利用大模型（如 GPT-4）生成前端代码的采用率主要取决于具体的使用场景和用户需求。在一些情况下，大模型生成的前端代码可能非常实用，而在其他情况下可能需要大量调整和改进。以下是一些常见的使用场景以及使用感受：

使用场景
原型设计和快速开发：

场景：在项目初期需要快速生成界面原型，便于与团队和客户讨论和迭代。
感受：大模型可以快速生成基本的前端代码，节省开发时间，并提供初步的视觉效果和交互逻辑。
自动化重复性任务：

场景：处理重复性较高的前端组件开发，如表单、按钮、导航栏等。
感受：大模型能够根据模板和约定生成标准化的代码，减少手工编码的工作量，提高开发效率。
学习和教育：

场景：为学习者提供前端代码示例和解释，帮助他们理解和掌握前端开发技术。
感受：大模型生成的代码示例可以作为学习材料，有助于初学者快速上手和理解。
代码优化和重构建议：

场景：对现有代码进行优化和重构，提升代码质量和性能。
感受：大模型可以提供代码优化建议和重构思路，帮助开发者改进代码结构和可维护性。
使用感受
效率提升：

使用大模型生成前端代码，可以显著提高开发效率，尤其是在初期原型设计和重复性任务中。
大模型能够快速生成基本框架和样板代码，减少了开发者的工作量。
灵活性和可定制性：

虽然大模型生成的代码在初期可能需要调整和优化，但它提供了一个良好的起点。
开发者可以根据具体需求对生成的代码进行定制和改进，以满足项目的特殊要求。
代码质量和规范性：

大模型生成的代码质量和规范性可能参差不齐，需要开发者具备一定的代码评审和优化能力。
通过结合大模型的生成能力和开发者的专业知识，可以提高最终代码的质量和规范性。
学习曲线：

对于初学者来说，利用大模型生成的代码可以作为学习的辅助工具，帮助他们理解前端开发的基本概念和实践。
需要注意的是，生成的代码可能并不总是最佳实践，需要开发者进行进一步学习和理解。
采用率
采用率取决于多种因素，包括团队的技术水平、项目的复杂度、对代码质量的要求等。对于一些团队和项目来说，采用率可能会非常高，尤其是在原型设计和重复性任务中。而在其他情况下，开发者可能更倾向于手工编写和优化代码，以确保质量和性能。

总的来说，利用大模型生成前端代码是一种有前景的技术，能够在一定程度上提高开发效率和质量，但需要结合开发者的专业知识和经验进行优化和改进。