一、前言：AI 正在重构整个前端行业
大模型并不是“取代前端”，但它正在改变前端工作的方式：
- 代码生成正在成为主流习惯
- 页面构建开始模板化 + 语义驱动
- 低代码与 DSL 日益融合大模型生态
作为一个成熟的前端工程师，我们应当“拥抱 AI”，并找到属于自己的成长路径。
二、落地场景一：组件辅助生成
通过 Prompt 或 Copilot 类工具快速生成表单、表格、弹窗等组件初稿。
示例：
输入：
生成一个包含广告名称和预算输入框的 Vue3 + Naive UI 表单
输出：
<n-form>
<n-form-item label="广告名称">
<n-input v-model:value="form.name" />
</n-form-item>
<n-form-item label="预算">
<n-input-number v-model:value="form.budget" />
</n-form-item>
</n-form>
三、落地场景二：文档与注释生成
AI 可大幅提升代码可读性与协作效率：
- 自动生成函数头注释
- 为复杂组件输出 README
- 生成 API 对接说明（适合和后端联调）
四、落地场景三：接口联调与错误诊断
当接口报错或参数格式不对时：
- 粘贴返回值到大模型
- 让其帮你诊断是否字段名错、是否缺 headers、是否格式不符
AI 可以在本地未调通接口前提前发现“隐性不兼容点”。
五、落地场景四：低代码 DSL 设计 + 转换
如果你是组件库/平台建设者，AI 可以帮助你：
- 把业务语义 prompt 转换成 DSL
- 把 DSL 映射成组件树
- 自动生成 schema + JSON 配置
示例 DSL：
表单：名称[输入]，预算[数字]，时间[日期范围]
生成 JSON：
[ { "type": "input", "label": "名称", "model": "name" }, { "type": "input-number", "label": "预算", "model": "budget" }, { "type": "date-picker", "label": "时间", "model": "time", "props": { "type": "daterange" } }]
六、落地场景五：自动化测试与覆盖率补全
通过大模型自动生成：
- Vue 单元测试用例（使用 vitest + @vue/test-utils）
- E2E 流程测试脚本（如 Playwright）
- Mock 接口数据（通过返回值生成）
七、前端工程师的成长路径建议
初级阶段：
- 熟练使用 Copilot / ChatGPT 协助写常规代码
- 能看懂 AI 生成的 Prompt 和语义结构
中级阶段：
- 懂得如何编写高质量 Prompt 驱动生成
- 掌握 JSON Schema / DSL 与低代码平台集成
高级阶段：
- 能基于业务场景抽象“AI + UI”工程化体系
- 引导团队形成 AI 开发链路（如 PR Summary、文档生成）
- 具备构建“智能组件”的能力
八、总结：AI 是前端工程师的新“第二语言”
未来最强的前端不是写得最快的，而是“懂得让 AI 写得好”的。
在广告平台实践中，我已经从开发者转向引导者，将 AI 工具融合入日常流程。而在别的技术型组织，我希望能继续推进“AI + 前端工程”的深度融合与团队共建。
