百度柚漫剧用Rules、MCP和Skills辅助编码

2025 年 Q4 起，漫剧研发团队陆续接入 Zulu（AI 辅助编码）、F2C（设计稿转代码）、AI CR（智能代码审查）、AI 单测，渗透率很快做到「人人都在用」。随后发现 AI 对团队自研跨端框架（公开语料几乎无信息）一无所知，生成代码语法、API 与组件用法基本不可用，遂投入三类基建。Rules：把框架概念、组件用法、API 约定与编码规范结构化写入规则文件，形成覆盖 25 个规则文件的体系，按职责分四类——基础规则（项目结构、San 组件语法、样式属性白名单、常见布局最佳实践，任何代码生成前加载）、组件与能力专项规则（img / list / swiper / video / pagview / refresh 6 个内置组件与 BOM-DOM-路由、端能力调用、CSS 动画 3 类能力，含属性表、事件表、注意事项与正反示例）、工程专项规则（项目配置、CLI 创建、vitest 单元测试、AI Code Review 评审标准）、迁移规则（项目结构 / API 替换 / 组件标签 / 样式转换 / 目录优化，支撑存量项目渐进迁移）。 由入口调度文件 start.mdr 按「先读基础规则 → 按场景匹配专项规则 → 再执行生成」三步强制加载。MCP：客户端团队提供 MCP 工具，使 Coding Agent 生成代码时可查询端能力的可用接口、参数格式与调用方式，替代原来的「问人」。Skills：基于 Rules 建设前端单测 Skill，给定业务模块自动分析分支与边界、结合框架测试规则生成用例并写入项目，把单测从人工逐步引导升级为 Skill 一键完成。 单点效果上，Zulu / Coding Agent 在样式拼装与重复逻辑、上下文续写、排查与重构建议上效果明显，涉及业务逻辑判断与跨模块依赖仍需人工主导。F2C 对结构清晰、模块独立页面还原度高，复杂布局与多状态组件仍需大幅人工修正，团队据此与 UE 侧共同制定 F2C 设计规范并按模块使用。AI 单测使新增模块平均行覆盖率稳定在较高水平（正文未给数字）。 AI CR 初期误报率较高，QA 按语言定向优化后有效率持续提升。