AI 治好了我的 CSS 框架恐惧症

简介: 本文介绍了如何利用VSCode和MarsCodeAI插件在原生CSS和不同CSS框架间无缝切换。极大提升了开发效率。尽管AI工具存在局限性,但学会利用AI辅助编程已是大势所趋。建议尝试MarsCode插件,体验AIGC时代的低代码编程。

00. 写在前面

大家好,我是大家的林语冰。

前端工程中,苦于“前 CSS3 时代”相对落后的原生语法,CSS 架构一直是前端架构师的痛点之一。

因此,我们一般会在项目里引入更先进的 CSS 框架或预处理器,比如国内比较火的 SCSS/LESS,或者海外人气爆棚的 Tailwind CSS/UnoCSS 等。

00-css.png

问题在于,当我们学习从原生 CSS 升级到 SCSS,或者老板要求从 SCSS 迁移到人气更高的 Tailwind 框架时,不同 CSS 框架的学习成本也不容小觑。

本质上而言,这些 CSS 框架提供的高级语法最终都会被转译为原生 CSS,而这种语法转换工作恰恰是 AI 编程助手的拿手好戏。

所以,本期我想分享如何利用 VSCode 和 MarsCode AI 插件,在原生 CSS 和不同 CSS 框架中无缝衔接,直接让 AI 解放我们的双手,不必再因为不同的 CSS 框架而头大。

01. 前期准备

本文的示例代码是用原生 CSS 实现一个仿真的 iPhone 手机,类似的产品模型网页预览效果在很多电商网站都比较常见,最终实现效果如下所示:

01-iphone.png

上述手机模型对应的原生的 HTML 结构和 CSS 代码如下:

(PS:此处代码仅供参考,大家可以用自己的样式代码进行后续测试,不需要关注这里的代码细节)
02-html.png

03-css.png

02. VSCode AI 插件

假设上述示例是项目遗留的旧代码,我们想要使用其他 CSS 框架重构为可维护的高级样式代码,就需要和 AI 助手联动,让 AI 帮我们写代码。

首先,我们需要可以使用手机号或邮箱注册一个账号,然后在 VSCode 里搜索和安装 MarsCode 扩展插件,登录后就可以在 VSCode 里直接使用 AI 编程助手。

另外,豆包 MarsCode 使用的是字节跳动的国产大模型,所以我们不需要考虑科学上网等复杂问题。

接着就可以让 AI 干活了,我们可以把原生 CSS 抽离到单独的样式文件中,然后让 AI 把它转译为 SCSS 版本,只需要通过聊天的方式命令 AI 执行任务即可,不需要我们手动敲一行代码。

04-ai.png

MarsCode 比较人性化的一点是,生成的代码可以直接一键保存到新文件中,然后我们可以测试生成的 SCSS 代码是否和原生版本等效,如果效果有偏差,可以尝试多生成几次。

我这里生成的 SCSS 代码也可以正常工作,因为样式逻辑并不复杂,但所有原生 CSS 都被重构为 SCSS 的嵌套语法。

毋庸置疑,在代码编译或重构方面,AI 可以明显提高我们的生产力,哪怕是复杂的样式代码也不例外。

03. 样式构建

目前前端工程中,大部分项目可能会依赖 Vite 工具链构建,因此我们也可以引入 Vite,再集成需要的 CSS 框架。

Vite 配置在官方文档有具体介绍,以 SCSS 为例,我们需要安装模块,然后更改配置文档。

05-vite.png

实际测试中,我偷懒不看文档,而是直接询问 AI 助手如何配置,MarsCode 虽然给出了答案,但是答案未必有效,可能出现配置失败,或者配置生效,但不是最佳配置的情况,我猜可能跟目前 MarsCode 的与训练模型的局限性有关。

这也说明和 AI 编程助手一起使用时,我们最好还是有对应 CSS 框架的知识储备,才能放心地偷懒,遇到 bug 也能了然于胸。

另外,在 CSS 框架选型方面,目前我更推荐 UnoCSS,因为它是一个同构引擎,这意味着,UnoCSS 默认兼容 Tailwind 同款语法,也能够支持类似 SCSS 的功能,更加通用。

在 AI 生成代码过程中,不同 CSS 框架语法本身不会给 AI 带来太大负担,我们同样只需要通过对话,就能生成对应框架的代码。

比如我让 MarsCode 生成的 UnoCSS/Tailwind 代码,也能一键实现相同的样式效果。

06-uno.png

高潮总结

CSS 框架或预处理器的本质是提供了某些比原生 CSS 高级的语法,方便我们在前端工程中实现可维护的样式架构,但它们最终还是要编译为原生 CSS。

一般而言,在不同的 CSS 框架中迁移,我们需要重新学习和手动重构,AI 编程助手可以辅助我们一键迁移。

在 VSCode 中,我们可以借助 MarsCode 插件,轻松地将原生 CSS 代码重构为不同 CSS 框架的代码,无需手动敲一行代码,这提高了我们的开发效率,但同时也要注意 AI 工具的局限性。

目前 AI 无法淘汰程序员,但 AI 会淘汰不懂 AI 的程序员。你可以注册和安装 VSCode 插件,在 VSCode 中提前尝试 AIGC 时代的低代码编程方式。

官方链接和二维码在这里分享给大家:https://www.marscode.cn/events/s/ikWsGYKj

相关文章
|
24天前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
16天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
2577 22
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
|
18天前
|
人工智能 IDE 程序员
期盼已久!通义灵码 AI 程序员开启邀测,全流程开发仅用几分钟
在云栖大会上,阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布,「通义灵码」完成全面升级,并正式发布 AI 程序员。
|
3天前
|
JSON 自然语言处理 数据管理
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】,涵盖本月产品和功能发布、活动,应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云百炼产品的最新动态。
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】
|
2天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
数据治理,是时候打破刻板印象了
瓴羊智能数据建设与治理产品Datapin全面升级,可演进扩展的数据架构体系为企业数据治理预留发展空间,推出敏捷版用以解决企业数据量不大但需构建数据的场景问题,基于大模型打造的DataAgent更是为企业用好数据资产提供了便利。
164 2
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用,强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响,现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。
1576 16
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
|
22天前
|
编解码 JSON 自然语言处理
通义千问重磅开源Qwen2.5,性能超越Llama
击败Meta,阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座
978 14
|
4天前
|
Linux 虚拟化 开发者
一键将CentOs的yum源更换为国内阿里yum源
一键将CentOs的yum源更换为国内阿里yum源
221 2
|
17天前
|
人工智能 开发框架 Java
重磅发布!AI 驱动的 Java 开发框架:Spring AI Alibaba
随着生成式 AI 的快速发展,基于 AI 开发框架构建 AI 应用的诉求迅速增长,涌现出了包括 LangChain、LlamaIndex 等开发框架,但大部分框架只提供了 Python 语言的实现。但这些开发框架对于国内习惯了 Spring 开发范式的 Java 开发者而言,并非十分友好和丝滑。因此,我们基于 Spring AI 发布并快速演进 Spring AI Alibaba,通过提供一种方便的 API 抽象,帮助 Java 开发者简化 AI 应用的开发。同时,提供了完整的开源配套,包括可观测、网关、消息队列、配置中心等。
735 9