近期整理了一些 AI 编码工具心得，整理成三个共享插件并开源了出来：
- Claude Code：
frontend-craft - Codex：
frontend-craft-codex - OpenClaw：
frontend-craft-openclaw
仓库地址：
- https://github.com/bovinphang/frontend-craft
- https://github.com/bovinphang/frontend-craft-codex
- https://github.com/bovinphang/frontend-craft-openclaw
目标是将前端开发中那些高频、重复、适合标准化的 AI 工作流尽量整理得更能复用。插件基于公开工具能力和个人通用工程经验整理，不包含任何公司内部代码、客户资料或内部文档。
为什么做这个？
很多开发者在用 AI 编码工具时，容易陷入个人化的状态：每个人都有自己的 prompt，但项目整体缺乏统一标准。Review 说过的话过几天就找不到，新同学接入只能靠口口相传。个人会用 AI 不等于已经把 AI 用成了稳定、顺手、可复用的生产力。因此将经常重复出现的事情收拢成一套共享工作流。
这套插件主要能干什么？
目前主要覆盖这些前端开发常见场景：
- Code Review
- Security Review
- Accessibility Check
- Design to Code
- Scaffold
- lint / type-check / test / build 后辅助修复
- React / Vue3 / Next.js / Nuxt / Monorepo
- Legacy Web / 老项目迁移分析
它不能替你理解所有业务逻辑，也不能替你驯服全部祖传代码，但比较适合把前端开发中那些重复劳动、规范约束、分析检查尽量做得更稳定一点。
三个版本各自是什么来头？
Claude Code 版：frontend-craft
面向使用 Claude Code 的开发者。优势是上下文理解很强，适合复杂 review 场景、Legacy 迁移分析以及让 AI 解释代码需求。
Codex 版：frontend-craft-codex
面向使用 OpenAI Codex 体系的开发者。两个版本的工作流设计保持高度一致，切换工具时不至于重新从零开始。
OpenClaw 版：frontend-craft-openclaw
面向使用 OpenClaw 的开发者。延续了前两个版本的核心工作流设计思路，同时针对 OpenClaw 的特性做了一些适配和优化。
留痕机制
很多 AI 工具的问题是说完就消失。例如 Review 指出问题，三天后却忘了具体说了哪几点。在这套插件里，尽量把 review / analysis / evaluation 结果输出到 reports/ 目录里。好处是可以回看、共享、留档、复盘，也可以防止自己隔天就忘了当初改了什么。对于多人协作的项目来说，这种留痕能力往往比花哨更重要。
为什么要同时维护三个版本？
多维护一个版本意味着多一份同步成本。既然社区都在探索，那就别把路走窄。有的同学用 Claude Code，有的同学用 Codex，现在又有同学开始试 OpenClaw，尽量把常用工作流在三个生态里都整理出来。这样大家在切换工具时，不至于每次都从零开始重新驯化 AI。
适用场景
- 多人协作的前端项目：尤其是有 review、规范、交接、留痕诉求的项目场景。
- 新旧技术栈混合的项目：如 React + Vue3 混合、Next / Nuxt 并存、Monorepo + 老项目共存。
- 正在多工具对比选型的开发者：在 Claude Code / Codex / OpenClaw 之间做评估，三个版本能帮你在同等工作流下感知各工具的实际差异。
- 想把个人 AI 用法沉淀成可复用资产的开发者：独立开发者、开源项目维护者或希望系统化 AI 工作流的技术同学。
共享插件方式 vs 手搓 Prompt
| 维度 | 各自手搓 | 共享插件 |
|---|---|---|
| 使用方式 | 每人一套 prompt，风格随缘 | 共用工作流，口径更稳定 |
| 工具覆盖 | 一般只熟悉自己用的那个 | Claude Code / Codex / OpenClaw 三套可选 |
| review 结果 | 说完就散，回头难找 | 可落盘留痕，方便复盘 |
| 新人接入 | 靠口口相传和'你自己悟一下' | 有固定入口，上手更顺 |
| 规范统一 | 容易漂移 | 更容易沉淀为可复用资产 |
| 老项目适配 | 经常临场发挥 | 有更明确的场景支持 |
| 协作使用 | 个人很灵活，多人略混乱 | 少一点玄学，多一点复用 |
这不是说手搓 prompt 不好。只是很多事情一旦要多人协作，就会从灵活变成混乱。这个时候，共享插件的意义就出来了。
插件定位
它可能不是让你哇的那种工具，但我希望它是让你用了之后觉得嗯，这个还挺省事的那种工具。三个版本都是。包括 OpenClaw 这个新来的。
踩坑经历
做这几个插件的时候，自己也踩过不少坑：
- 不同工具的插件机制差异，比想象中大
- 同样的工作流，在不同生态里，表现并不会自动保持一致
- 有些能力看起来都支持，真正落到细节上，还是要一项项适配
- 目录组织、命名方式、输出格式、可维护性，这些比先跑起来更麻烦
AI 工具真正难的，很多时候不是能不能用，而是能不能长期顺手地用。单次体验惊艳不难。难的是一个月后还愿意继续用，两个月后还能复用，三个月后回头看，自己不会怀疑这到底是谁设计的。
欢迎反馈
这三个仓库现在肯定还有很多地方可以继续打磨。尤其是 OpenClaw 版，算是最新加入的，还比较嫩，特别欢迎用过的同学来提意见。欢迎 Star、Issue、PR、使用反馈、场景建议，甚至直接指出哪里做得不够好。
开源地址
- Claude Code：https://github.com/bovinphang/frontend-craft
- Codex：https://github.com/bovinphang/frontend-craft-codex
- OpenClaw：https://github.com/bovinphang/frontend-craft-openclaw
如果刚好能帮你少踩一个坑，那这些仓库就没白开。
