Thread de meng shao (@shao__meng)

Recentemente, tenho escolhido uma cadeia de ferramentas de IA para o meu próprio desenvolvimento e notei que, embora agentes de IA como o Claude Code/Codex tenham excelentes capacidades gerais de planejamento e arquitetura, sinto que eles não são totalmente aproveitados para o desenvolvimento front-end. Por exemplo, eles não são ideais para recriar rascunhos de design do Figma feitos por uma equipe de design, ou para adicionar e modificar designs de produtos com base em bibliotecas de componentes front-end e estilos CSS. Talvez com a especificação, o planejamento, as habilidades e os detalhes de construção do agente adequados, e várias iterações, eu consiga alcançar resultados satisfatórios. No entanto, parece que estamos usando um canhão para matar um mosquito; o custo simbólico é desnecessariamente alto! Tenho testado o Kombai, um agente inteligente focado em front-end, nos últimos dias, e definitivamente vale a pena experimentá-lo para desenvolvimento front-end. Através da otimização de domínio (como bibliotecas RAG integradas (mais de 30) e planejamento específico para cada tarefa) e seu mecanismo de design Figma desenvolvido internamente, ele gera diretamente resultados de alta fidelidade — menos erros de compilação, alta taxa de aprovação em revisões de código e até mesmo inclui uma pré-visualização no navegador. Os usuários podem controlar o contexto para garantir que ele se adapte à sua pilha de tecnologias. Testes de benchmark (mais de 200 tarefas) mostram que ele supera agentes inteligentes de propósito geral em cerca de duas vezes na implementação da interface do usuário e na taxa de erros, tornando-o particularmente adequado para componentes de médio a grande porte. Eu o testei em vários projetos e, de fato, ele é muito eficiente, mas ainda é necessário familiarizar-se com seus padrões de planejamento. https://t.co/dSOvfD53YF