AI 时代的前端新范式
背景
恰逢春节同时由于 DeepSeek 大火，导致 AI 和大模型成了家喻户晓谈论的话题。作为一个老前端也有点焦虑，前有“前端已死”的言论，后又有之前的 ChatGPT 火了一阵，到现在的 GitHub Copilot、 Cursor、WindSurf 等这种 AI 代码编辑器的出现，所以不禁也会在想前端未来的职业选择和前景，是不是应该需要学会 AI，需要在编程方式上的转变呢？
AI 的影响
2025 年将会是大模型和 AI 快速发展的一年，也将是 AI Agent 之年，就目前来说代码大模型已经可以写出可用性和可维护性很高的代码了，将来也会有更多更强大且更有针对性的发展。这可能对于前端开发人员的能力要求越来越高，也会淘汰掉一些中低级的开发人员。
而对框架开发和系统架构设计能力的人员来说不能被 AI 替代，反而会让他们变的更强。对于之前的 CRUD 业务前端来说是非常不利的：
- AI 将再一次加剧前端的技术门槛，技术平权时代，每个人都能用 Prompt 生成代码。
- AI 加快了通用产品化的进度，比如：D2C（Design to Code）、低代码平台等。
智能平台能够理解自然语言和设计稿需求，自定生成前端页面和业务逻辑，这意味着未来很多应用都能通过这些产品化的 AI 低代码平台来进行构建，而不需要或者仅需少数几个，大大压缩前端开发人员的岗位
当前 AI 的情况
- 通用模型专业性不足，定制需求和专业领域、需要微调训练。
- 复杂任务受限于上下文窗口，大量上下文的多轮对话场景下，指令遵循效果变差（基于 RAG 增强检索、上下文滑动窗口控制、主题聚焦等方案优化）。
- 由于输出结果的不可预测性，难以建立稳定的测试用例和调试流程。
- 只会代码解决不了所有问题（和人沟通）、在跨团队合作、代码审查、应对生产问题等等。
核心竞争力重构
前端是和跟终端用户最接近的岗位，前端解决的是人机交互的问题，AIGC（生成式 AI）通过设计稿和提示词能够快速还原 UI 界面和交互动作，但不理解人机交互的底层逻辑，缺乏对用户需求的洞察能力，比如为什么要这样设计用户交互方式，如何基于用户的反馈去推演产品体验的改进方向。
而作为前端工程师，熟悉你的业务和用户调性，和用户建立连接，做到极致的用户体验才是最重要的。可能未来专业程序员更像是当下架构师的角色，他们主要的关注点不再是具体的编码工作，而是统领整个项目架构，避免因为 AI 视角局限导致项目可维护性越来越差的情况出现。
适应 AI 时 代新范式
AI 智能化程度：
- L0（人工主导）：手动编码场景
- L1（智能补全）：基于模式匹配的自动提示，在编辑器中输入关键词，能自动弹出提示选项的，如：VS Code IntelliSense
- L2（片段生成）：基于 ChatBot 的代码辅助生成，把对话集成到 IDE 中，通过提示词生成代码片段的，如：GitHub Copilot
- L3（需求级生成）：基于单 Agent 和单模型的指令式编程，利用 Agent 识别指令收集上下文自动编程，AI Agent 可以自动分析指令完成编程任务，工程师负责代码审查，如：Cursor Composer
- L4（自动自主 Agent）：基于多 Agent 和多模型，根据需求文档多角色协作实现完整需求，如：Devin
当前 AI 编程大多处在 L2、L3 辅助（Copilot）阶段、L4 完全自主 Agent 比较超前目前模式也难以一步到位。AI 编程发展还要一段时间，但可能就在不久的将来，我们需要探索前端研发新范式，提高自己的研发能力和应用能力，在前端开发中使用工具的能力也很重要。
当然要完成范式升级并不是一件容易的事，特别是对于我们这些有编程经验的程序员来说，可能会有一些优越感，感觉我写代码比其他的人都好，现在阶段当使用 AI 没有自己写的好时候，没有预想中的效果时，避免自我优越的能力陷阱从而放弃使用，退回原来的手动编程方式，我们要警惕这种傲慢。AI 和大模型在发展，我们也不能停滞不前，积极尝试让 AI 成为辅助我们编程的工具。
职业的未来
之前“前端已死”的话题也预示前端整体环境已经在走下坡路了，身处迷茫中的我们怎么做，我觉得可以通过知乎、Github、X 等平台了解一些前端大佬们的做法，看到未来的一些趋势。
就目前了解的情况，已经有些大佬在往 Rust 工具链方向、Web3、AI 应用等方向转了，所以可预见的 AI 和大模型一定是未来发展的机会，现阶段都是在模型能力上做东西，而对于前端来说在模型上层应用做东西也是一个机会，我们应该积极的参与进去积极拥抱 AI，我们只要求在大方向是对的，找到感兴趣的方向，培养差异化竞争力，未来就交给未来吧。
同时也安慰自己无需过于焦虑，过于关注未来是焦虑的根源，积极接受 AI 协作新范式，前端只是一个职业，人生是多元化的。