前端開發效率提升
-
自動化程式碼檢查與格式化
- [x] ESLint + Prettier + Git Hooks（Husky）
- [x] AI 輔助 Code Review（GitHub Copilot Chat / Codeium）
- GitHub Copilot Chat
- ChatGPT / OpenAI API 進行 Code Review
- 使用 CodiumAI / CodeGPT 進行 Code Review
| 方法 |
適用場景 |
優點 |
需要 AI API |
| GitHub Copilot Chat / Codeium |
個人開發、快速 Review |
即時提供建議、無需額外設定 |
❌ |
| ChatGPT / OpenAI API |
自訂 AI Review 方案 |
可分析整個 PR、靈活擴充 |
✅ |
| GitHub Actions + AI Review |
團隊 PR 流程自動化 |
AI 直接在 PR 內提供建議 |
✅ |
| CodiumAI / CodeGPT |
團隊完整 Code Review 解決方案 |
自動檢測錯誤、最佳實踐 |
❌ |
-
組件與樣式管理最佳化
- 探索 Design Token 與 Tailwind CSS 進階應用
- Storybook + Visual Regression Testing（Loki, Chromatic）
測試與 CI/CD 自動化
- 擴展測試範圍
- 研究 Mutation Testing（Stryker）提升測試覆蓋率
- 自動化 Accessibility Testing（axe-core, Playwright A11y）
- 研究 Contract Testing（Pact.js）
- CI/CD 優化
- 研究 Incremental Build 加快 Vite / Webpack 打包
- 透過 GitHub Actions / GitLab CI/CD 自動佈署至 Vercel / Cloudflare
AI 與 DevOps 整合
- 探索 AI 輔助開發
- 研究 AI 生成測試案例（例如 ChatGPT API 自動補測試）
- 利用 AI 生成 API 文件（OpenAPI + AI 解析 API 結構）
- 前端觀察與錯誤監控最佳化
- OpenTelemetry + Sentry 監控應用效能與錯誤
- 研究自動 Log 分析與異常偵測（ELK, Datadog）
這些方向可以依照你目前的技術棧和需求選擇研究，進一步提升開發效率！🚀
1️⃣ AI 輔助 Code Review 的量化成果
💡 目標指標：減少 Code Review 時間、降低 Bug 數量、提升開發效率
| 指標 |
量化方式 |
預估成效 |
| Code Review 時間 |
⚡ AI 可自動產生 Review 建議，減少人工 Review 所需時間 |
Review 時間減少 30%（例如 1 小時降至 40 分鐘） |
| Bug 減少率 |
🛠 AI 自動檢查潛在錯誤與最佳實踐 |
Bug 減少 20%（根據 PR 錯誤回報數據） |
| 開發效率提升 |
🚀 AI 可自動建議改善方案，開發者可更快修正程式 |
每月 Code Review 效率提升 25% |
🔹 示例計算
- 假設每週有 10 次 PR Review，每次平均 30 分鐘
- 若 AI 可減少 30% 時間，每週可節省：
- 10 x 30 分鐘 x 30% = 90 分鐘
- 每月（4 週）節省 6 小時
- 若團隊有 5 名工程師，每月節省時間為 30 小時