核心理论
现阶段的 AI，尽管进步迅猛，但是还远远达不达 AGI（Artificial General Intelligence）通用人工智能。
因此，AI 现阶段仍旧是辅助。
换言之：人是主导者，AI 是辅助者。
当然，随着 AI 模型的能力不断加强，训练的数据规模不断扩大，由辅转主也将是一个趋势。
不管 AI 是辅助还是主导，只要能够赋能到具体的场景中，那就是好的。
那么，如何将 AI 赋能到具体的场景中呢？
我们大可先将 AI 想象成一个人类，它的智能水平跟你相当，你能完成的任务，它都能替你完成，你能写前端，它能代替你写前端。
思考一下
你在完成某一件任务之前，是不是得有一个思考和工作流程拆分的步骤，而不是直接上手就做。
我们会把工作拆分成一个个的环节、步骤，然后一个个步骤来做，一个个环节来完成。
AI 同样如此。
我们把上面拆分步骤、环节的过程图形化一下，得到一个形状为金字塔的模型。
AI 赋能金字塔模型
如上图，针对一个业务工作流，我们会按照如下流程进行 AI 的赋能：
尝试直接用 AI 处理这个大的业务，
不做任何拆分，发现 AI 做的一团乱。尝试将大的业务
拆分为不同的环节，然后逐个环节进行 AI 的融入，发现 AI 做的还不是很满意。再尝试将不同的环节
拆分为不同的步骤，然后逐个步骤进行 AI 的融入，发现这个时候 AI 生成的内容才符合标准。
以上，针对不同的业务，进行不同程度的工作流拆分，逐个环节、步骤来尝试融入 AI，同时来检验 AI 生成内容的效果。
我把上面的步骤统称为：AI赋能金字塔模型
前端工作流拆分
现代的前端理论中，提倡的是一切皆组件。组件的分层结构可以用下图简单描述：
其中，基础组件诸如：Ant-Design、Mui、ElementUI，或者公司内部的基础组件库。
往上，业务组件：通过组装基础组件，再封装了一定的业务含义。
最上层：对接层组件：拼凑各个业务组件形成页面，同时给页面对接 api 数据。
以上不同的组件类别中，业务组件类别的开发工作占据了程序员 80%的时间。
尤其是无积累（没有可抄的地方）从 0 ～ 1 开发业务组件最为耗时间。
运用AI赋能金字塔模型的理念，我们拆分一下前端的工作流。
如上，针对前端页面研发的这个场景，我们最终拆分为了：
2 个环节
业务组件开发
对接联调（拼装业务组件为页面，页面的数据对接）
4 个步骤
从
0 ～ 1开发业务组件从
1 ～ 100进行业务组件的迭代从
0 ～ 1对接从
1 ～ 100迭代对接
其中，重点是从 0 ～ 1 开发业务组件，因为它占据了整个研发流程中80%左右的时间。
如上，AI赋能金字塔模型和基于金字塔模型拆分的前端工作流，是本小册遵循的核心理论。
后续篇章，将围绕此理论，来探讨如何将 AI 赋能到前端研发中。
注意
AI赋能金字塔模型是一个通用的思考模型，可以应用到不同的前端项目中。但是本小册拆分出来的前端工作流，仅供参考，可能并不适用于所有项目研发的流程。