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把 code-inspector 当成前端源码定位与本地调试的工具型学习入口来理解。

用官方 Playwright 最佳实践和仓库 issue 需求，解释前端团队什么时候该上 Playwright、第一条 smoke 应该怎么选，以及怎样把测试结果变成真正可交付的证据包。

用统一结构写前端 PR 摘要和 handoff，方便 reviewer 和下一个接手人快速进入状态。

单独记录前端任务中的未覆盖风险、回滚入口和下一步建议，避免交付时假装全覆盖。

按前端任务形状选择 skills、Context7、Figma、浏览器和其他 MCP 能力，避免工具会用但入口错用。

用 AGENTS.md、CLAUDE.md、工具 rules、Context7、MCP 和技能映射，把前端 AI 协作沉淀成长期机制。

用单应用、workspace、monorepo 和任务编排边界，让 AI 在正确目录里做正确改动。

用统一的前端任务 brief 锁定范围、设计输入、验收条件和媒体证据。

用 AI 协作把设计输入、框架实现、样式系统、质量门禁、仓库结构、测试交付和规则体系接成闭环。

把标题、正文、按钮文案与 `pre/code` 片段拆成可执行的排版合同，让 AI 生成的页面先可读，再可改。

固定前端任务中的 commands、截图、录屏和验证位置，避免证据散落。

按前端任务形状选择终端入口、执行栈、IDE、浏览器与 Figma 协作方式，避免把所有 UI 任务都塞进同一种入口。

用 token、CSS variables、Tailwind 和组件变体约束，把 AI 生成的界面从模板感拉回到品牌化系统。

在 React、Vue、Next.js、Nuxt、Vite、状态层和组件基座之间做更适合 AI 协作的技术选择。

把组件测试、Playwright、预览验证和 PR 说明串成前端 AI 的默认交付闭环。

一份已填写的前端训练包示例，演示页面输入、brief、证据、handoff 和风险说明如何串联。

把 AGENTS.md、CLAUDE.md、任务 brief、PR 模板和前端长期合同拆开治理，避免所有规则都堆在一处。

汇总前端 AI 工作台里最常复用的页面输入包、任务 brief、命令记录、PR handoff 和风险说明模板。

用结构化设计输入、token 合同和阶段化实现路径，让 AI 更稳定地产出前端首版页面与组件。

把 TypeScript、ESLint、Oxlint、构建验证和 review 证据串成前端 AI 的默认质量护栏。

复制一套最小页面输入包，避免前端设计任务只剩整屏截图和模糊描述。