📌 📄 内容摘要:
Redamancy 在 用 MCP 做“流水线”，让模板化代码自动化，让模型专注分析与改错 中发帖
背景与问题（我现在只讨论部分前后端业务，考虑不周见谅）
我们在用 AI 辅助编码（vibe coding）时：
分工不清：分析是必须的，Code Review 也有价值，但“生成大量模板化代码”是否一定要靠模型逐段产出？
成本不稳：用高阶模型（如 Claude/gpt5 等）做简单模板生成，token 与时间很难对 ROI 交代。
业务雷同：后端的分层（Entity/DAO/Service/Controller），前端的表格/表单/CRUD，天然高度模板化。
能力错配：大模型适合构思/诊断/润色，不适合“批量机械生成”。把上下文浪费在重复骨架上，感觉不太合适。
业务雷同：几个典型模板片段
后端（Spring Boot）中的 CRUD 基本形态高度一致：
// Entity（字段和注解可模板化）
@Data @Entity
public class User {
@Id @Gen...
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