo 分级脚本采用了渐进式代码生成流程，将代码生成分为 4 个阶段，每个阶段都可以独立执行和验证。
4.2 四阶段流程
阶段 1：元数据准备阶段 2：代码生成 阶段 3：编译和绑定 阶段 4：持久化和部署
4.3 元数据验证
from typing import List, Optional from metadata_layer import CustomViewMeta, CustomFieldMeta class MetadataValidator: @staticmethod def validate_view_metadata(view_meta: CustomViewMeta) -> List[str]: errors = [] if view_meta.name is None or view_meta.name.strip() == "": errors.append("视图名称不能为空") if view_meta.caption is None or view_meta.caption.strip() == "": errors.append("视图标题不能为空") if view_meta.module_view_type is None or view_meta.module_view_type.strip() == "": errors.append("模块视图类型不能为空") if len(view_meta.fields) == 0: errors.append("字段列表不能为空") else: # 验证每个字段的合法性 for field in view_meta.fields: if field.fieldname is None or field.fieldname.strip() == "": errors.append("字段名称不能为空") if field.caption is None or field.caption.strip() == "": errors.append(f"字段 {field.fieldname} 的标题不能为空") return errors
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4.4 代码生成
from typing import List from metadata_layer import CustomViewMeta, CustomFieldMeta, Event class CodeGenerator: @staticmethod def generate_view_code(view_meta: CustomViewMeta) -> str: field_code = CodeGenerator._generate_field_code(view_meta.fields) event_code = CodeGenerator._generate_event_code(view_meta.events) code = f""" public class {view_meta.name} extends CustomModuleUIComponent {{ public {view_meta.name}() {{ super(); this.initialize(); }} private void initialize() {{ this.caption = "{view_meta.caption}"; this.moduleViewType = "{view_meta.module_view_type}"; // 初始化字段 {field_code} // 初始化事件 {event_code} }} }} """ return code.strip() @staticmethod def _generate_field_code(fields: List[CustomFieldMeta]) -> str: field_lines = [] for field in fields: field_line = f"this.addField(\"{field.fieldname}\", \"{field.caption}\", \"{field.type}\", {field.editable});" field_lines.append(field_line) return "\n ".join(field_lines) @staticmethod def _generate_event_code(events: List[Event]) -> str: event_lines = [] for event in events: event_line = f"this.addEvent(\"{event.eventEnum}\", \"{event.description}\");" event_lines.append(event_line) return "\n ".join(event_lines)
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4.5 渐进式执行
from typing import List, Optional from metadata_layer import CustomViewMeta from dataclasses import dataclass @dataclass class CodeGenResult: phase: str success: bool message: str errors: List[str] = None warnings: List[str] = None generated_code: Optional[str] = None compiled_code: Optional[Any] = None class ProgressiveCodeGen: def __init__(self): self.results: List[CodeGenResult] = [] def execute_full_process(self, view_meta: CustomViewMeta) -> List[CodeGenResult]: self.results = [] # 阶段 1：元数据准备 result1 = self.execute_phase_1_metadata_preparation(view_meta) if not result1.success: return self.results # 阶段 2：代码生成 result2 = self.execute_phase_2_code_generation(view_meta) if not result2.success: return self.results # 阶段 3：编译和绑定 result3 = self.execute_phase_3_compilation_and_binding(result2.generated_code) if not result3.success: return self.results # 阶段 4：持久化和部署 result4 = self.execute_phase_4_persistence_and_deployment(view_meta, result3.compiled_code) return self.results def execute_phase_1_metadata_preparation(self, view_meta: CustomViewMeta) -> CodeGenResult: try: errors = MetadataValidator.validate_view_metadata(view_meta) if errors: return CodeGenResult( phase="元数据准备", success=False, message="元数据验证失败", errors=errors ) return CodeGenResult( phase="元数据准备", success=True, message="元数据验证通过", warnings=[] ) except Exception as e: return CodeGenResult( phase="元数据准备", success=False, message=f"元数据处理异常：{str(e)}", errors=[str(e)] ) def execute_phase_2_code_generation(self, view_meta: CustomViewMeta) -> CodeGenResult: try: generated_code = CodeGenerator.generate_view_code(view_meta) return CodeGenResult( phase="代码生成", success=True, message="代码生成成功", generated_code=generated_code ) except Exception as e: return CodeGenResult( phase="代码生成", success=False, message=f"代码生成异常：{str(e)}", errors=[str(e)] ) def execute_phase_3_compilation_and_binding(self, generated_code: str) -> CodeGenResult: try: # 模拟编译和绑定逻辑 compiled_code = f"Compiled: {generated_code[:100]}..." return CodeGenResult( phase="编译和绑定", success=True, message="编译和绑定成功", compiled_code=compiled_code ) except Exception as e: return CodeGenResult( phase="编译和绑定", success=False, message=f"编译和绑定异常：{str(e)}", errors=[str(e)] ) def execute_phase_4_persistence_and_deployment(self, view_meta: CustomViewMeta, compiled_code: Any) -> CodeGenResult: try: # 模拟持久化和部署逻辑 return CodeGenResult( phase="持久化和部署", success=True, message="持久化和部署成功" ) except Exception as e: return CodeGenResult( phase="持久化和部署", success=False, message=f"持久化和部署异常：{str(e)}", errors=[str(e)] )
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五、术语体系与检查工具
5.1 术语分类
Skills分级脚本建立了一套完整的术语体系，分为 3 大类：
核心术语（9 个）
术语 |
英文 |
定义 |
基础层 |
Foundation Layer |
NlpBaseUIComponent，所有NLP组件的抽象基类 |
模块层 |
Module Layer |
ModuleUIComponent 和 CustomModuleUIComponent，管理模块生命周期 |
组件层 |
Component Layer |
NlpGroupUIComponent、NlpGridUIComponent、TreeGridUIComponent等具体组件 |
元数据层 |
Metadata Layer |
CustomViewMeta、CustomDataMeta、MethodConfig等元数据类 |
视图元数据 |
View Metadata |
CustomViewMeta及其子类，存储视图配置信息 |
数据元数据 |
Data Metadata |
CustomDataMeta及其子类，存储数据配置信息 |
方法配置 |
Method Configuration |
MethodConfig，连接业务方法和UI组件的桥梁 |
桥接代码 |
Bridge Code |
框架自动生成的桥接代码，不是LLM生成边界 |
元数据配置 |
Metadata Config |
LLM生成的配置信息（JSON或注解） |
流程术语（5 个）
术语 |
英文 |
定义 |
完整构建 |
Full Build |
生成所有层次的代码并编译 |
增量构建 |
Incremental Build |
只生成变更的部分并重新绑定 |
重新绑定 |
Rebind |
更新API绑定关系 |
模板驱动 |
Template Driven |
使用模板引擎生成代码 |
动态编译 |
Dynamic Compile |
运行时编译生成的代码 |
术语使用规范（3 个）
术语 |
英文 |
定义 |
术语一致性 |
Term Consistency |
在整个项目中保持术语的一致性 |
术语本地化 |
Term Localization |
支持多语言的术语翻译 |
术语演进 |
Term Evolution |
支持术语的逐步演进和版本管理 |
5.2 术语检查器
from typing import List, Dict, Any from dataclasses import dataclass @dataclass class TermDefinition: term: str english: str category: str definition: str version: Optional[str] = None @dataclass class TermSeverity: INFO = "INFO" WARNING = "WARNING" ERROR = "ERROR" @dataclass class TermCheckResult: term: str category: str severity: str message: str suggestion: str line_number: int column_number: int class TermChecker: def __init__(self): self.terms: Dict[str, TermDefinition] = {} self._initialize_core_terms() self._initialize_flow_terms() self._initialize_usage_terms() def _initialize_core_terms(self): # 初始化核心术语 core_terms = [ TermDefinition("基础层", "Foundation Layer", "核心术语", "NlpBaseUIComponent，所有NLP组件的抽象基类"), TermDefinition("模块层", "Module Layer", "核心术语", "ModuleUIComponent 和 CustomModuleUIComponent，管理模块生命周期"), # 其他核心术语... ] for term in core_terms: self.terms[term.term] = term def _initialize_flow_terms(self): # 初始化流程术语 flow_terms = [ TermDefinition("完整构建", "Full Build", "流程术语", "生成所有层次的代码并编译"), TermDefinition("增量构建", "Incremental Build", "流程术语", "只生成变更的部分并重新绑定"), # 其他流程术语... ] for term in flow_terms: self.terms[term.term] = term def _initialize_usage_terms(self): # 初始化使用规范术语 usage_terms = [ TermDefinition("术语一致性", "Term Consistency", "使用规范", "在整个项目中保持术语的一致性"), # 其他使用规范术语... ] for term in usage_terms: self.terms[term.term] = term def check_term_usage(self, text: str) -> List[TermCheckResult]: results = [] lines = text.split('\n') for line_num, line in enumerate(lines, 1): for term, definition in self.terms.items(): if term in line: result = TermCheckResult( term=term, category=definition.category, severity=TermSeverity.INFO, message=f"发现术语: {term}", suggestion=f"建议使用标准术语: {term} ({definition.english})", line_number=line_num, column_number=line.find(term) + 1 ) results.append(result) return results
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5.3 术语版本管理
from typing import List, Dict, Optional from dataclasses import dataclass class TermVersionManager: def __init__(self): self.versions: Dict[str, List[TermDefinition]] = {} self.current_version: str = "1.0" def add_term_version(self, term: str, definition: TermDefinition, version: str) -> None: if term not in self.versions: self.versions[term] = [] definition.version = version self.versions[term].append(definition) def get_term_version(self, term: str, version: Optional[str] = None) -> Optional[TermDefinition]: if term not in self.versions: return None if version is None: return self.versions[term][-1] for definition in self.versions[term]: if definition.version == version: return definition return None def list_term_versions(self, term: str) -> List[TermDefinition]: return self.versions.get(term, [])
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六、最佳实践与示例
6.1 创建用户表格视图
from typing import Dict, Any, List class ScenarioType: CREATE_VIEW_METADATA = "create_view_metadata" class QuickPathFactory: @staticmethod def create_component(scenario: str, config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any: if scenario == ScenarioType.CREATE_VIEW_METADATA: return QuickPathFactory._create_view_metadata(config) raise ValueError(f"Unknown scenario: {scenario}") @staticmethod def _create_view_metadata(config: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any: class ViewMeta: def __init__(self, config: Dict[str, Any]): self.name = config.get("name") self.caption = config.get("caption") self.module_view_type = config.get("moduleViewType") self.fields = config.get("fields", []) self.events = config.get("events", []) self.menus = config.get("menus", []) return ViewMeta(config or {}) view_config = { "name": "UserTableView", "caption": "用户表格视图", "moduleViewType": "GRIDCONFIG", "fields": [ {"fieldname": "id", "caption": "ID", "type": "input", "editable": False}, {"fieldname": "name", "caption": "姓名", "type": "input", "editable": True}, {"fieldname": "email", "caption": "邮箱", "type": "input", "editable": True}, {"fieldname": "phone", "caption": "电话", "type": "input", "editable": True} ], "events": [ {"eventEnum": "RELOAD", "description": "刷新数据", "actions": [{"target": "reloadAPI", "eventKey": "onclick"}]}, {"eventEnum": "SAVE", "description": "保存数据", "actions": [{"target": "saveAPI", "eventKey": "onclick"}]} ], "menus": [ {"id": "ADD", "name": "添加", "imageClass": "ri-add-line"}, {"id": "EDIT", "name": "编辑", "imageClass": "ri-edit-line"}, {"id": "DELETE", "name": "删除", "imageClass": "ri-delete-line"} ] } view_meta = QuickPathFactory.create_component( ScenarioType.CREATE_VIEW_METADATA, view_config )
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6.2 执行渐进式代码生成
# 假设已导入 ProgressiveCodeGen 类 code_gen = ProgressiveCodeGen() results = code_gen.execute_full_process(view_meta) for i, result in enumerate(results, 1): print(f"阶段 {i}: {result.phase}") print(f"状态: {'成功' if result.success else '失败'}") print(f"消息: {result.message}") if result.errors: print(f"错误: {result.errors}") if result.warnings: print(f"警告: {result.warnings}") print("-" * 50)
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6.3 错误处理机制
try: # 创建视图元数据 view_meta = QuickPathFactory.create_component( ScenarioType.CREATE_VIEW_METADATA, view_config ) # 基础验证 if not hasattr(view_meta, 'name') or view_meta.name is None: raise ValueError("视图名称不能为空") # 执行渐进式代码生成 code_gen = ProgressiveCodeGen() results = code_gen.execute_full_process(view_meta) # 处理执行结果 for result in results: if not result.success: print(f"阶段 {result.phase} 失败: {result.message}") if result.errors: print(f"错误详情: {', '.join(result.errors)}") except ValueError as e: print(f"验证错误: {e}") print("建议：检查视图元数据配置，确保必填字段完整") except Exception as e: print(f"未知错误: {e}") print("建议：联系技术支持，提供完整的错误日志")
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七、LLM 生成边界
7.1 应该生成
LLM 应该生成以下内容：
- 元数据配置（JSON）
{ "name": "UserTableView", "caption": "用户表格视图", "moduleViewType": "GRIDCONFIG", "fields": [ {"fieldname": "id", "caption": "ID", "type": "input", "editable": false}, {"fieldname": "name", "caption": "姓名", "type": "input", "editable": true} ], "events": [ {"eventEnum": "RELOAD", "description": "刷新数据"} ] }
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- 元数据配置（注解）
@CustomClass public class UserBridge { @CustomMenuItem(name = "用户列表", imageClass = "ri-user-line") public UserTableView userListView() { return new UserTableView(); } }
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7.2 不应该生成
LLM 不应该生成以下内容：
- 核心组件类
- NlpBaseUIComponent 基类
- ModuleUIComponent 基类
- Component Layer 组件基类
- 核心配置类
- MethodConfig 基类
- CustomViewMeta 基类
- CustomDataMeta 基类
- 业务逻辑代码
- 具体的业务实现
- 数据库操作代码
- API 调用代码
7.3 BridgeCode 的角色
BridgeCode 是框架的内置能力，由 AggRootBuild 自动生成。LLM 只需要提供元数据配置，框架会自动生成 BridgeCode。
// 框架自动生成的 BridgeCode public class UserTableView extends CustomModuleUIComponent { public UserTableView() { super(); this.initialize(); } private void initialize() { // 框架自动生成的初始化代码 // 包含字段、事件、菜单的初始化 this.caption = "用户表格视图"; this.moduleViewType = "GRIDCONFIG"; } }
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八、性能优化建议
8.1 元数据配置优化
- 使用场景导向的快速路径
- 根据场景动态加载必要的知识模块
- 避免生成不必要的代码
8.2 代码生成优化
- 使用模板引擎生成代码
- 支持增量构建，只生成变更的部分
- 提供明确的输入输出规范
8.3 性能优化
- 使用懒加载技术
- 实现分页功能
- 缓存常用数据
8.4 可维护性优化
- 提供清晰的术语定义
- 保持命名规范一致
- 添加详细的注释和文档
9 结语
Trae Solo 分级脚本实现为 ooderA2UI 框架提供了一个完整的、确定性的 LLM 代码生成体系。通过四层清晰的架构、场景导向的快速路径、渐进式代码生成流程，我们为 LLM 提供了强有力的支持，大幅提高了代码生成的效率和准确性。
这个实现不仅解决了传统代码生成中的不确定性问题，还提供了丰富的工具和最佳实践，使得开发者能够快速上手并高效使用。未来，我们将继续优化和完善这个体系，为 AI 驱动的开发提供更好的支持。
作者: ooderA2UI 团队
日期: 2026-02-05
